IQAFAL - Índice Fuzzy de Qualidade de Água para Ambiente Lótico.

A divulgação de informação sobre qualidade das águas para um público não especialista é fundamental para subsidiar ações políticas e institucionais de gestão dos ambientes aquáticos. Para tanto, índices de qualidade de água têm sido propostos por serem capazes de sintetizar em um único valor ou categoria a informação normalmente descrita a partir de um conjunto extenso de variáveis químicas, físicas e biológicas de qualidade de água. A maioria das metodologias propostas para o desenvolvimento de índices de qualidade de água é baseada no conhecimento de especialistas quanto à escolha das variáveis a serem utilizadas, a ponderação da importância relativa de cada variável e métodos utilizados para agregar os dados das variáveis em um único valor. Este trabalho propõe um novo índice de qualidade de água, baseado em lógica nebulosa e direcionado para o ambiente lótico. Esse índice, o IQAFAL, foi desenvolvido com a colaboração de especialistas com ampla e comprovada experiência na área de qualidade de água. A essência do desenvolvimento de um índice, usando-se lógica nebulosa, está na capacidade dessa metodologia representar, de forma mais eficiente e clara, os limites dos intervalos de variação dos parâmetros de qualidade de água para um conjunto de categorias subjetivas, quando esses limites não são bem definidos ou são imprecisos. O índice proposto neste trabalho foi desenvolvido com base no conhecimento dos especialistas em qualidade de água do Instituto Estadual do Ambiente - INEA e aplicado aos dados de qualidade de água do Rio Paraíba do Sul, obtidos pelo INEA, nos anos de 2002 a 2009. Os resultados do IQAFAL mostraram que esse índice foi capaz de sintetizar a qualidade da água deste trecho do Rio Paraíba do Sul correspondendo satisfatoriamente às avaliações de qualidade de água descritas nos relatórios disponíveis. Verificou-se também que com essa metodologia foi possível evitar que a influência de uma variável em condições críticas fosse atenuada pela influência das outras variáveis em condições favoráveis produzindo um resultado indesejável no índice final.

Reconhecimento de padrão na biodisponibilidade do ferro utilizando o Algoritmo Fuzzy C-Means

Este trabalho apresenta um método para reconhecimento do padrão na biodisponibilidade do ferro, através da interação com substâncias que auxiliam a absorção como vitamina C e vitamina A e nutrientes inibidores como cálcio, fitato, oxalato, tanino e cafeína. Os dados foram obtidos através de inquérito alimentar, almoço e jantar, em crianças de 2 a 5 anos da única Creche Municipal de Paraty-RJ entre 2007 e 2008. A Análise de Componentes Principais (ACP) foi aplicada na seleção dos nutrientes e utilizou-se o Algoritmo Fuzzy C-Means (FCM) para criar os agrupamentos classificados de acordo com a biodisponibilidade do ferro. Uma análise de sensibilidade foi desenvolvida na tentativa de buscar quantidades limítrofes de cálcio a serem consumidas nas refeições. A ACP mostrou que no almoço os nutrientes que explicavam melhor a variabilidade do modelo foram ferro, vitamina C, fitato e oxalato, enquanto no jantar o cálcio se mostrou eficaz na determinação da variabilidade do modelo devido ao elevado consumo de leite e derivados. Para o almoço, a aplicação do FCM na interação dos nutrientes, notou-se que a ingestão de vitamina C foi determinante na classificação dos grupos. No jantar, a classificação de grupos foi determinada pela quantidade de ferro heme na interação com o cálcio. Na análise de sensibilidade realizada no almoço e no jantar, duas iterações do algoritmo determinaram a interferência total do cálcio na biodisponibilidade do ferro.

