Search

RESUMO A morfometria da bacia hidrográfica é um importante instrumento de diagnóstico da suscetibilidade à inundação. Este diagnóstico pode nortear o planejamento e a implementação de medidas mitigadoras para se evitar prejuízos causados por alagamentos. O objetivo deste trabalho foi estudar a suscetibilidade à inundação da bacia hidrográfica do Ribeirão do Espírito Santo (BHRES), localizada no município de Juiz de Fora, Minas Gerais, Brasil, por meio de sua caracterização morfométrica utilizando-se duas, três e cinco classes de vulnerabilidade. Para isso a bacia foi subdividida considerando dois níveis de detalhamento: no primeiro, menos detalhado, foram geradas três sub-bacias e no segundo, mais detalhado, foram geradas 65 microbacias. Nestas unidades de estudo foi avaliada a suscetibilidade morfométrica à inundação e os resultados foram comparados utilizando-se as técnicas de agrupamento "K-means e Fuzzy C-means". Os resultados demonstraram que o número de classes de vulnerabilidade adotada influencia o resultado da classificação das áreas, sugerindo que a utilização de critérios de validação de cluster pode ser usada para balizar tal escolha. Agrupamentos formados apenas por semelhanças morfométricas se distinguem daqueles obtidos pela metodologia utilizada para classificação de áreas suscetíveis à inundação, visto que a metodologia para análise de suscetibilidade transforma os valores numéricos de cada parâmetro morfométrico em uma classe de suscetibilidade, ponderando-o conforme sua implicação na inundação. Abstract Watershed morphometry is an important tool to diagnose susceptibility to flooding. This diagnosis can guide the planning and implementation of mitigation measures to avoid flooding damage. The objective of this work was to study flooding susceptibility in Espírito Santo Stream Basin (ESSB), located in the municipality of Juiz de Fora, Minas Gerais, Brazil, based on its morphometric characterization using two, three and five classes of vulnerability. In order to accomplish this, the basin was divided considering two levels of detail: in the first, less-detailed level, three sub-basins were generated; and in the second, more-detailed level, 65 watersheds were generated. Morphometric susceptibility to flooding was evaluated in these study units and the results were compared using the K-means and Fuzzy C-means clustering techniques. The results showed that the number of classes adopted affects the result of classification vulnerability, suggesting that cluster validation criteria can be used to delimit the choice of the number of classes to be adopted. Groups formed only by morphometric similarities differ from those obtained by the methodology based on classification of areas susceptible to flooding, since the methodology for susceptibility analysis transforms the numerical values of each morphometric parameter in a class of susceptibility.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a diversidade genética entre 45 cultivares de feijões tradicionais do grupo comercial preto, por meio de técnicas multivariadas baseadas em 11 caracteres morfoagronômicos e nutricionais. A distância generalizada de Mahalanobis fundamentou as técnicas de agrupamentos Tocher e UPGMA. Pelo método Tocher foram constituídos nove grupos. Foi detectada divergência genética entre as cultivares tradicionais e as testemunhas comerciais de feijão. A maior divergência foi observada entre as cultivares do grupo 7, em especial a cultivar CFE 22, que se apresentou mais divergente em relação às demais. Para compor programas de hibridação com os genótipos avaliados, sugerem-se cruzamentos entre as cultivares do grupo 2, em especial CFE 25, CFE 100 e FT Nobre, e as do grupo 7, em especial o acesso CFE 22. Essas cultivares se destacam por serem as mais divergentes entre si e por possuírem as melhores produtividades.

Medidas de dissimilaridade são artifícios que os melhoristas de plantas dispõem para identificarem genótipos distantes na obtenção de populações segregantes desejadas. Assim, o presente trabalho foi realizado para estabelecer relação entre as diferentes técnicas multivariadas utilizadas em estimativas de divergência genética. O experimento foi desenvolvido no ano agrícola de 2001, quando doze cultivares de aveia foram testados para sete caracteres agronômicos, utilizando-se o delineamento experimental de blocos casualizados com quatro repetições. As distâncias Euclidiana e de Mahalanobis evidenciaram baixa correlação (0,529) e, quando utilizadas na confecção de dendrogramas, não possibilitaram a formação de agrupamentos similares. As análises gráficas por componentes principais e variáveis canônicas também apresentaram dispersões distintas. Entretanto, apesar das discrepâncias observadas entre as metodologias analisadas, foi possível a identificação de genótipos dissimilares e com média elevada, que poderão ser utilizados com grande probabilidade de sucesso em hibridações dirigidas em aveia. Genetic dissimilarity measures are commonly used by plant breeders to identify different genotypes to get desired segregant populations. This study was proposed to establish the relationship between different multivariate techniques to estimate divergence. The experiment was performed during the growing season of 2001, where twelve oat cultivars were tested for seven agronomic traits, using the random blocks experimental design with four replications. Euclidian and Mahalanobis distances showed low correlation (0.529) and when used to build dendrograms did not show similar clustering. The graphic techniques analysis through principal components and canonical variables also showed distinct spreading patterns. However, in spite of the observed discrepancies among the methodology analyzed, it was possible to recognize dissimilar genotypes with high average that can be used with large success probability in selected artificial hybridizations in oats.

