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Capítulo 29 - Segurança em redes

Douglas E. Comer Grupo A PDF Criptografado

CAPÍTULO 29

Segurança em redes

29.1

29.2

29.3

29.4

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29.18

29.19

29.20

29.21

Introdução, 444

Exploits criminosos e ataques, 444

Política de segurança, 448

Responsabilidade e controle, 449

Tecnologias de segurança, 449

Hashing: um mecanismo de integridade e autenticação, 449

Controle de acesso e senhas, 450

Criptografia: uma técnica fundamental de segurança, 451

Criptografia de chave privada, 452

Criptografia de chave pública, 452

Autenticação com assinaturas digitais, 453

Autoridades de chaves e certificados digitais, 454

Firewalls, 455

Implementação de firewall com filtro de pacotes, 456

Sistemas de detecção de intrusão, 458

Varredura de conteúdo e inspeção detalhada de pacotes, 458

Redes privadas virtuais (VPNs), 460

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4 - Níveis de Aquisição de Dados

Evlyn M. L. de Moraes Novo Editora Blucher PDF Criptografado

Capítulo 4 — Níveis de Aquisição de Dados

Capítulo

137

4

Níveis de Aquisição de Dados

Os níveis de aquisição de dados de sensoriamento remoto dependem do veículo ou sistema de suporte para a operação de um sistema sensor. Este veículo ou sistema de suporte recebe o nome genérico de plataforma.

As plataformas mais comuns são os satélites e aeronaves, mas há também outros tipos que vão desde os pombos-correios que transportaram as primeiras câmaras fotográficas, até os ônibus espaciais e mesmo as estações espaciais.

Mas o conceito de plataforma não se limita apenas a sistemas mais sofisticados de suporte de sensores. Aeromodelos movimentados por controle remoto, balões dirigíveis, caminhões com escadas, tripés e vários tipos de embarcações são usados para a aquisição de dados nas chamadas missões de campo ou solo (Tabela 4.1).

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Sensoriamento Remoto

Tabela 4.1 Tipos de plataformas utilizadas para a aquisição de dados de sensoriamento remoto e suas características

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3 - Sistemas Sensores

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Capítulo 3 — Sistemas Sensores

Capítulo

75

3

Sistemas Sensores

3.1. Generalidades

Os sensores são os sistemas responsáveis pela conversão da energia proveniente dos objetos em um registro na forma de imagem ou gráfico que permita associar a distribuição da radiância, emitância, ou retroespalhamento com suas propriedades físicas, químicas, biológicas ou geométricas. No processo de conversão e registro dessa energia, esta se encontra sujeita a um conjunto de transformações radiométricas, geométricas e espaciais. ������������������������������

Geralmente o sensor degrada o sinal de interesse, sendo necessário compreender a natureza dessas degradações para que se possa empregar algoritmos adequados às correções.

Os sistemas sensores podem ser classificados de diferentes maneiras. Quanto à fonte de energia, os sistemas sensores podem ser classificados em sensores passivos e sensores ativos.

Os sensores passivos são aqueles que detectam a radiação solar refletida ou a emitida pelos objetos da superfície. Dependem, portanto, de uma fonte de radiação externa para que possam gerar informação sobre os alvos de interesse.

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2 - Princípios Físicos

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Capítulo 2 — Princípios Físicos

Capítulo

35

2

Princípios Físicos

2.1. As Interações entre Energia e

Matéria

2.1.1. Natureza e Propriedades da Radiação

Eletromagnética

A radiação eletromagnética (REM) é o meio pelo qual a informação é transferida do objeto ao sensor. A REM pode ser definida como uma forma dinâmica de energia que se manifesta a partir de sua interação com a matéria. Atualmente, existem duas teorias que explicam tanto a propagação da

REM quanto sua interação com a matéria. Uma das teorias

é conhecida por teoria ondulatória e foi proposta por James

Maxwell, um físico escocês em 1864. Maxwell conseguiu demonstrar que todos os efeitos do eletromagnetismo poderiam ser descritos em um conjunto de quatro equações (Equações de Maxwell). Maxwell demonstrou que a aceleração de uma carga elétrica provoca perturbações no campo elétrico e magnético (Figura 2.1), e que essas perturbações se propagam no vácuo na forma de ondas eletromagnéticas com a velocidade

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6 - Comportamento Espectral de Alvos

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Capítulo 6 — Comportamento Espectral de Alvos

Capítulo

241

6

Comportamento

Espectral de Alvos

6.1. Introdução

Para que possamos extrair informações a partir de dados de sensoriamento remoto, é fundamental o conhecimento do comportamento espectral dos objetos da superfície terrestre e dos fatores que interferem neste comportamento.