A Terapia de Exposição com Realidade Virtual para pacientes com TEPT controlada por um Sistema de Lógica Fuzzy

Nos últimos anos, a área da saúde vem explorando o potencial das novas tecnologias para diagnóstico e tratamentos de muitos distúrbios. Em especial, a tecnologia de Realidade Virtual se destaca por oferecer novas perspectivas de tratamento para diferentes distúrbios neuropsiquiátricos. Por outro lado, a ocorrência de problemas causados por situações traumáticas vem crescendo em todo o mundo. Nesse contexto, o Transtorno de Estresse Pós-Traumático (TEPT) é classificado como um transtorno de ansiedade que se caracteriza por gerar uma classe de comportamentos inadequados a situações que não representam perigo real. Em geral, este transtorno está relacionado à ocorrência de algum evento traumático de grande magnitude no passado. Vários trabalhos foram desenvolvidos utilizando ambientes virtuais tridimensionais (3D) para tratar e diagnosticar este distúrbio. Entretanto, percebe-se uma carência de sistemas que consigam controlar o nível de dificuldade das atividades desenvolvidas nesses ambientes. Nesse caso, esta dissertação tem por objetivo descrever o desenvolvimento e avaliar o potencial de utilização de dois sistemas: um que explora a Realidade Virtual (ARVET) para oferecer cenas virtuais que simulem os estímulos geradores de ansiedade similares aqueles da vida real; e outro que explora a Lógica Fuzzy (SAPTEPT) para classificar os níveis de ansiedade do paciente, possibilitando a análise quali-quantitativa de dados psicofisiológicos e psicométricos. As avaliações realizadas com especialistas na área mostraram que o ARVET pode proporcionar um alto grau de estímulos ansiogênicos e a integração com o SAPTEPT ocorreu de forma satisfatória mostrando o potencial que os sistemas têm de serem utilizados em pacientes reais.

Implementação Eletrônica de Sistemas Fuzzy.

Este trabalho investiga a implementação de sistemas fuzzy com circuitos eletrônicos. Tais sistemas têm demonstrado sua capacidade de resolver diversos tipos de problemas em várias aplicações de engenharia, em especial nas relacionadas com controle de processos. Para processos mais complexos, o raciocínio aproximado da lógica fuzzy fornece uma maneira de compreender o comportamento do sistema, permitindo a interpolação aproximada entre situações observadas de entrada e saída. A implementação de um sistema fuzzy pode ser baseada em hardware, em software ou em ambos. Tipicamente, as implementações em software utilizam ambientes de programação integrados com simulação, de modo a facilitar o trabalho do projetista. As implementações em hardware, tradicionais ou evolutivas, podem ser analógicas ou digitais e viabilizam sistemas de maior desempenho. Este trabalho tem por objetivo pesquisar a implementação eletrônica de sistemas fuzzy, a fim de viabilizar a criação de sistemas reais capazes de realizar o mapeamento de entrada e saída adequado. O foco é a utilização de uma plataforma com uma arquitetura analógico-digital baseada em uma tabela de mapeamento armazenada em uma memória de alta capacidade. Memórias do tipo SD (Secure Digital) foram estudadas e utilizadas na construção do protótipo eletrônico da plataforma. Também foram desenvolvidos estudos sobre a quantização, especificamente sobre a possibilidade de redução do número de bits. Com a implementação realizada é possível desenvolver um sistema fuzzy num ambiente simulado (Matlab), configurar a plataforma e executar o sistema fuzzy diretamente na plataforma eletrônica. Os testes com o protótipo construído comprovaram seu bom funcionamento.

Estudo Comparativo de Controladores Fuzzy Aplicados a um Sistema Solar Fotovoltaico.

