| Summary: | Neste trabalho, apresentamos os resultados de duas abordagens inéditas no que diz respeito à derivação de parâmetros galácticos via contagens de estrelas: a primeira, baseada no código PINGAS (\textit{Program for INfrared GAlactic Starcounts}) desenvolvido por Ortiz e Lépine (1993), utiliza os dados homogêneos do levantamento 2MASS em J, H e K$_{s}$ para estimar, a partir de uma grade de linhas de visada igualmente espaçadas no céu, os parâmetros estruturais mais importantes da Galáxia. É a primeira vez que se realiza um estudo baseado em contagens de estrelas que cobre o céu inteiro, incluindo a problemática região próxima ao plano galáctico. A segunda abordagem diz respeito à utilização das fontes pontuais do telescópio de raios $\gamma$ Fermi com entrada para um código simplificado de contagens de estrelas. Utilizamos em nosso trabalho uma sistemática bastante conservadora no que tange à obtenção dos valores de parâmetros e de suas incertezas. Dada a complexidade do panorama apresentado pela figura de mérito em um problema cujo número de parâmetros livres pode ultrapassar a dezena, verificamos que o método de Monte Carlo via Cadeias de Markov é ideal para a exploração do espaço de parâmetros, para restringir as regiões de busca pelos melhores valores e para o estabelecimento de incertezas realistas. A determinação propriamente dita dos valores modais dos parâmetros utiliza um algoritmo de Amostragem Hierarquizada (\textit{Nested Sampling}), muito robusto no que tange à capacidade de progredir para o máximo global do problema. === We present in this work two new approaches to the derivation of galactic parameters via the star counts method. The first uses a modem version of the PINGAS (Program for INfrared GAlactic Starcounts) code of Ortiz e Lépine (1993) and the 2MASS data in J, H and K$_{s}$ to estimate, based on a regular grid of lines-of-sight over the whole sky, the most important structural parameters of the Galaxy. It is the first time that the star counts method is used in the whole sky, including the complex region of the galactic plane. The second contribution is related to the use of a simplified version of the star counts code to model the point sources discovered by the Fermi $\gamma$-ray telescope in the whole sky. We have used a conservative approach to derive parameter values and their uncertainties. Since the landscape for the figure of merit of a model can be pretty complex when we have a number of free parameters in excess of a dozen, the Markov Chain Monte Carlo method looks like ideal for an overview of the parameter space, to constrain regions of interest for further exploration and to provide realistic uncertainties. The pinpointing of the best parameter values is carried out with the Nested Sampling method, very robust in terms of progression to the optimum solution of a multiparameter model.
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