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0 −4 −9 EXATO MEDIA RECUPERADOS 0 −4 −9 EXATO MEDIA RECUPERADOS −13 −13 z [m] −18 −22 z [m] −18 −22 −27 −27 −31 −31 −36 −36 −40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C [mg/m 3 ] 0 −4 −9 −40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C [mg/m 3 ] ( a ) ( b ) EXATO MEDIA RECUPERADOS 0 −4 −9 EXATO MEDIA RECUPERADOS z [m] −13 −18 −22 −27 −31 −36 z [m] −13 −18 −22 −27 −31 −36 −40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C [mg/m 3 ] 0 −4 −9 −40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C [mg/m 3 ] ( c ) ( d ) EXATO MEDIA RECUPERADOS 0 −4 −9 EXATO MEDIA RECUPERADOS z [m] −13 −18 −22 −27 −31 −36 z [m] −13 −18 −22 −27 −31 −36 −40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C [mg/m 3 ] −40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 C [mg/m 3 ] ( e ) ( f ) FIGURA 4.27 - Perfis obtidos com dados sem ruído (a-b), e dados corrompidos com 1% (c-d) e 2% (e-f) de ruído. A primeira coluna (a-c-e) mostra as soluções médias com dez sementes, equanto que na segunda (b-d-f) estão os resultados das cinco sementes com maiores valores na quinta profundidade. 124
CAPÍTULO 5 CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS O presente estudo foi voltado mais detidamente para técnicas de estimação/reconstrução de propriedades óticas em águas do Caso-1, onde tais propriedades podem ser descritas como função da concentração de clorofila. Várias análises e desenvolvimentos foram realizados. Abaixo são sumarizadas as principais contribuições do trabalho: a) Para estimação com dados in situ, foi proposto e implementado um novo fator de ponderação W u,d (Eqs. (4.5) e (4.6)) – Seção 4.2.1.1; b) Aplicação da otimização por colônia de formigas (ACO); c) Uso de pré-seleção (regularização intrínseca), baseado na suavidade das soluções candidatas (formigas), quantificada pela norma de Tikhovov-2; d) Aplicação de modelo bio-óticos para reconstrução multi-espectral da concentração de clorofila. A preocupação em realizar uma avaliação do desempenho de códigos de solução da ETR em ambientes de computação paralela, está ligada ao uso de computação intensiva que pode ser demandada com o emprego de metodologia implícita de inversão. Em geral, a função objetivo a ser otimizada tem múltiplos mínimos locais. A estratégia recomendada para evitar tais soluções pseudo-ótimas é a aplicação de métodos estocásticos de busca, ao invés de métodos determísticos. Entretanto, métodos estocásticos tem uma taxa de convergência muito mais lenta. Assim, duas estratégias podem ser pensadas para melhorar o desempenho do método de inversão: (i) aplicar técnicas de processamento paralelo, (ii) utilizar uma estratégia híbrida, combinando método estocásticos com outro determísticos – pode-se ainda combinar as estratégias (i) e (ii). A aplicação de métodos híbridos será comentada adiante. A título de exemplo, neste trabalho empregou-se um número fixo de iterações no método ACO. Em alguns casos foram utilizadas até 500 iterações, gerando-se 90 formigas em cada uma. Isto significa que foram feitas chamadas da função objetivo para se avaliar 90 soluções diferentes, sendo escolhida a de menor custo daquela iteração. Ao final deste procedimento iterativo, a função objetivo foi então chamada 45000 vezes. 125
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INPE-14195-TDI/1097 RECUPERAÇÃO D
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Ao meu pai Gilberto Souto
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À Dra. Elisabete Caria Moraes da D
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RECONSTRUCTION OF VERTICAL PROFILES
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4.2.2 - Radiância sem simetria azi
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4.1 Estimativa do perfil vertical d
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LISTA DE SÍMBOLOS λ - comprimento
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CAPÍTULO 1 INTRODUÇÃO A ótica
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e do código PEESNA (implementa o e
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1998; STEPHANY et al., 2000b), send
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CAPÍTULO 2 EQUAÇÃO DE TRANSFERÊ
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Neste Capítulo, esta grandeza ganh
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MODELO DIRETO ^ PARAMETROS ~ + COND
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