The current technologies for acquisition, storage and transmission of digital data, generate large amounts of data. This quantitative increase is directly proportional to the expansion of multimedia databases, where the bases are part of images. Factors contributing to this expansion is the generation of data access and multimedia, which are frequently used by the population through the media today. Thus, we find a clear need exists for automated systems, capable of dealing with the storage and retrieval of data in a time acceptable to the current standards. To this end, systems are designed for content retrieval of images, where the content is described through its low-level visual features such as shape, texture and color. To have such a system is considered ideal, it must be efficient and effective. The effectiveness will result from the way the information was obtained as a low level of images, considering different conditions of focus, lighting and occlusion. The efficiency is a consequence of the results obtained using the organization of information extracted. The methods of grouping are in one of the useful techniques to reduce the computational complexity of these systems, reducing the computational complexity of the methods implemented, but without losing the representation of information extracted. This work proposes a method for retrieval of images based on content, using appropriate techniques of clustering, a technique for detecting edges and a method to normalize the images in the aspect of enlightenment, to get through it the image descriptors that are robust and can be applied efficiently in a retrieval system for images by content - CBIR (Content Based Image Retrieval). As tecnologias atuais de aquisição, armazenamento e transmissão de dados digitais geram grandes quantidades de dados. Esse aumento quantitativo é diretamente proporcional à ampliação das bases de dados multimídia, onde se inserem as bases de imagens. Fatores relevantes que contribuem para esta ampliação são o acesso e a geração de dados multimídia, os quais são freqüentemente utilizados pela população através dos meios de comunicação atuais. Desta forma, percebe-se claramente a necessidade existente por sistemas automatizados, capazes de lidar com o armazenamento e a recuperação destes dados em um tempo aceitável para os padrões atuais. Para este fim, são desenvolvidos sistemas de recuperação de imagens por conteúdo, onde este conteúdo é descrito através de suas características visuais de baixo nível, como forma, textura e cor. Para que um sistema deste tipo seja considerado ideal, ele deve ser eficiente e eficaz. A eficácia será resultado da maneira de como foram obtidas as informações de baixo nível das imagens, considerando diferentes condições de foco, oclusão e iluminação. A eficiência é conseqüência dos resultados obtidos utilizando-se a organização das informações extraídas. Os métodos de agrupamento constituem em uma das técnicas úteis para diminuir a complexidade computacional destes sistemas, uma vez que agrupa informações com características semelhantes, sob determinado critério, porém sem perder a representatividade das informações extraídas. Este trabalho propõe um método para recuperação de imagens baseada em conteúdo, que utiliza apropriadamente as técnicas de agrupamento, uma técnica de detecção de cantos e um método para normalizar as imagens no aspecto da iluminação, visando através disso obter descritores da imagem que sejam robustos e possam ser aplicados eficientemente em um sistema de recuperação de imagens por conteúdo - CBIR(Content Based Image Retrieval).

Diferentes algoritmos têm sido usados para agrupar dados de expressão gênica, porém não há um único algoritmo que possa ser considerado o melhor independentemente dos dados a serem analisados. Neste trabalho, aplicamos técnicas de Meta-aprendizado para relacionar características de conjuntos de dados de expressão gênica ao desempenho de algoritmos de agrupamento. No nosso contexto, cada meta-exemplo representa características descritivas de uma base de dados de expressão gênica e um rótulo indicando o algoritmo de agrupamento que obteve os melhores resultados quando aplicado aos dados. Um conjunto destes metaexemplos é fornecido como entrada para um algoritmo de aprendizado (o meta-aprendiz), que, por sua vez, é responsável por adquirir conhecimento relativo às características descritivas e os melhores algoritmos. Neste trabalho, realizamos experimentos em um estudo de caso no qual um meta-aprendiz foi utilizado para discriminar entre três algoritmos de agrupamento candidatos, bem como para extrair conhecimento interpretável a partir dos experimentos. O conhecimento extraído pelo meta-aprendiz foi útil para o entendimento da aplicabilidade de cada algoritmo de agrupamento para problemas específicos

