Filogenia e classificação dos percevejos-verdes do grupo Nezara Amyot & Serville (Hemiptera, Pentatomidae, Pentanominae)

Os percevejos-do-mato da família Pentatomidae formam um dos maiores grupos dentre os hemípteros-heterópteros, sendo encontrados principalmente nas regiões tropicais. São exclusivamente terrestres e a maioria das espécies têm hábitos fitófagos, algumas delas registradas como pragas de plantas. A atual classificação do grupo encontra-se em intenso debate, mas a definição de grupos monofiléticos e o estudo das relações entre esses grupos dentro de Pentatomidae ainda são relativamente escassos. Este trabalho aborda o estudo de um grupo de percevejos-verdes (Pentatomidae) historicamente relacionados ao gênero Nezara Amyot & Serville. A análise cladística incluíndo, incialmente, 28 espécies de 11 gêneros de Pentatominae e 53 caracteres morfológicos permitiu a definição de um grupo monofilético que inclui 8 gêneros (6 conhecidos e dois novos), aqui denominado grupo Nezara. As características diagnósticas para o grupo incluem duas sinapomorfias: lobo ventral do tubérculo antenífero desenvolvido e espessamento secundário das gonapófises 9 amplos. Os resultados indicam que o gênero Chinavia, como atualmente configurado, é polifilético. A seguinte classificação para o grupo Nezara, em notação parentética, é proposta: (Pseudoacrosternum((Aethemenes, Nezara) (Genêro1 (Porphyroptera (Neoacrosternum (Gênero2(Chinavia))))))) Os gêneros Glaucias, Acrosternum e Parachinavia não compartilham as sinapomorfias dos gêneros do grupo Nezara e os resultados indicam uma relação mais próxima com outros gêneros de Pentatominae. As espécies Parachinavia prunasis (Dallas) comb. nov. e Neoacrosternum varicornis (Dallas) comb. nov. são transferidas dos gêneros Acrosternum e Chinavia, respectivamente. Com base no padrão de distribuição dos táxons do grupo Nezara, é discutida uma hipótese sobre a origem e diversificação do grupo. Dois novos gêneros são propostos: Schoutedenia gen. nov., para incluir S. distans (Schouteden) comb. nov., e Afrochinavia gen. nov., para incluir A. rinapsa comb. nov. Uma chave dicotômica para identificação, a diagnose dos clados resultantes da análise cladística e a descrição atualizada dos gêneros do grupo Nezara são apresentadas Com base no exame dos holótipos das espécies de Chinavia, as seguintes sinonimias são propostas: Chinavia aequale (Linnavuori, 1975) é sinônimo júnior de Chinavia aliena (Schouteden, 1960); Chinavia amosi (Linnavuori, 1982) é sinônimo júnior de Chinavia kaisaka (Schouteden, 1960); Chinavia bella (Rolston, 1983) é sinônimo júnior de Chinavia nigrodorsata (Breddin, 1901); Chinavia gerstockeri (Bergroth, 1893) é sinônimo júnior de Chinavia pallidoconspersa (Stal, 1858); e Chinavia panizzi (Frey-da- Silva & Grazia, 2001) é sinônimo júnior de Chinavia obstinata (Stal, 1860). Uma lista remissiva das espécies incluídas é fornecida, incluíndo as seis novas espécies de Chinavia Orian descritas neste trabalho: Chinavia vanduzeei sp. nov. do Peru e Brasil (AM, PA); Chinavia schuhi sp. nov. do Peru, Colômbia e Brasil (AM); Chinavia sebastiaoi sp. nov. do Brasil (MS), Bolívia e Paraguai; Chinavia cearensis sp. nov., Chinavia tuiucauna sp. nov. e Chinavia rufitibia sp. nov. do Brasil (CE, BA e PR, respectivamente). No Brasil, são registradas 32 espécies de Chinavia, dentre as quais 18 endêmicas; uma chave pictórica para a identificação das espécies e a diagnose, dados de distribuição e, quando disponível, o registro das plantas hospedeiras de cada uma delas, são apresentados.

