Avaliação da qualidade de enlace e da conectividade entre os nós de uma rede de sensores sem fio dentro de um vinhedo cultivado sob cobertura plástica.

Apresenta-se, neste trabalho, um estudo realizado sobre a qualidade de enlace e alcance de conectividade entre os nós de uma rede de sensores sem fio, a partir de dois indicadores: o de intensidade de sinal recebido e o de qualidade de enlace. O ambiente agrícola considerado foi um vinhedo cultivado sob cobertura plástica, cujas variáveis ambientais de importância foram monitoradas, por influenciarem no desenvolvimento fisiológico das videiras, afetando o rendimento e a qualidade das uvas produzidas. A incorporação de tecnologias que permitam um melhor gerenciamento dessa variabilidade microclimática é importante para a viticultura brasileira, bem como a realização de levantamentos experimentais para aperfeiçoar o uso das redes de sensores sem fio em ambientes agrícolas. Dos resultados obtidos, quantificou-se a interferência que os vegetais exercem sobre a comunicação, principalmente perto do dossel das videiras, sendo discutidos no trabalho.

Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais.

O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.