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Item Tomógrafo de espalhamento Compton para estudos da física de solos agrícolas em ambiente de campo(2013-12-19) Scannavino Junior, Francisco de AssisEste trabalho apresenta um novo tomógrafo de espalhamento de fótons por efeito Compton para estudos de solos agrícolas em ambiente de campo. O seu desenvolvimento está fundamentado na física computacional, em uma instrumentação nuclear avançada e nas técnicas do espalhamento Compton. O posicionamento lado a lado da fonte de raios X e do detector de estado sólido, operando em efeito Compton, viabiliza uma técnica não invasiva para aplicação direta em campo agrícola, não necessitando coleta de amostras e preservando as condições naturais do solo. Este tomógrafo Compton de campo possui um sistema de detecção baseado em fotodiodo de Silício (SDD - Silicon Drift Detector) com eficiência de detecção de 18,9% (@ 35 keV), módulo eletrônico de processamento de sinais de dimensões reduzidas (7,0x10,0x2,5 cm) e baixo consumo de energia elétrica (2,5 W). Outro aspecto relevante é a sua sonda de medida que viabiliza a coleta de projeções tomográficas, bem como o georeferenciamento que permite uma correta identificação da localização das análises. Resultados obtidos diretamente em um campo agrícola viabilizaram a obtenção de imagens tomográficas com resolução espacial 1x1 cm2, faixa de abordagem de 10x10 cm2, medidas densitométricas na faixa de 1,0 a 1,3 g/cm3 e energia de 37,8 keV, o que viabilizou medidas em profundidade de interesse agrícola.Item Filtragem de Kalman não linear com redes neurais embarcada em uma arquitetura reconfigurável para uso na tomografia de Raios-X para amostras da física de solos(2013-08-28) Laia, Marcos Antonio de MatosEstudar as propriedades físicas do solo envolve conhecer a umidade, o transporte de água e solutos, a densidade, a identificação da porosidade, o que é essencial para o crescimento de raízes das plantas. Para esses estudos, a tomografia de raios X tem se mostrado uma técnica útil. As imagens tomográficas são obtidas através de projeções (sinais) que são reconstruídos com algoritmos adequados. No processo de aquisição dessas projeções, podem surgir ruídos provenientes de diferentes fontes. O sinal tomográfico apresenta ruídos que possuem uma distribuição de Poisson gerada pela contagem de fótons, bem como o detector de fótons é influenciado por uma presença de ruído eletrônico com uma distribuição Gaussiana. Essas diferentes distribuições podem ser mapeadas com transformadas não lineares específicas que alteram uma distribuição Gaussiana para outros tipos de distribuições, como a de transformada de Anscombe (Poisson) ou transformada de Box-Muller (Uniforme), mas são aproximações que apresentam erros acumulativos. As transformadas podem ser então mapeadas por um sistema de redes neurais, o que garante um melhor resultado com o filtro de Kalman não linear em que os pesos da rede e as medidas das projeções são estimados em conjunto. Este trabalho apresenta uma nova solução com filtragem de Kalman descentralizada utilizando redes neurais artificiais embarcada em uma arquitetura reconfigurável com o intuito de obter se um valor ótimo de melhoria na relação Sinal/Ruído de projeções tomográficas e consequentemente nas imagens reconstruídas proporcionando melhorias para os métodos de análise dos físicos de solos agrícolas.