A estimativa da distância genética entre cultivares pode ser útil em um programa de melhoramento para o direcionamento de hibridações e no conhecimento do germoplasma disponível. O objetivo do presente trabalho foi o de estimar a distância genética entre as constituições genéticas de trigo adaptadas para a região Sul do Brasil de modo a apontar combinações promissoras com genótipos que expressam o caráter "stay-green". Foram avaliados 37 genótipos de trigo em campo experimental e mensurados quatorze caracteres morfológicos. Os métodos de agrupamento com base nas técnicas de Tocher, MDS e UPGMA foram eficientes para discriminar a distância genética entre os genótipos testados. O direcionamento de hibridações com linhagens de trigo do tipo de maturação "stay-green", de elevado potencial de rendimento, com cultivares elite pode fornecer populações promissoras na obtenção de genótipos superiores. Estimates of genetic distance among cultivars can be useful in an improvement program for directing crosses and evaluating the available germoplasm. This work was aimed at estimating the genetic distance among the genetic constitutions of wheat adapted in the South of Brazil in order to verify promising combinations with genotypes that express the stay-green trait. 37 wheat genotypes were evaluated in experimental field and measured fourteen morphological characters. The clustering methods based on the techniques of Tocher, MDS and UPGMA were efficient to discriminate the genetic distance among the tested genotypes. Directed crosses between high yield stay-green wheat lines and elite cultivars can provide promising populations for obtaining superior genotypes.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a diversidade genética entre 45 cultivares de feijões tradicionais do grupo comercial preto, por meio de técnicas multivariadas baseadas em 11 caracteres morfoagronômicos e nutricionais. A distância generalizada de Mahalanobis fundamentou as técnicas de agrupamentos Tocher e UPGMA. Pelo método Tocher foram constituídos nove grupos. Foi detectada divergência genética entre as cultivares tradicionais e as testemunhas comerciais de feijão. A maior divergência foi observada entre as cultivares do grupo 7, em especial a cultivar CFE 22, que se apresentou mais divergente em relação às demais. Para compor programas de hibridação com os genótipos avaliados, sugerem-se cruzamentos entre as cultivares do grupo 2, em especial CFE 25, CFE 100 e FT Nobre, e as do grupo 7, em especial o acesso CFE 22. Essas cultivares se destacam por serem as mais divergentes entre si e por possuírem as melhores produtividades. The objective of this work was to evaluate the genetic diversity through eleven morphological, agronomic and nutritional characteristics, among 45 traditional cultivars of common black beans collected in Santa Catarina, Brazil. Genetic divergence was detected among traditional and commercial test cultivars. The generalized distance of Mahalanobis was the basis for Tocher and UPGMA clusters. By the Tocher method, nine groups were constituted and the greatest divergences were observed among the cultivars of the group 7, specially cultivar CFE 22. To compose breeding program with these groups of genotypes, it is suggested crossings among cultivars of the group 2, mainly with CFE 25, CFE 100, FT Nobre, and those of the group 7, specially cultivar CFE 22. These cultivars were the most divergent and productive ones.

A dissimilaridade genética estimada por meio de marcadores moleculares, quando acompanhada de informações fenotípicas, é importante para a seleção de genótipos para o melhoramento e o mapeamento genético. Desta forma, os objetivos deste estudo foram: i) estimar a dissimilaridade genética entre 30 linhagens de milho contrastantes para a tolerância ao encharcamento; ii) selecionar genitores para mapeamento e melhoramento genético; iii) comparar diferentes métodos de visualização gráfica das distâncias. Foram utilizados 21 iniciadores de RAPD. A dissimilaridade genética foi estimada por meio do complemento do coeficiente de similaridade de Dice, posteriormente foi construído um dendrograma pelo método de agrupamento da distância média e calculado o coeficiente de correlação cofenética entre a matriz de dissimilaridade e o dendrograma gerado. O complemento da matriz de similaridade foi submetido também à análise de componentes principais e de escala multidimensional. Para ambas as análises, foi testada a eficiência das projeções, por meio da correlação entre as distâncias originais e as representadas nos gráficos. As técnicas de agrupamento não revelaram um bom ajuste entre as distâncias apresentadas graficamente e a matriz original de distâncias, com correlações de 0,70, 0,53 e 0,75 para o dendrograma, componentes principais e análise de escala multidimensional, respectivamente. Dentre as técnicas de agrupamento empregadas, a que atendeu de forma mais precisa aos objetivos do trabalho foi a análise multidimensional, uma vez que esta, além de apresentar a maior correlação com a matriz original de distâncias, preservou as distâncias entre todos os pares de genótipos. Além disso, esta técnica é a mais indicada quando o objetivo do trabalho é a definição de cruzamentos, pois ela permite uma observação mais fácil das distâncias entre todos os pares de genótipos. Associating phenotypic to molecular data can be a powerful tool for the selection of parental genotypes for breeding and mapping purposes. Thus, the objectives of the study were: i) to estimate the genetic dissimilarity among 30 maize inbred lines (15 tolerant and 15 sensitive to flooding); ii) to select potential parents for mapping and breeding; iii) to compare the efficiency of different graphical models in displaying the calculated distances. A total of 21 RAPD primers were used for the estimation of genetic dissimilarity. The genetic dissimilarity was obtained according to the complement of Dice similarity coefficient, clustering procedure was performed by the average linkage method and the cophenetic coefficient was obtained. The complement of Dice similarity coefficient was subjected to principal components and multidimensional scale analyses, and the output efficiency was tested by the correlation between the original distances and those presented in the graphs. The clustering techniques did not reveal a perfect agreement with the original matrix, with correlations of 0.70, 0.53 and 0.75 for the dendrogram, principal components and multidimensional scale analyses, respectively. Among the tested techniques employed, multidimensional scale analyses gave more precise outputs, since this technique showed higher agreement with the original distance matrix, and preserved distances between all genotype pairs. Besides, this technique is the most indicated when the objective is to plan crosses, since it displays the distances between genotype pairs.