O conhecimento do comportamento espectral de alvos não é importante somente para a extração de informações de imagens obtidas pelos sensores. É também importante à própria definição de novos sensores, à definição do tipo de pré-processamento a que devem ser submetidos os dados brutos ou mesmo à definição da forma de aquisição dos dados

(geometria de coleta dos dados, freq������������������������� u������������������������

ência, altura do imageamento, resolução limite etc.)

Quando selecionamos, por exemplo, a melhor combinação de canais e filtros para uma composição colorida, temos que conhecer o comportamento espectral do alvo de nosso interesse. Sem conhecê-lo, corremos o risco de desprezar faixas espectrais de grande significância na sua discriminação.

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1 - Introdução

Evlyn M. L. de Moraes Novo Editora Blucher PDF Criptografado

Capítulo 1 — Introdução

Capí tulo

25

1

Introdução

1.1. O Que é Sensoriamento Remoto

Se fizermos um levantamento das definições de sensoriamento remoto em diferentes autores, verificaremos que existem pontos de divergência e de convergência entre eles.

Charles Elachi em seu livro Introduction to the Physics and

Techniques of Remote Sensing (Elachi, 1987) define Sensoriamento Remoto como “a aquisição de informação sobre um objeto sem que se entre em contato físico com ele”.

Essa definição, entretanto, é muito ampla, pois podemos obter informações sobre objetos sem entrar em contato físico com eles, ouvindo, por exemplo, a uma partida de futebol.

Para estreitar um pouco mais a sua definição de sensoriamento remoto, Elachi qualifica o modo pelo qual a informação sobre o objeto é adquirida. Para Elachi, sensoriamento remoto implica na obtenção de informação a partir da detecção e mensuração das mudanças que um determinado objeto impõe aos campos de força que o circundam, sejam estes campos eletromagnéticos, acústicos ou potenciais.

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8 - Exemplos de Aplicações

Evlyn M. L. de Moraes Novo Editora Blucher PDF Criptografado

Capítulo 8 — Exemplos de Aplicações

Capítulo

335

8

Exemplos de Aplicações

8.1. Introdução

Não é possível apresentar todas as possibilidades de aplicação de sensoriamento remoto. Por isso, a minha ênfase nas aplicações que envolvem novos sensores e usos mais inovadores de sistemas mais tradicionais.

As aplicações serão organizadas tematicamente, em função das grandes linhas de atuação do Programa de Pós-graduação em sensoriamento remoto. É importante ressaltar que a maior ou menor ênfase em algumas aplicações não se deve

à sua importância, mas à minha limitação de tratar de aplicações muito distantes da minha área específica de conhecimento. Para suprir essa deficiência, os interessados poderão consultar os anais do SBSR e a biblioteca on-line do INPE.

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Sensoriamento Remoto

8.2. Aplicações ao Estudo e Monitoramento dos

Processos da Hidrosfera

Os estudos da hidrosfera envolvem tanto as pesquisas ligadas: a) à oceanografia (estudo dos oceanos, incluindo processos físicos de circulação, ondas, advecção, processos biológicos, tais como produtividade primária, geológicos tais como erosão e sedimentação e ambientais, como poluição por óleo, biodiversidade, entre outros); b) à limnologia (estudo dos sistemas aquáticos, incluindo a produtividade primária do fitoplâncton, das comunidades de macrófitas submersas e emersas, qualidade da água, e impactos da bacia de drenagem sobre as propriedades da água); c) à hidrologia, mais ligada à avaliação das questões relativas ao ciclo hidrológico.

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7 - Métodos de Extração de Informações

Evlyn M. L. de Moraes Novo Editora Blucher PDF Criptografado

Capítulo 7 — Métodos de Extração de Informações

Capítulo

277

7

Métodos de Extração de Informações

Como vimos nos capítulos anteriores, sensoriamento remoto é a ciência através da qual transformamos medidas de propriedades do fluxo de energia radiante (radiância, polarização, diferença de fase) registradas por um sistema sensor, em informações sobre os objetos que compõem a superfície terrestre.

Um exemplo desse processo é oferecido pelo uso dos radares altímetros para determinar a altura da superfície do mar.

O que o sensor mede é o tempo decorrido entre a transmissão de um pulso de micro-ondas e seu retorno ao satélite. A partir desse tempo, é possível calcular a distância entre o satélite e a superfície do oceano.

No Capítulo 1, vimos que o sensoriamento remoto originou-se de progressos em diferentes campos do conhecimento humano e que as fotografias aéreas foram os primeiros dados coletados por sistemas senso­res para os quais foram desenvolvidas técnicas específicas de análise, visando à extração de informações sobre a superfície terrestre.