Neste trabalho apresenta-se o modelo de um controlador baseado em Lógica Fuzzy para um sistema de energia baseado em fonte renovável solar fotovoltaica (photovoltaic - PV) multi-string em operação isolada, para o aproveitamento da máxima potência desta fonte. O sistema é composto por painéis solares, conversor CC-CC tipo elevador de tensão (boost), armazenamento por banco de baterias, inversor trifásico e carga trifásica variável. O sistema fotovoltaico foi modelado no MATLAB/Simulink de forma a representar a curva característica V-I do módulo PV, e que é baseado nos dados disponíveis em data-sheets de painéis fotovoltaicos comerciais. Outros estudos de natureza elétrica tais como o cálculo dos valores eficazes das correntes no conversor CC-CC, para avaliação das perdas, indispensáveis para o dimensionamento de componentes eletrônicos, foram realizados. O método tradicional Perturb and Observe de rastreamento do ponto de máxima potência (Maximum Power Point Tracking MPPT) de painéis foi testado e comparado com métodos que usam a Lógica Fuzzy. Devido ao seu desempenho, foi adotado o método Fuzzy que realiza o MPPT por inferência do ciclo de trabalho de um modulador por largura de pulso (Pulse Width Modulation - PWM) através da variação da potência pela variação da corrente do painel solar. O modelo Fuzzy adotado neste trabalho foi testado com sucesso. Os resultados mostraram que ele pode ser robusto e atende à aplicação proposta. Segundo alguns testes realizados, este controlador pode realizar o MPPT de um sistema PV na configuração multi-string onde alguns arranjos fotovoltaicos são usados. Inclusive, este controle pode ser facilmente adaptado para realizar o MPPT de outras fontes de energia baseados no mesmo princípio de controle, como é o caso do aerogerador.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy-Genético.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy- Genético propõe uma metodologia para o desenvolvimento da base de conhecimento de sistemas fuzzy, fundamentada em técnicas de computação evolucionária. Os sistemas fuzzy evoluídos são avaliados segundo dois critérios distintos: desempenho e interpretabilidade. Uma metodologia para a análise de problemas multiobjetivo utilizando a Lógica Fuzzy foi também desenvolvida para esse fim e incorporada ao processo de avaliação dos AGs. Os sistemas fuzzy evoluídos foram avaliados através de simulações computacionais e os resultados obtidos foram comparados com os obtidos por outros métodos em diferentes tipos de aplicações. O uso da metodologia proposta demonstrou que os sistemas fuzzy evoluídos possuem um bom desempenho aliado a uma boa interpretabilidade da sua base de conhecimento, tornando viável a sua utilização no projeto de sistemas reais.

Aplicação de Lógica Nebulosa para Previsão do Risco de Escorregamento de Taludes em Solo Residual.

A estabilidade de taludes naturais é um tema de grande interesse ao engenheiro geotécnico, face às significativas perdas econômicas, e até mesmo humanas, resultantes da ruptura de taludes. Estima-se que a deflagração de escorregamentos já provocou milhares de mortes, e dezenas de bilhões de dólares em prejuízos anuais em todo o mundo. Os fenômenos de instabilização de encostas são condicionados por muitos fatores, como o clima, a litologia e as estruturas das rochas, a morfologia, a ação antrópica e outros. A análise dos condicionantes geológicos e geotécnicos de escorregamentos proporciona a apreciação de cada um dos fatores envolvidos nos processos de instabilização de encostas, permitindo a obtenção de resultados de interesse, no que diz respeito ao modo de atuação destes fatores. O presente trabalho tem como objetivo a utilização da Lógica Nebulosa (Fuzzy) para criação de um Modelo que, de forma qualitativa, forneça uma previsão do risco de escorregamento de taludes em solos residuais. Para o cumprimento deste objetivo, foram estudados os fatores envolvidos nos processos de instabilização de encostas, e a forma como estes fatores se interrelacionam. Como experiência do especialista para a elaboração do modelo, foi analisado um extenso banco de dados de escorregamentos na cidade do Rio de Janeiro, disponibilizado pela Fundação Geo-Rio. Apresenta-se, neste trabalho, um caso histórico bem documentado para a validação do Modelo Fuzzy e análises paramétricas, realizadas com o objetivo verificar a coerência do modelo e a influência de cada um dos fatores adotados na previsão do risco de escorregamento. Dentre as principais conclusões, destaca-se a potencialidade da lógica nebulosa na previsão de risco de escorregamentos de taludes em solo residual, aparecendo como uma ferramenta capaz de auxiliar na detecção de áreas de risco.

