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.

Uma técnica híbrida para geração de rotas em espaço geográfico com obstáculos.

Este trabalho está inserido no campo da Geomática e se concentra, mais especificamente, no estudo de métodos para exploração e seleção de rotas em espaços geográficos sem delimitação prévia de vias trafegáveis. As atividades que poderiam se beneficiar de estudos desse tipo estão inseridas em áreas da engenharia, logística e robótica. Buscou-se, com as pesquisas realizadas nesse trabalho, elaborar um modelo computacional capaz de consultar as informações de um terreno, explorar uma grande quantidade de rotas viáveis e selecionar aquelas rotas que oferecessem as melhores condições de trajetória entre dois pontos de um mapa. Foi construído um sistema a partir do modelo computacional proposto para validar sua eficiência e aplicabilidade em diferentes casos de estudo. Para que esse sistema fosse construído, foram combinados conceitos de sistemas baseados em agentes, lógica nebulosa e planejamento de rotas em robótica. As informações de um terreno foram organizadas, consumidas e apresentadas pelo sistema criado, utilizando mapas digitais. Todas as funcionalidades do sistema foram construídas por meio de software livre. Como resultado, esse trabalho de pesquisa disponibiliza um sistema eficiente para o estudo, o planejamento ou a simulação de rotas sobre mapas digitais, a partir de um módulo de inferência nebuloso aplicado à classificação de rotas e um módulo de exploração de rotas baseado em agentes autônomos. A perspectiva para futuras aplicações utilizando o modelo computacional apresentado nesse trabalho é bastante abrangente. Acredita-se que, a partir dos resultados alcançados, esse sistema possa ajudar a reduzir custos e automatizar equipamentos em diversas atividades humanas.

Estudo de aspectos epidemiológicos, clínicos e imunológicos da hanseníase em município hiperendêmico

A epidemiologia da hanseníase tem demonstrado a utilização de ferramentas clínicas, moleculares e imunológicas, para o mapeamento dos principais focos de ocorrência da doenças e de áreas de alto risco de adoecimento. Programas de controle da hanseníase, doença de longo período de incubação, em que os contatos são os principais grupos de risco, devem estabelecer todos os procedimentos disponíveis para o controle desse agravo. Objetiva-se estudar aspectos epidemiológicos clínicos e imunológicos da hanseníase em município hiperendêmico do Maranhão. Estudo de epidemiológico descritivo, realizado com 599 contatos, entre outubro de 2009 a outubro de 2011, no Serviço de Dermatologia no ambulatório do Hospital Universitário da Universidade Federal do Maranhão unidade Presidente Dutra São Luís - MA. Foi observado que a maioria dos contatos foi do gênero feminino com 57,17%, a faixa etária predominante acima de 15 anos, ou seja, (64,59%) com maior frequência na faixa de 20 a 59 anos, idade adulta e produtiva e o tipo de convívio predominante é o intradomiciliar com 74,95%, a forma clínica foi HT (30,00%), a classificação operacional mais frequente foi a MB com 61,90% do gênero feminino; a maioria apresentou somente uma cicatriz vacinal pela BCG, destacou-se o gênero masculino com 63,00%. O teste Elisa apresentou percentual de 63,50% e o ML-Flow 64,00%. Considerando o resultado dos testes Elisa e ML-FLOW sugere-se a utilização das técnicas imunológicas como ferramentas necessárias para o diagnóstico precoce, controle e vigilância dos contatos como forma de interromper a cadeia de transmissão da hanseníase na cidade pesquisada.