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5 - Sistemas Orbitais

Evlyn M. L. de Moraes Novo Editora Blucher PDF Criptografado

Capítulo 5 — Sistemas Orbitais

Capítulo

159

5

Sistemas Orbitais

5.1. Programa Landsat

O Programa Landsat representou no século XX um modelo de missão de sensoriamento remoto de recursos naturais, principalmente porque permitiu incorporar, em seus sucessivos satélites, características requeridas pelos usuários dos dados. Para o Brasil, esse programa foi de fundamental importância, porque possibilitou consolidar e capacitar uma ampla comunidade de usuários.

Além disso, os dados do sistema ����������������������

Landsat��������������� são recebidos no Brasil desde 1973, que contou com toda a infraestrutura para sua recepção, processamento e distribuição, através do

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Atualmente, não existe garantia de que essa missão prossiga, pelo menos com as características atuais, principalmente porque muito da tecnologia utilizada na construção e operação do satélite se encontra ultrapassada.

O Programa Landsat constitui-se em uma série de 7 satélites desenvolvidos e lançados pela National Aeronautics and

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Capítulo 3 - Modelos estruturais lineares

Carlos Daniel Paulino, Julio M. Singer Editora Blucher PDF Criptografado

Capı́tulo 3

Modelos estruturais lineares

3.1

Introdução

No capı́tulo anterior foi dada já uma ideia de algumas questões que são consideradas relevantes na análise de dados categorizados, através de exemplos concretos. De uma forma geral, as questões de interesse estão relacionadas com uma redução do número de parâmetros do modelo probabilı́stico adoptado, exprimindo, pois, uma simplificação da estrutura paramétrica do modelo. Daı́ o nome de modelos estruturais para a expressão matemática dessas questões.

Convém observar, desde já, que a esses modelos estruturais devem ser associadas as restrições (naturais) eventualmente impostas pelo delineamento amostral, como sucede com o modelo Produto de Multinomiais (e, em particular, com o modelo

Multinomial). Para a sua explicitação, considere-se que o conjunto das c celas da tabela esteja particionado em s subconjuntos Cq , q = 1, . . . s, em cada um dos quais a soma das probabilidades das celas correspondentes é 1. Esta partição pode ser definida pela matriz D = (d1 , . . . , ds ), onde cada vector dq , q = 1, . . . , s de dimensão igual a c, indica as celas de Cq da seguinte forma: as suas componentes são 1 ou 0 consoante as celas correspondentes pertencem ou não a Cq . Note-se que, por definição, as colunas de D são ortogonais e, por conseguinte, o subespaço M(D) gerado por elas é um subespaço s-dimensional de IRc .

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Capítulo 4 - Modelos log-lineares para tabelas sem variáveis explicativas

Carlos Daniel Paulino, Julio M. Singer Editora Blucher PDF Criptografado

Capı́tulo 4

Modelos log-lineares para tabelas sem variáveis explicativas

Muitas das hipóteses de relevância para a análise de dados categorizados envolvem relações multiplicativas entre os parâmetros dos modelos probabilı́sticos usualmente adoptados. Este é o caso das hipóteses de multiplicatividade (2.3) e de independência

(2.5) descritas no Capı́tulo 2 no contexto dos modelos Produto de distribuições de

Poisson e Multinomial. Tendo por base a maior facilidade no tratamento matemático de estruturas lineares em oposição às estruturas não lineares, a linearização dos modelos mencionados acima dão margem aos chamados modelos log-lineares que são o objecto deste capı́tulo. Mais especificamente, trata-se aqui de modelos com estrutura linear no logaritmo das médias ou das probabilidades das celas de tabelas de contingência envolvendo apenas variáveis respostas com o intuito de descrever padrões de associação entre elas. Deixa-se para o Capı́tulo 5 o tratamento de modelos com este tipo de estrutura apropriados para tabelas envolvendo alguma variável explicativa.

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Capítulo 1 - Introdução

Carlos Daniel Paulino, Julio M. Singer Editora Blucher PDF Criptografado

Capı́tulo 1

Introdução

1.1

Noções preliminares sobre dados categorizados e exemplos

Este livro debruça-se sobre métodos que foram desenvolvidos para análise de dados discretos relativos a uma ou, mais frequentemente, duas ou mais variáveis definidas qualitativamente através de um número finito de valores designados por nı́veis ou categorias. Daı́ as designações de variáveis categorizadas e de dados categorizados. Consoante o número de categorias for 2, 3 ou maior que 3, as variáveis se dizem dicotómicas (ou binárias), tricotómicas ou politómicas, respectivamente.