Modelos de agrupamento e classificação para os bairros da cidade do Rio de Janeiro sob a ótica da Inteligência Computacional: Lógica Fuzzy, Máquinas de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos

A partir de 2011, ocorreram e ainda ocorrerão eventos de grande repercussão para a cidade do Rio de Janeiro, como a conferência Rio+20 das Nações Unidas e eventos esportivos de grande importância mundial (Copa do Mundo de Futebol, Olimpíadas e Paraolimpíadas). Estes acontecimentos possibilitam a atração de recursos financeiros para a cidade, assim como a geração de empregos, melhorias de infraestrutura e valorização imobiliária, tanto territorial quanto predial. Ao optar por um imóvel residencial em determinado bairro, não se avalia apenas o imóvel, mas também as facilidades urbanas disponíveis na localidade. Neste contexto, foi possível definir uma interpretação qualitativa linguística inerente aos bairros da cidade do Rio de Janeiro, integrando-se três técnicas de Inteligência Computacional para a avaliação de benefícios: Lógica Fuzzy, Máquina de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos. A base de dados foi construída com informações da web e institutos governamentais, evidenciando o custo de imóveis residenciais, benefícios e fragilidades dos bairros da cidade. Implementou-se inicialmente a Lógica Fuzzy como um modelo não supervisionado de agrupamento através das Regras Elipsoidais pelo Princípio de Extensão com o uso da Distância de Mahalanobis, configurando-se de forma inferencial os grupos de designação linguística (Bom, Regular e Ruim) de acordo com doze características urbanas. A partir desta discriminação, foi tangível o uso da Máquina de Vetores Suporte integrado aos Algoritmos Genéticos como um método supervisionado, com o fim de buscar/selecionar o menor subconjunto das variáveis presentes no agrupamento que melhor classifique os bairros (Princípio da Parcimônia). A análise das taxas de erro possibilitou a escolha do melhor modelo de classificação com redução do espaço de variáveis, resultando em um subconjunto que contém informações sobre: IDH, quantidade de linhas de ônibus, instituições de ensino, valor m médio, espaços ao ar livre, locais de entretenimento e crimes. A modelagem que combinou as três técnicas de Inteligência Computacional hierarquizou os bairros do Rio de Janeiro com taxas de erros aceitáveis, colaborando na tomada de decisão para a compra e venda de imóveis residenciais. Quando se trata de transporte público na cidade em questão, foi possível perceber que a malha rodoviária ainda é a prioritária

Um Sistema de Informações Geográficas para Gestão de Energia Elétrica Móvel - SIGGENELM

Um problema que as empresas distribuidoras de energia elétrica convivem são as quedas repentinas no fornecimento, causando inúmeros prejuízos tanto para essas empresas quanto para seus consumidores. Essa dissertação apresentará uma ferramenta que utilizará conhecimentos de sistemas de informações geográficas junto com o uso de inferência nebulosa para orientar a disposição de veículos híbridos (elétricos e à combustão) que podem operar como mini-usinas elétricas no abastecimento de localidades que esteja necessitando de energia em um determinado momento. Para isso, será levantada uma base de dados com características dos veículos híbridos e locais necessitados, dados esses que alimentarão um sistema nebuloso agregado à ferramenta MapServer e a um SIG (Sistema de Informações Geográficas) para, dessa forma, mostrar como saída do sistema qual veículo estará mais apto naquele instante para abastecer o local da demanda de energia.

Sistema de classificação da gestão ambiental pública municipal baseado em lógica nebulosa

A partir da Lei n. 6.938 de 31 de agosto de 1981, que constituiu o Sistema Nacional do Meio Ambiente, criou-se o Conselho Nacional do Meio Ambiente e instituiu-se o Cadastro Técnico Federal de Atividades e Instrumentos de Defesa Ambiental, a gestão ambiental pública ganhou um espaço cada vez maior nas administrações municipais, com a implementação de instrumentos de gestão ambiental propiciando aos municípios a possibilidade de ações efetivas que contribuam para uma melhor qualidade de vida a população. Esse trabalho propõe a criação de um método de classificação municipal que indicará qual o nível da gestão ambiental do município. Verificando o número de instrumentos de gestão ambiental constituído e o número de problemas ambientais ocorridos em cada município na visão do gestor local nos anos de 2006/2008. E ainda qual a influência do IDH tanto na implementação de tais instrumentos de gestão ambiental, como nas ocorrências dos problemas ambientais. Tal classificação tem a intenção de verificar se o município encontra-se bem aparelhado no que se refere à gestão ambiental, auxiliando para futuras decisões nas ações da política ambiental local. O foco desse trabalho serão os municípios dos estados de Minas Gerais, Piauí e Rio de Janeiro. Os resultados serão processados via o software MATLAB utilizando lógica nebulosa (fuzzy) e apresentados em um website utilizando as linguagens de programação JSP, HTML, JavaScript e esse website armazenado em um servidor TomCat e tais resultados serão apresentados nas formas de valores alfanuméricos em tabelas e espaciais através de mapas temáticos em uma solução sig-web. Os dados estão armazenados em um Sistema Gerenciador de Banco de Dados PostgreSQL com sua extensão espacial PostGIS, e o acesso aos mapas será feito através do servidor de mapas MapServer.

