Elaboração de modelo de previsão da velocidade operacional e classificação de rodovias do estado do Rio Grande do Sul quanto a sua consistência geométrica

A cada ano, mais de 500.000 pessoas vêm a falecer em acidentes de trânsito no mundo. No Brasil, estima-se entre 30.000 e 50.000 mortos no mesmo período. A velocidade elevada é considerada como um dos principais fatores determinantes dos acidentes e da gravidade dos mesmos. O presente trabalho desenvolve uma análise da consistência geométrica de rodovias de pistas simples no Estado do Rio Grande do Sul, através da elaboração de modelos de previsão da velocidade operacional, em duas etapas distintas. Na primeira etapa, a partir da coleta de dados de velocidades pontuais e de elementos geométricos da rodovia, é elaborado um modelo que permite prever o comportamento do condutor, quanto à velocidade que emprega em seu veículo segundo diferentes condicionantes geométricas. Na segunda etapa, o modelo proposto é aplicado sobre diferentes segmentos viários de rodovias de pista simples do Estado do Rio Grande do Sul, para obtenção das velocidades operacionais previstas e os resultados comparados entre si e com as velocidades de projeto e a velocidade regulamentada. A análise dos resultados para obtenção do modelo conclui como única variável significativa para a elaboração do mesmo, entre as diversas analisadas, o raio planimétrico. Já a análise da consistência geométrica das rodovias, através da aplicação do modelo proposto, indicou que estas apresentam projetos geométricos classificados como bons quanto a sua fluidez, mas classificados como fracos quanto ao dimensionamento dos elementos geométricos de segurança (superelevação, superlargura e distâncias de visibilidade) em decorrência de diferenças superiores a 20 km/h entre a velocidade operacional e a velocidade de projeto. Por fim, observa que as rodovias projetadascom velocidadediretriz de 60 km/h ou inferior são as que apresentam os piores resultados na análise da consistência geométrica e que o condutor brasileiro (observado na elaboração do modelo) não pode ser considerado um velocista, mas sim, um condutor mais "ousado", em situações adversas, se comparado a condutores de outros países, em especial, dos Estados Unidos.

Concurso vestibular : uma análise tipológica e enunciativa

Neste trabalho, faz-se uma análise dos textos das provas do Concurso Vestibular UFRGS 2001 a partir da Lingüística Textual, tendo-se como referência Teorias da Enunciação. Busca-se verificar como se caracterizam os textos das provas do ponto de vista lingüístico. Para isso, baseando-se em elementos de textualização, analisam-se alguns aspectos que se destacaram na organização estrutural e enunciativa dos textos das provas. Nesta análise, faz-se também uma tipologização das seqüências textuais que aparecem nos textos das questões das provas. Conclui-se que os textos das provas do vestibular da UFRGS de 2001 caracterizam-se por estabelecer uma aparente proximidade do enunciador com o leitor por meio de alguns recursos de modalização enunciativa e, ao mesmo tempo, por uma tentativa de não-marcação da enunciação, tendo em vista se inserirem numa situação formal de avaliação. A forma como se compõem os textos das provas revela a tentativa de um máximo controle do sentido. É necessário, durante a elaboração das provas, que sejam previstos os conhecimentos e inferências que o leitor poderá fazer a partir de seu conhecimento de mundo e do conhecimento do conteúdo que está sendo avaliado. Por sua vez, o leitor precisa relacionar e mobilizar o seu conhecimento de mundo e do conteúdo avaliado com o que supostamente está de acordo com o mundo científico em que se insere a prova. Quanto mais os conhecimentos de mundo e de conteúdo do produtor e do leitor-candidato coincidirem, maior será a possibilidade de êxito do candidato nas provas. Este trabalho é de interesse especialmente aos estudiosos de língua em seus aspectos textuais e enunciativos, mas também o consideramos pertinente aos professores que preparam seus alunos para provas de escolha múltipla, seja de vestibulares ou concursos públicos em geral.