Classificação e especificação de restrições de integridade em bancos de dados temporais de versões

Um Sistema gerenciador de Bancos de Dados (SGBD) possui como principal característica a capacidade de gerenciar bases de dados que representam parte do mundo real. Para que essa representação seja fiel, os dados presentes em uma base de dados devem obedecer a diversas regras conhecidas como restrições de integridade. Estas podem ser provenientes da realidade modelada, da implementação ou do modelo de dados utilizado. O suporte oferecido por sistemas gerenciadores de bancos de dados tradicionais não é suficientemente adequado a certas aplicações com necessidades que vão além das convencionais. Diversas aplicações necessitam armazenar dados históricos em conjunto com seus períodos de validade. Outras precisam armazenar versões de conjuntos de dados, gerenciando suas agregações e formas de representação. Através do suporte aos conceitos de tempo e de versão, provido por um SGBD, grande parte dessas necessidades é suprida. Este tipo de banco de dados usa o conceito de tempo para armazenar e controlar dados históricos enquanto o conceito de versão permite a gerência de alternativas de projeto. Existem atualmente diversos trabalhos e implementações relacionados à manutenção de restrições de integridade sobre bancos de dados tradicionais. Entretanto, restrições que consideram a gerência de tempo e de versões sobre dados ainda representam uma área de pesquisa praticamente inexplorada. De acordo com essa realidade, o primeiro objetivo do presente trabalho consiste em definir uma classificação de restrições de integridade para bases de dados com suporte a tempo e versões, a fim de prover uma base para o desenvolvimento de pesquisas relacionadas à sua especificação e manutenção. O segundo objetivo consiste em agregar ao Modelo Temporal de Versões (TVM), que suporta os conceitos de tempo e de versão, uma linguagem que permita a especificação de restrições de integridade. Esta linguagem considera características relacionadas à temporalidade e ao versionamento dos dados e das próprias restrições.

Subsídios à previsão de safra da soja no Rio Grande do Sul usando técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto

Informações sobre as condições de crescimento e expectativa de produção de culturas são importantes para a economia brasileira, visto que permitem um planejamento adequado da economia agrícola, contornando problemas de escassez e administrando com vantagens o excesso de produtos. Neste contexto, as tecnologias de sensoriamento remoto e geoprocessamento permitem a obtenção de informações precisas, em tempo hábil e com baixo custo. O presente trabalho teve como principal objetivo gerar subsídios para o aprimoramento do sistema atual de acompanhamento e previsão da safra de soja no Brasil, incorporando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. Como objetivos específicos, buscou-se avaliar a acurácia da classificação digital de imagens LANDSAT para estimativa da área cultivada com soja e verificar a influência de aspectos regionais, tais como condições climáticas, de ocupação e de manejo, sobre a evolução temporal do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtidos de imagens NOAA, visando o monitoramento da cultura da soja em projetos de previsão de safras. A estimativa de área cultivada com soja foi realizada através da classificação digital não supervisionada. Como verdade terrestre foram selecionadas 24 lavouras de soja, individualizadas na imagem com diferentes tamanhos e de diferentes regiões de uso e cobertura do solo, as quais foram quantificadas usando GPS de precisão topográfica. A verificação da acurácia da estimativa foi feita através de análise de regressão linear, sendo testada a significância do coeficiente de determinação. O monitoramento da cultura da soja foi realizada usando imagens decendiais de máximo NDVI. Nestas imagens, foram selecionadas 18 janelas amostrais, sendo extraídos os valores de NDVI e expressos na forma de perfis espectrais. Os resultados mostraram que a estimativa de área das lavouras cultivadas com soja, obtida através do processo de classificação digital não supervisionada em imagens LANDSAT, foi acurada e precisa para pequenas, médias e grandes lavouras, mostrando-se ser uma técnica eficiente para ser utilizada em projetos de previsão de safras de soja na região estudada. A evolução temporal do NDVI, obtida de imagens NOAA, apresentou sensibilidade quanto às diferenças de uso e cobertura do solo, demonstrando que as escalas espacial e temporal das imagens NOAA são adequadas para o acompanhamento em nível regional da evolução temporal da biomassa. Existe, ainda, potencial de uso de imagens NDVI para inferir sobre a área cultivada com soja em projetos de previsão de safras em escalas regionais, desde que a cultura seja predominante no pixel.