Índice de saúde social do adolescente baseado em lógica nebulosa.

Este trabalho consiste de uma análise exploratória sobre municípios do Sudeste com população acima de 100mil habitantes abordando dois problemas: a violência e a educação. Na violência abordaremos índices de homicídios na adolescência trabalhando com a faixa de adolescentes de 12 a 18 anos. Na educação trabalharemos com o Índice de Desenvolvimento Educacionail Brasileiro referenciado ao último ano do ensino fundamental. Trabalhando com os indicadores citados, abordaremos esses problemas gerando um Índice de Saúde social do Adolescente utilizando a lógica Fuzzy, conjunto nebuloso. Classificando os municípios do Sudeste visando identificar municípios com qualidade de vida melhor para esses adolescentes, expectativa de vida e melhoria na educação. Baixos índices de homicídios e altos índices educacionais desenvolvendo uma ferramenta útil para auxiliar na tomada de decisões no tocante a políticas públicas nos Municípios e Estados gerando um indicador de municípios com qualidade de vida para os adolescentes! Trabalhamos com dados do ano de 2007 tanto para o homicídio quanto para a educação, os valores apresentados nos índices foram divididos em quintis, processados via o software MATLAB utilizando lógica nebulosa (fuzzy), classificados e apresentados nas formas de valores alfanuméricos em tabelas espaciais com o software Quantum Gis através de mapas temáticos das regiões estudadas.

Caracterização geomorfométrica multiescala de modelos digitais de terreno.

O estudo das formas de relevo através da geomorfometria ciência que quantifica as superfícies topográficas demanda que múltiplas escalas sejam consideradas simultaneamente. Esse fato soma-se à continuidade espacial inerente à topografia, a qual raramente apresenta limites naturais abruptos, para conceder um caráter vago às formas de relevo. Essa dupla vagueza, no entanto, é raramente abordada de forma explícita em trabalhos científicos que, usualmente, valem-se de limiares e definições subjetivas e arbitrárias para descreverem o relevo. Dentro desse contexto, o trabalho apresenta um método inovador de caracterização geomorfométrica multiescala de modelos digitais de terreno (MDTs). A abordagem proposta baseia-se no método de extração de feições morfométricas de Wood (1996), mas o modifica em um número de maneiras: (i) expandindo o número de classes identificadas; (ii) transformando-o em um sistema fuzzy, cujos conjuntos fuzzy são parametrizados automaticamente e; (iii) limitando localmente a escala máxima de análise de maneira não-supervisionada. Como resultado, obtém-se um mapa de feições fundamentais e um mapa de escalas fundamentais que, juntos, sintetizam a estrutura multiescala das superfícies. Além disso, são produzidos mapas de pertinências fuzzy e de índice de confusão para cada escala analisada, assim como versões multiescala dos mesmos. Para avaliar a transferibilidade e o caráter não-supervisionado do método, foram analisados cinco MDTs oriundos de bases de dados distintas, com diferentes resoluções e extensões espaciais, compreendendo regiões continentais, do fundo dos oceanos e do planeta Marte. Os resultados obtidos foram avaliados em relação à utilização de escalas e parametrizações fixas, atestando a capacidade do método de empreender caracterizações geomorfométricas mais completas do que abordagens convencionais. Duas aplicações foram ainda propostas: a parametrização geomorfométrica multiescala e o desenvolvimento de uma assinatura morfométrica multiescala, demonstrando claros caminhos para a continuidade da pesquisa. Como conclusão geral, não obstante a algumas limitações apontadas, considerou-se que o trabalho apresentado alcançou seu objetivo de prover a caracterização geomorfométrica multiescala de modelos digitais de terreno.