A Análise de Dados Categorizados é assim uma parte integrante da Análise

Multivariada, que visa evidenciar e interpretar a informação relevante que está contida em dados discretos provenientes de contagens de eventos ou de unidades (pessoas, lugares, objectos) possuindo certas caracterı́sticas ou atributos definidos pela combinação das categorias de duas ou mais variáveis de interesse (ou apenas categorias de uma variável). A análise de dados discretos univariados (e.g., gerados dos modelos binomial, hipergeométrico, binomial negativo, Poisson), descrita na larga maioria dos textos de Estatı́stica e de Inferência Estatı́stica, surge como uma particularização dos métodos multivariados que serão aqui abordados.

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Capítulo 5 - Modelos log-lineares para tabelas com variáveis explicativas

Carlos Daniel Paulino, Julio M. Singer Editora Blucher PDF Criptografado

Capı́tulo 5

Modelos log-lineares para tabelas com variáveis explicativas

Na sequência do capı́tulo anterior, este capı́tulo continua a debruçar-se sobre o tipo log-linear de modelos estruturais mas agora inseridos em tabelas em que algumas das variáveis são explicativas, de especial relevância para modelos Produto de Multinomiais. Estes modelos log-lineares, construı́dos à semelhança do descrito no capı́tulo anterior, são formulados equivalentemente como modelos lineares em logaritmos de chances das probabilidades das celas e postos em correspondência com apropriados modelos log-lineares para um quadro Multinomial ou Produto de distribuições de

Poisson, referidos nas várias secções do Capı́tulo 4.

5.1

As várias formulações log-lineares

Em conformidade com o Capı́tulo 2, a estrutura das tabelas com alguma variável considerada explicativa, seja por delineamento ou por condicionamento, vai ser enquadrada no modelo Produto de Multinomiais. Em termos da tabela genérica s × r descrita no Capı́tulo 1, este modelo é definido pela famı́lia de distribuições Multinomiais independentes, Mr−1 (nq· , π q ), onde π q = (θ(q)m , m = 1, . . . , r)0 com 10r π q = 1, para q = 1, . . . , s.

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Capítulo 2 - Modelos probabilísticos

Carlos Daniel Paulino, Julio M. Singer Editora Blucher PDF Criptografado

Capı́tulo 2

Modelos probabilı́sticos

Neste capı́tulo descrevem-se os modelos probabilı́sticos usualmente assumidos para explicar a ocorrência dos dados obtidos (de acordo com algum esquema amostral), na base dos quais são traçadas as inferências de interesse. Destacam-se ainda as interrelações existentes entre eles dada a sua relevância para a formulação dos objectivos analı́ticos e explicação de certos resultados inferenciais, mencionados em capı́tulos posteriores.

2.1

Processos de amostragem

A escolha de um determinado modelo probabilı́stico depende não só do delineamento amostral mas também dos objectivos de análise. Se, por um lado, existem esquemas amostrais incompatı́veis com os fins analı́ticos pretendidos, por outro, certos propósitos inferenciais podem ser atingidos através de vários tipos de delineamento.

Para ilustrar estas afirmações, suponha que se pretende realizar uma sondagem numa determinada região a fim de se ter uma ideia da força eleitoral de um determinado candidato presidencial nesse meio. Em particular, pretende-se saber se a atitude de apoio ao candidato está ou não relacionada com a faixa etária da população dessa região. Para isso decide-se abordar os transeuntes inquirindo se apoiam ou não o referido candidato e se a sua idade é ou não inferior a 40 anos.

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Capítulo 6 - Modelos funcionais lineares

Carlos Daniel Paulino, Julio M. Singer Editora Blucher PDF Criptografado

Capı́tulo 6

Modelos funcionais lineares

Neste capı́tulo considera-se uma ampla classe de modelos estruturais que engloba aqueles discutidos anteriormente. Inicia-se a exposição descrevendo-se alguns modelos log-lineares cujas particularidades não justificam a sua inclusão no Capı́tulo 5; além disso apresentam-se algumas extensões desses modelos denominadas modelos log-lineares generalizados. Aborda-se em seguida a classe dos modelos funcionais lineares, que essencialmente engloba todos aqueles descritos até aqui. Evidentemente focam-se apenas aquelas subclasses de modelos mais comuns, deixando para os exemplos dos demais capı́tulos a descrição de casos mais especı́ficos. Termina-se o capı́tulo com uma breve exposição sobre os chamados modelos lineares generalizados numa classe ainda mais abrangente (sob o ponto de vista estrutural) que tem atraı́do a atenção de inúmeros pesquisadores nas últimas duas décadas.

6.1

Modelos log-lineares generalizados

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