Efeitos do fogo controlado no solo na sequência de uma queima experimental: resultados preliminaries

Os impactes dos incêndios florestais são múltiplos (económicos, humanos, paisagísticos, sociais e ambientais - nas árvores; na vegetação arbustiva, subarbustiva e herbácea; no solo, nos organismos do solo; nas aves e mamíferos; no ar; na água; ... - ) e complexos (diretos, indiretos, cumulativos, imediatos, subsequentes, ...), dependendo, segundo Macedo e Sardinha (1993), de fatores tão variados como a grandeza, a intensidade, a época, a duração e a frequência dos incêndios, as dimensões e composição dos povoamentos; volume, concentração, distribuição e características do combustível; natureza e características do solo, ..., sendo que um dos impactes mais significativos, no nosso país, se verifica nos solos (propriedades físicas e químicas, consequências hidrológicas e erosivas, hidrofobicidade, ...). Com esta comunicação pretende-se apresentar e discutir a queima experimental realizada em maio de 2014 em Santo Tirso, num eucaliptal, com o objetivo de reduzir o combustível, a qual resultou de uma cooperação entre a Universidade do Minho e a Camara Municipal de Santo Tirso e que visa estudar dos efeitos deste tipo de fogo no solo, bem como apresentar e discutir os primeiros resultados da referida queima.

Análise de Desempenho e Recomendação para Soluções IVR

Mestrado em Engenharia Informática, Área de Especialização em Tecnologias do Conhecimento e da Decisão

Classificação de sons urbanos usando motifs e MFCC

A classificação automática de sons urbanos é importante para o monitoramento ambiental. Este trabalho apresenta uma nova metodologia para classificar sons urbanos, que se baseia na descoberta de padrões frequentes (motifs) nos sinais sonoros e utiliza-los como atributos para a classificação. Para extrair os motifs é utilizado um método de descoberta multi-resolução baseada em SAX. Para a classificação são usadas árvores de decisão e SVMs. Esta nova metodologia é comparada com outra bastante utilizada baseada em MFCC. Para a realização de experiências foi utilizado o dataset UrbanSound disponível publicamente. Realizadas as experiências, foi possível concluir que os atributos motif são melhores que os MFCC a discriminar sons com timbres semelhantes e que os melhores resultados são conseguidos com ambos os tipos de atributos combinados. Neste trabalho foi também desenvolvida uma aplicação móvel para Android que permite utilizar os métodos de classificação desenvolvidos num contexto de vida real e expandir o dataset.