Avaliação sazonal do grau de trofia em reservatórios do complexo hidrelétrico de Ribeirão das Lajes (Rio de Janeiro)

Com a demanda por energia elétrica nos dias atuais e a grande quantidade de bacias hidrográficas presentes no Brasil, a geração de energia hidrelétrica se tornou a principal forma de suprimento. Dentre as diversas mudanças ocorridas em represamento de rios, a redução na vazão da água influencia no acúmulo de nutrientes afetando diretamente na qualidade da água, podendo acarretar em um processo denominado eutrofização, caracterizado pelo aumento na quantidade de nutrientes em um sistema e contribuindo para o desenvolvimento de produtores primários (fitoplâncton e macrófitas aquáticas) em níveis acima do crescimento natural. Para identificar o estado de trofia dos reservatórios pertencentes ao Complexo Hidrelétrico de Ribeirão das Lajes (RJ) foi utilizada a metodologia de Lu e Lo (2002) de avaliação trófica fuzzy (ou difusa) sintética e não sintética, além da avaliação trófica através do índice de estado trófico de Carlson (1977). As classes de estado trófico utilizadas na metodologia é da OECD (1982) e utiliza transparência, concentrações de fósforo total e de clorofila-a como variáveis. Outras variáveis limnológicas como temperatura, oxigênio dissolvido, condutividade elétrica, turbidez, pH e sólidos dissolvidos totais foram utilizadas para caracterização dos reservatórios. As coletas foram realizadas em três momentos, no período seco de 2011, no período chuvoso de 2012 e no período seco de 2012. As análises fuzzy não sintéticas apontaram os reservatórios de Santana, Vigário e Ponte Coberta como oligotrófico/eutrófico durante o período de estudo. O reservatório de Ribeirão das Lajes foi classificado como oligotrófico nos períodos secos no ano de 2011 e 2012, e como mesotrófico no período chuvoso de 2012, assim como o reservatório de Tocos. Foram observadas diferenças significativas entre o período seco e o chuvoso em relação às concentrações de clorofila-a, transparência e turbidez, demonstrando influência sazonal no grau de trofia dos reservatórios, uma vez que clorofila-a e transparência são variáveis utilizadas em índices de estado trófico

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

Avaliação da metodologia IQAFAL nas bacias contribuintes da Lagoa Rodrigo de Freitas, RJ, Brasil.

A pressão antrópica crescente impõe a necessidade de um monitoramento sistemático da água e de seus ambientes aquáticos. O desenvolvimento de Índices de Qualidade de Água (IQAs) tem como objetivo transformar dados em informações acessíveis e de fácil entendimento para os gestores e usuários das águas, visando refletir a deterioração deste recurso em nível de bacia hidrográfica e ao longo do tempo. O Instituto Estadual do Ambiente (INEA) adotou um novo Índice de Qualidade de Água para ambiente lótico, baseado em lógica nebulosa, o IQAFAL, desenvolvido no âmbito do rio Paraíba do Sul. O objetivo principal deste estudo consiste em aplicar o IQAFAL aos rios dos Macacos, Cabeça e Rainha, contribuintes da bacia de drenagem da Lagoa Rodrigo de Freitas, de grande interesse sócio-político-ambiental para a cidade do Rio de Janeiro. Busca-se analisar a sua adequação em sintetizar a qualidade de água em bacias hidrográficas de pequeno porte e primordialmente urbana. Para tanto, utilizam-se dados físicos, químicos e biológicos do INEA, no período 2003 - 2010. Os resultados mostraram que o IQAFAL foi capaz de refletir a qualidade da água de modo satisfatório e compatível com os registros disponíveis e a percepção de especialistas acerca da real qualidade dos rios. Ou seja, este Índice se mostrou mais sensível às condições ruins, traduzindo a verdadeira condição destes corpos dágua, ao contrário do IQACETESB, que classifica estas águas como de qualidade mediana. Os resultados confirmam também as vantagens deste índice, observadas em estudos anteriores, sobretudo quanto à capacidade de identificar as variáveis de qualidade de água que são mais determinantes para o resultado final do Índice, através do estudo dos subíndices.