Modelo para programação visual de matrizes (MVM): uma nova abordagem para visualização, manipulação e programação de algoritmos matriciais.

Para muitos usuários, a programação visual é uma alternativa atrativa às linguagens de programação textuais. Uma das razões para esta atração é que a representação visual de um problema está muito mais próxima com a forma pela qual a solução é obtida ou entendida se comparada à representação textual. Este trabalho apresenta um modelo para a programação visual de matrizes baseado nos paradigmas de fluxo de dados e planilhas eletrônicas. O fluxo de dados e a planilha forma a base semântica da linguagem, enquanto as representações gráficas do grafo direcionado e de uma planilha fundamentam sua base sintática. Este modelo consiste em um conjunto de diagramas bidimensionais e de regras de transformação. Os processos são implementados como redes de fluxo de dados e os dados são representados por planilhas. As planilhas podem ser vistas como variáveis do tipo matriz que armazenam dados bidimensionais, ou como funções, que recebem e produzem valores utilizados por outros processos. Neste caso, as planilhas são programadas seguindo o paradigma de programação por demonstrações que incorporam um poderoso construtor de interação, reduzindo significativamente a utilização de recursos e repetições. O modelo proposto pode ser utilizado em diversos domínios de aplicação, principalmente para simplificar a construção de modelos matemáticos de simulação e análise estatística.

Monitoramento espaço-temporal da cana-de-açúcar a partir de índices espectrais de vegetação.

Para culturas agrícolas que abrangem grandes áreas, como é o caso da cana-de-açúcar no Brasil, técnicas de geoprocessamento aplicadas a imagens orbitais de alta resolução temporal apresentam grande potencial de mapear e monitorar os ciclos fenológicos/agronômicos das lavouras. Para essa finalidade, destaca-se o uso de séries temporais de índices espectrais de vegetação (IV) como NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI (Enhanced Vegetation Index) calculados a partir das imagens orbitais de reflectância. Este documento apresenta resultados de uma pesquisa que avaliou a utilização de um método de suavização de perfis temporais de IV e a posterior derivação de parâmetros do ciclo fenológico/agrícola de talhões de cana-de-açúcar, com o objetivo de monitorar e mapear áreas ocupadas por cana-de-açúcar e de distinguir áreas de cana-planta e cana-soca. Foram utilizadas séries temporais de NDVI e EVI do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Terra referentes a uma região do Nordeste do Estado de São Paulo, densamente ocupada por cana-de-açúcar. Os resultados obtidos mostraram grande utilidade das séries temporais de IV do MODIS para monitorar o ciclo agronômico/fenológico de talhões de cana-de-açúcar. Foi possível acompanhar o desenvolvimento da cana-de-açúcar e identificar a ocorrência de cana-planta ou cana-soca para um determinado talhão. O cultivo de uma cultura de ciclo mais curto, ao fazer a reforma do talhão de cana-de-açúcar, também foi identificado nos perfis temporais. A metodologia desenvolvida para classificação de áreas de cana-de-açúcar obteve erro de comissão relativamente pequeno (<10%), mas ao custo de erro de emissão mais elevado (>40%). A classificação realizada para distinção entre áreas de cana-planta e cana-soca também apresentou resultados interessantes, com erro de emissão em torno de 4% e erro de comissão >30%.

NAVLivre 1.0: Procedimentos de instalação e utilização.

Este documento apresenta os procedimentos para instalação e utilização do sistema NAVLivre 1.0, um software de código livre desenvolvido para o processamento automático de imagens do sensor Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) a bordo dos satélites da National Oceanic Atmospheric Administration (NOAA). O NAVLivre é uma derivação do sistema NAVPRO, criado pela Embrapa Informática Agropecuária em parceria com a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), que contou com o repasse do pacote computacional NAV (NAVigation), desenvolvido pelo Colorado Center for Astrodynamics Research (CCAR), da Universidade do Colorado, Boulder, EUA. O diferencial do NAVLivre é a ausência dos módulos desenvolvidos em Interactive Data Language (IDL), presentes no NAVPRO, e dependentes de softwares proprietários. O NAVLivre é um pacote totalmente livre, que realiza de forma automática as principais etapas do processamento das imagens NOAA, como a correção radiométrica, o georreferenciamento preciso e a geração da imagem final em formato GeoTIFF, compatível com os principais pacotes de processamento de imagens. O NAVLivre é executado em plataforma Linux e foi implementado em script c-shell e linguagem C. Seu uso é indicado aos usuários avançados de imagens NOAA, que demandam o processamento em lote de grandes volumes de dados. As rotinas e scripts aqui descritos são de domínio público, podendo ser alterados conforme necessidade do usuário.

Monitoramento espaço-temporal da cana-de-açúcar a partir de índices espectrais de vegetação.

Para culturas agrícolas que abrangem grandes áreas, como é o caso da cana-de-açúcar no Brasil, técnicas de geoprocessamento aplicadas a imagens orbitais de alta resolução temporal apresentam grande potencial de mapear e monitorar os ciclos fenológicos/agronômicos das lavouras. Para essa finalidade, destaca-se o uso de séries temporais de índices espectrais de vegetação (IV) como NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI (Enhanced Vegetation Index) calculados a partir das imagens orbitais de reflectância. Este documento apresenta resultados de uma pesquisa que avaliou a utilização de um método de suavização de perfis temporais de IV e a posterior derivação de parâmetros do ciclo fenológico/agrícola de talhões de cana-de-açúcar, com o objetivo de monitorar e mapear áreas ocupadas por cana-de-açúcar e de distinguir áreas de cana-planta e cana-soca. Foram utilizadas séries temporais de NDVI e EVI do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Terra referentes a uma região do Nordeste do Estado de São Paulo, densamente ocupada por cana-de-açúcar. Os resultados obtidos mostraram grande utilidade das séries temporais de IV do MODIS para monitorar o ciclo agronômico/fenológico de talhões de cana-de-açúcar. Foi possível acompanhar o desenvolvimento da cana-de-açúcar e identificar a ocorrência de cana-planta ou cana-soca para um determinado talhão. O cultivo de uma cultura de ciclo mais curto, ao fazer a reforma do talhão de cana-de-açúcar, também foi identificado nos perfis temporais. A metodologia desenvolvida para classificação de áreas de cana-de-açúcar obteve erro de comissão relativamente pequeno (<10%), mas ao custo de erro de omissão mais elevado (>40%). A classificação realizada para distinção entre áreas de cana-planta e cana-soca também apresentou resultados interessantes, com erro de omissão em torno de 4% e erro de comissão >30%.