Aplicação de SIG no Processamento do Inventário Florestal Nacional – Cabo Verde

Cabo Verde desde do século passado tem envidado esforço na florestação, sobretudo depois de 1975 para atenuar os efeitos da seca e da desertificação criando deste modo grandes áreas arborizadas. Entretanto, à medida que os recursos florestais foram sendo criados, a problemática da sua avaliação e da sua gestão sustentável, passaram a merecer maior atenção das autoridades nacionais. A lei florestal, promulgada em 1998 define como uma das atribuições e acções do Estado, através dos serviços florestais, a elaboração dos planos de gestão das zonas florestais. Este plano de gestão implica a análise e a apreciação de dados concretos e actualizados sobre a situação real das zonas florestais, sendo possível apenas através do inventário florestal nacional (IFN). Neste trabalho é proposta uma metodologia de processamento do IFN em que se utilizam as potencialidades dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Foram utilizados para este trabalho os programas: ArcGis 9.1, para produção cartográfica, geoprocessamento e análise espacial e o Field-Map 8.1 para a classificação de ortofotos num esquema de classificação hierárquica, em cinco níveis, adaptado a Cabo Verde (classes de uso do solo adoptado ao esquema de classificação do território europeu – CORINE Land Cover e da Organização das Nações Unidas para a Agricultura e Alimentação (FAO). Os dados utilizados foram compilados no âmbito do projecto do inventário florestal. Os resultados obtidos, para a Ilha de Santiago, constituem uma base cartográfica para o IFN com diversos temas cartográficos, nomeadamente, mapas das zonas florestadas, mapas de ocupação do solo e mapas de amostras inventariáveis cuja metodologia de elaboração poderá ser facilmente replicada para as restantes ilhas do arquipélago

Aplicação de SIG no Processamento do Inventário Florestal Nacional – Cabo Verde

Cabo Verde desde do século passado tem envidado esforço na florestação, sobretudo depois de 1975 para atenuar os efeitos da seca e da desertificação criando deste modo grandes áreas arborizadas. Entretanto, à medida que os recursos florestais foram sendo criados, a problemática da sua avaliação e da sua gestão sustentável, passaram a merecer maior atenção das autoridades nacionais. A lei florestal, promulgada em 1998 define como uma das atribuições e acções do Estado, através dos serviços florestais, a elaboração dos planos de gestão das zonas florestais. Este plano de gestão implica a análise e a apreciação de dados concretos e actualizados sobre a situação real das zonas florestais, sendo possível apenas através do inventário florestal nacional (IFN). Neste trabalho é proposta uma metodologia de processamento do IFN em que se utilizam as potencialidades dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Foram utilizados para este trabalho os programas: ArcGis 9.1, para produção cartográfica, geoprocessamento e análise espacial e o Field-Map 8.1 para a classificação de ortofotos num esquema de classificação hierárquica, em cinco níveis, adaptado a Cabo Verde (classes de uso do solo adoptado ao esquema de classificação do território europeu – CORINE Land Cover e da Organização das Nações Unidas para a Agricultura e Alimentação (FAO). Os dados utilizados foram compilados no âmbito do projecto do inventário florestal. Os resultados obtidos, para a Ilha de Santiago, constituem uma base cartográfica para o IFN com diversos temas cartográficos, nomeadamente, mapas das zonas florestadas, mapas de ocupação do solo e mapas de amostras inventariáveis cuja metodologia de elaboração poderá ser facilmente replicada para as restantes ilhas do arquipélago.

TREINO NÃO SUPERVISIONADO DE MODELOS ACÚSTICOS PARA RECONHECIMENTO DE FALA

Esta tese resume os trabalhos desenvolvidos na área de processamento automático de fala com o objetivo de incrementar a quantidade de recursos linguísticos disponíveis para o português europeu. O estágio de desenvolvimento e a aplicação das tecnologias de fala para uma língua estão relacionados com a quantidade e a qualidade de recursos disponíveis para esta língua. Poucas línguas apresentam, no domínio público e livre, todos os recursos necessários para desenvolver as tecnologias de fala. A língua portuguesa, como muitas outras, tem escassez de recursos públicos e livres, o que pode dificultar o desenvolvimento e a aplicação de tecnologias de fala que incorporam esta língua. Os trabalhos descritos nesta tese apresentam uma abordagem para criar bases de dados de fala, recorrendo apenas aos recursos do domínio público e livres, partindo de sinais multimédia sem transcrições ortográficas ou fonéticas. É apresentada uma solução para aproveitar a grande disponibilidade de material multimédia existente no domínio público (podcasts por exemplo) e selecionar segmentos de fala adequados para treinar modelos acústicos. Para isso, foram desenvolvidos vários sistemas para segmentar e classificar automaticamente os noticiários. Estes sistemas podem ser combinados para criar bases de dados de fala com transcrição fonética sem a intervenção humana. Foi desenvolvido um sistema de conversão automático de grafemas para fonemas que se apoia em regras fonológicas e modelos estatísticos. Esta abordagem híbrida é justificada pelos desenvolvimentos de algoritmos de aprendizagem automática aplicados a conversão de grafemas para fonemas e pelo fato do português apresentar uma razoável regularidade fonética e fonológica bem como uma ortografia de base fonológica. Com auxílio deste sistema, foi criado um dicionário de pronunciação com cerca de 40 mil entradas, que foram verificadas manualmente. Foram implementados sistemas de segmentação e de diarização de locutor para segmentar sinais de áudio. Estes sistemas utilizam várias técnicas como a impressão digital acústica, modelos com misturas de gaussianas e critério de informação bayesiana que normalmente são aplicadas noutras tarefas de processamento de fala. Para selecionar os segmentos adequados ou descartar os segmentos com fala não preparada que podem prejudicar o treino de modelos acústicos, foi desenvolvido um sistema de deteção de estilos de fala. A deteção de estilos de fala baseia-se na combinação de parâmetros acústicos e parâmetros prosódicos, na segmentação automática e em classificadores de máquinas de vetores de suporte. Ainda neste âmbito, fez-se um estudo com o intuito de caracterizar os eventos de hesitações presentes nos noticiários em português. A transcrição fonética da base de dados de fala é indispensável no processo de treino de modelos acústicos. É frequente recorrer a sistemas de reconhecimento de fala de grande vocabulário para fazer transcrição automática quando a base de dados não apresenta nenhuma transcrição. Nesta tese, é proposto um sistema de word-spotting para fazer a transcrição fonética dos segmentos de fala. Fez-se uma implementação preliminar de um sistema de word-spotting baseado em modelos de fonemas. Foi proposta uma estratégia para diminuir o tempo de resposta do sistema, criando, a priori, uma espécie de “assinatura acústica” para cada sinal de áudio com os valores de todos os cálculos que não dependem da palavra a pesquisar, como a verosimilhanças de todos os estados dos modelos de fonemas. A deteção de uma palavra utiliza medidas de similaridade entre as verosimilhanças do modelo da palavra e do modelo de enchimento, um detetor de picos e um limiar definido por forma a minimizar os erros de deteção. Foram publicados vários recursos para a língua portuguesa que resultaram da aplicação dos vários sistemas desenvolvidos ao longo da execução desta tese com especial destaque para o sistema de conversão de grafemas para fonemas a partir do qual se publicaram vários dicionários de pronunciação, dicionários com as palavras homógrafas heterofónicas, dicionário com estrangeirismos, modelos estatísticos para a conversão de grafemas para fonemas, o código fonte de todo sistema de treino e conversão e um demonstrador online.