Procedimentos para o monitoramento populacional de Diaphorina Citri , vetor do Huanglongbing (HLB) dos citros.

Após o registro do agente etiológico do HLB, a bactéria Candidatus liberibacter spp. no Brasil em 2004, o inseto vetor Diaphorina citri (Hemiptera: Psyllidae) antes considerado uma praga secundária dos citros, ganhou o status de inseto-praga de grande importância

Using Landsat 8 image time series for crop mapping in a region of Cerrado, Brazil.

Abstract: The objective of this research is to classify agricultural land use in a region of the Cerrado (Brazilian Savanna) biome using a time series of Enhanced Vegetation Index (EVI) from Landsat 8 OLI. Phenological metrics extracted from EVI time series, a Random Forest algorithm and data mining techniques are used in the process of classification. The area of study is a region in the Cerrado in a region of the municipality of Casa Branca, São Paulo state, Brazil. The results are encouraging and demonstrate the potential of phenological parameters obtained from time series of OLI vegetation indices for agricultural land use classification

Flutuação populacional de Diaphorina citri (Hemiptera: Psyllidae), vetor do HLB (huanglongbing) no Recôncavo da Bahia.

O psilídeo Diaphorina citri é, atualmente, o inseto vetor da doença mais devastadora dos citros. Ganhou esse status por ser o transmissor da bactéria Candidatus Liberibacter spp., causadora, do HLB. De origem asiática, o HLB foi detectado no Brasil em 2004 e encontra-se disseminada no estado de São Paulo, e em vários municípios de Minas Gerais e Paraná

Cluster formation in the Fermi system with long-range interaction

Based on statistical approach we described possible formation of spatially inhomogeneous distribution in the system of interacting Fermi particles by long-rage forces, and we demonstrated nonperturbative calculation of the partition function in this case. It was shown, that particles interacting with an attractive $1/r$ potential form clusters. Cluster is equilibrium structure, if we suppose that average energy of interaction of two particles is much less than their average kinetic energy $kT$. The analogy between self-gravitation gas and plasma was shown. The dynamics of cluster formation was considered with help hydrodynamical and statistical approaches, and time of relaxation to equilibrium state was found.Comment: 23 pages, 4 figure

Busca de relações quando o número de variáveis é muito maior que o de observações: o caso de dados hiperespectrais.

Resumo: Experimentos em que são coletadas muitas medidas em cada unidade experimental têm matrizes de dados nas quais o número de colunas (variáveis) é muito maior que o de linhas (observações). Dados hiperespectrais são habitualmente coletados por instrumentos que medem instantaneamente as reflectâncias de um alvo em milhares de comprimentos de onda e podemos considerar que cada uma delas constitui uma variável prognóstica num modelo de regressão. A facilidade na obtenção de cada vez maior número de variáveis simultâneas não se repete na obtenção das observações dessas variáveis. A análise de componentes principais (ACP) é indicada para tratar tal quantidade de variáveis e reduzir a dimensionalidade dos dados, mas sua aplicação ainda exige a obtenção de um grande número de medidas. Já a análise discriminante é usada na tentativa de classificar diferentes alvos, mas precisa ser precedida da seleção de um pequeno subconjunto de bandas, geralmente escolhidas com base em informações preexistentes e não nos próprios dados. A regressão linear permite empregar o método stepwise para selecionar um subconjunto de bandas, mas só é indicada para variáveis dependentes quantitativas. O presente trabalho propõe o uso da regressão logística politômica stepwise para selecionar um pequeno conjunto de bandas espectrais que discrimine alvos em k classes, quando a variável resposta de interesse é nominal. Apresentamos um exemplo no qual os dados espectrais são utilizados para construção de modelos logísticos com um pequeno número de preditores (bandas) para classificação de folhas verdes em classes correspondentes a três culturas agrícolas: soja perene, milho e braquiária