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Introducción al estudio de la transparencia del agua de mar 全文
1949
González Sabariegos, María Luisa | Consejo Superior de Investigaciones Científicas [https://ror.org/02gfc7t72]
Importancia de la transparencia del agua para la iluminación submarina. Tema de interés para la Oceanografía Física y la Biología marina. Informaciones que podemos obtener de la observación de la transparencia del agua de mar. Intervención de la luz en la vida marina: fotosíntesis del Fitoplancton, relación entre profundidad e intensidad de luz en la fotosíntesis; absorción de la luz, coeficiente de absorción, en Oceanografía denominado "coeficiente de extinción" siempre en relación con la intensidad de luz y profundidad. - Conversión de las unidades de energía en unidades de iluminación dependiente de las cualidades de la luz. - Métodos utilizados para medir la absorción en la parte visible de espectro: disco Secchi; placas fotográficas pancromáticas Wralter; método Grein utilizado para medir la absorción en el Mediterráneo, resultados de sus estudios; método Knudsen con espectrofotómetro; estudios de Birge y Juday sobre la penetración de la radiación en lagos de agua dulce, método de estudio; medida de la absorción por el espectro de la energía de la radiación solar mediante una termopila; utilización de las células fotoeléctricas, método fotoquímico. - Conclusiones: la absorción de la luz por el agua de mar varía entre límites muy amplios. La transparencia puede expresarse mediante el porcentaje de radiación que penetra una capa de un metro. La absorción es mayor en las aguas de la costa que en las aguas oceánicas, la absorción es mayor en el extremo rojo del espectro que en el azul, la luz azul penetra a grandes profundidades en agua clara, en agua turbia son más penetrantes la verde y la amarilla. - Experimentos de absorción con agua de mar "pura", artificial y destilada (Clarke y James). - Obtención de medidas de iluminación y transparencia submarina. Puntos a tener en cuenta. Descripción del instrumento utilizado para medir simultáneamente la luz del día que penetra a diferentes profundidades y la transparencia del agua a la misma profundidad. | No
显示更多 [+] 显示较少 [-]Avaliação do teor de água de sementes florestais nativas com tecnologias de espectrometria e machine learning. 全文
2025 | 2024
FERREIRA, M. A. R. | GOMES, R. A. | SILVA, J. DE J. | FREITAS, S. T. DE | DANTAS, B. F. | MARIA APARECIDA RODRIGUES FERREIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA; RAQUEL ARAÚJO GOMES, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA; JAILTON DE JESUS SILVA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA; SERGIO TONETTO DE FREITAS, CPATSA; BARBARA FRANCA DANTAS, CPATSA.
A espectrometria aliada à aprendizagem de máquinas pode ser um método não destrutivo eficaz para avaliar a qualidade de sementes florestais nativas para projetos de restauração. O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos para a avaliação do teor de água (TA) de sementes utilizando um espectrômetro Vis-NIR portátil e comparar quatro algoritmos de aprendizagem de máquina. As sementes de catingueira-verdadeira e angico-de-caroço de diferentes populações foram hidratadas (atmosfera úmida) ou desidratadas (sílica-gel) para formação de sub lotes com diferentes TA. Para avaliação espectral do TA das sementes, foi realizada a leitura individual das sementes com espectrômetro portátil F-750 (Felix Instruments, EUA). O TA de referência foi obtido após secagem a 105 oC/ 24h, pesando-se as sementes individualmente. A validação externa e interna do modelo foi realizada, a partir da divisão do conjunto de dados para as etapas de treinamento (70%; validação cruzada com 10 dobras) e de teste (30%). Os dados espectrais foram processados no software Weka 3.8.6. Os algoritmos discriminativos aplicados foram dos grupos function (Support Vector Machine e Multilayer Perceptron e Gaussian Processes) e trees (Random Forest). O algoritmo Multilayer Perceptron demonstrou os melhores resultados para as duas espécies com R= 0.80 e RMSE=5.58 e MAE=3.90 (angico-de-caroço) e R=0.92, RMSE=3.83 e MAE=3.25 (catingueira-verdadeira) para o TA das sementes. Deste modo, o uso da espectroscopia do infravermelho próximo com aplicação do algoritmo Multilayer Perceptron é eficiente para a determinação do TA de sementes nativas florestais.
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