Classificação dos espaços homaloidais de grau 2

Seja S o espa»co vetorial das formas quadr¶aticas em tr^es vari¶aveis com- plexas. Um espa»co homaloidal de grau dois ¶e um subespa»co vetorial de dimens~ao tr^es do espa»co S, tal que a transforma»c~ao racional associada a uma base qualquer deste subespa»co de¯ne uma transforma»c~ao birracional do plano projetivo. A a»c~ao natural de Gl(3;C) na grassmanniana Gr(3; S) deixa est¶aveis, o subconjunto dos espa»cos homaloidais de grau dois, denotado H, e seu fecho Zariski H. Neste trabalho descrevemos as ¶orbitas da a»c~ao natural em H e obtemos uma classi¯ca»c~ao das transforma»c~oes birracionais quadr¶aticas do plano pro- jetivo.

Feições de textura para classificação de imagens

Presentemente, os métodos utilizados no processo classificação de imagens, em sua grande maioria, fazem uso exclusivamente dos atributos espectrais. Nesta pesquisa,são introduzidos os atributos espaciais, em particular a textura, no processo de classificação de imagens digitais. As informações de textura são quantificadas pelo método das matrizes de co-ocorrência, proposto por Haralick, e organizadas em um formato similar ao utilizado nas bandas espectrais, gerando desta forma canais de textura. Com a implementação deste atributo em adição aos espectrais, obtêm-se um acréscimo na exatidão obtida no processo de classificação de imagens.

Correlação entre achados colposcópicos e diagnóstico histológico segundo a Classificação Colposcópica da Federação Internacional de Patologia Cervical e Colposcopia de 2002

Objetivo: Avaliar a acurácia da colposcopia utilizando a Classificação Colposcópica Internacional de 2002. Métodos: 3040 pacientes de população geral foram rastreadas para patologia cervical através de exame citopatológico, captura híbrida para HPV de alto risco e inspeção cervical. As colposcopias que resultaram em biópsia (n=468) executadas no rastreamento e acompanhamento destas pacientes foram gravadas, revistas por dois colposcopistas cegados e incluídas para análise. Resultados: Os observadores apresentaram excelente concordância (Kappa=0.843) no relato dos achados pela nova nomenclatura. A colposcopia apresentou sensibilidade de 86% e especificidade de 30.3% em diferenciar colo normal de colo anormal (LSIL, HSIL ou carcinoma); quando a colposcopia objetivava diferenciar colo normal ou LSIL de HSIL ou carcinoma, apresentou sensibilidade de 61.1% e especificidade de 94.4%. Os achados colposcópicos classificados como “maiores” pela nova classificação apresentaram valores preditivos positivos elevados para HSIL. Presença do achado colposcópico na zona de transformação e tamanho da lesão estavam associados a HSIL. Bordas externas definidas, associação de múltiplos achados distintos e presença de zona iodo negativa não estavam relacionados à gravidade das lesões. Conclusão: A colposcopia utilizando a Classificação Internacional de 2002 mostra-se um bom método de rastreamento, mas como método diagnóstico apresenta falhas, não podendo substituir a avaliação histológica. A categorização em achados colposcópicos “maiores” e “menores” apresentada pela nova classificação é adequada. Na realização da colposcopia, é importante também que a lesão seja situada em relação à zona de transformação e que seu tamanho seja indicado, já que estes foram fatores associados a lesões de alto grau.

Classificação de sinais de voz utilizando a transformada Wavelet Packet e redes neurais artificiais

Este trabalho apresenta um sistema de classificação de voz disfônica utilizando a Transformada Wavelet Packet (WPT) e o algoritmo Best Basis (BBA) como redutor de dimensionalidade e seis Redes Neurais Artificiais (ANN) atuando como um conjunto de sistemas denominados “especialistas”. O banco de vozes utilizado está separado em seis grupos de acordo com as similaridades patológicas (onde o 6o grupo é o dos pacientes com voz normal). O conjunto de seis ANN foi treinado, com cada rede especializando-se em um determinado grupo. A base de decomposição utilizada na WPT foi a Symlet 5 e a função custo utilizada na Best Basis Tree (BBT) gerada com o BBA, foi a entropia de Shannon. Cada ANN é alimentada pelos valores de entropia dos nós da BBT. O sistema apresentou uma taxa de sucesso de 87,5%, 95,31%, 87,5%, 100%, 96,87% e 89,06% para os grupos 1 ao 6 respectivamente, utilizando o método de Validação Cruzada Múltipla (MCV). O poder de generalização foi medido utilizando o método de MCV com a variação Leave-One-Out (LOO), obtendo erros em média de 38.52%, apontando a necessidade de aumentar o banco de vozes disponível.