Aplicação de filtros de Gabor no processo de classificação de imagens digitais com base em atributos de textura

No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

Biologia populacional e classificação etária do roedor subterrâneo Tuco-Tuco Ctenomys minutus Nehring, 1887 (Rodentia, Ctenomyidae) na planície costeira do Rio Grande do Sul, Brasil

O roedor subterrâneo tuco-tuco Ctenomys minutus (Rodentia, Ctenomyidae) habita campos arenosos da Planície Costeira do RS. Esta espécie é uma das cinco existentes no Rio Grande do Sul (Brasil), ocorrendo desde o Farol de Santa Marta (SC) até São José do Norte (RS). O objetivo deste trabalho foi descrever a biologia populacional de C. minutus e desenvolver um método para classificação etária individual que utilize medidas corporais de fácil obtenção em campo. Foram realizadas 22 campanhas de amostragens em 14 meses em três locais de amostragem. Foram capturados 191 animais (73 machos e 118 fêmeas) e foram obtidas 39 recapturas ao longo do estudo. Os animais foram capturados com armadilhas Oneida Victor nº 0, anestesiados, marcados e soltos após serem tomadas medidas corporais de peso, comprimento total, comprimento da cauda e largura do dente incisivo. Durante os trabalhos, foram registradas evidências de atividade nas tocas, indicadas pelo bloqueio das aberturas das tocas após a colocação das armadilhas. Foi desenvolvido um método de classificação etária com base em diagramas de dispersão de pontos entre medidas corporais e sua associação com estado reprodutivo de fêmeas. Os resultados demonstram que a utilização de pelo menos duas medidas corporais, associadas às informações de estado reprodutivo permite a construção de um diagrama consistente com os dados biológicos obtidos em campo. Com base nesta constatação, é proposto o Diagrama de Classificação Etária que pode ser utilizado para quaisquer duas medidas, associado a dados de estado reprodutivo, podendo ser adaptado para outras espécies de tuco-tucos Entretanto, o método deve ser aperfeiçoado para machos, possivelmente a partir de informações sobre estruturas reprodutivas internas. As classes etárias utilizadas foram jovem, subadulto e adulto. As fêmeas foram classificadas quanto ao estado reprodutivo em não perfurada, perfurada, cicatrizada e prenhe. O estado reprodutivo de machos não foi determinado porque estes não possuem testículos aparentes. A população de C. minutus estudada foi composta por 84,8 % de adultos, 9,4 % de subadultos e 5,8 % de jovens, com razão sexual nas fases jovem e subadulta de 1:1 e na fase adulta de 0,5 machos:1 fêmea. Há uma época preferencial de acasalamento nos meses de inverno e de nascimentos no final do inverno e primavera. Entretanto, ocorrem indivíduos com atividade reprodutiva durante todas as estações do ano, porém em menor número. Ctenomys minutus atinge a maturidade sexual com aproximadamente seis ou sete meses de idade, com o comprimento do corpo por volta de 155 mm e a partir de 170 mm todos os indivíduos são considerados adultos. Os machos tendem a ser mais pesados que fêmeas de mesmo comprimento, principalmente a partir de 150 mm de comprimento de corpo. O tamanho aproximado de primeira maturação (início da fase adulta) é de 155 mm de comprimento do corpo Com dados de captura-marcação-recaptura foi demonstrado que esta espécie pode viver até aproximadamente três anos. Ctenomys minutus é uma espécie solitária, que compartilha as galerias somente para o acasalamento e durante o cuidado das crias. Aparentemente, os machos não participam do cuidado da prole, uma vez que somente fêmeas foram capturadas na mesma toca que jovens. O menor número mínimo de indivíduos na população de um local de amostragem foi de 20 indivíduos (setembro/2001) e o maior foi de 39 indivíduos (março/2002). A densidade absoluta encontrada em cada dia de amostragem foi de no mínimo sete indivíduos/ha (janeiro/2002) e de no máximo 15 indivíduos/ha (setembro/2002). Não foram detectadas diferenças sazonais no padrão de atividade (IAp), nem no número mínimo de indivíduos na população ou na densidade absoluta (indivíduos/ha) da população estudada.

Aplicação da transformada Wavelet Packet na análise e classificação de sinais de vozes patológicas

o exame para o diagnóstico de doenças da laringe é usualmente realizado através da videolaringoscopia e videoestroboscopia. A maioria das doenças na laringe provoca mudanças na voz do paciente. Diversos índices têm sido propostos para avaliar quantitativamente a qualidade da voz. Também foram propostos vários métodos para classificação automática de patologias da laringe utilizando apenas a voz do paciente. Este trabalho apresenta a aplicação da Transformada Wavelet Packet e do algoritmo Best Basis [COI92] para a classificação automática de vozes em patológicas ou normais. Os resultados obtidos mostraram que é possível classificar a voz utilizando esta Transformada. Tem-se como principal conclusão que um classificador linear pode ser obtido ao se empregar a Transformada Wavelet Packet como extrator de características. O classificador é linear baseado na existência ou não de nós na decomposição da Transformada Wavelet Packet. A função Wavelet que apresentou os melhores resultados foi a sym1et5 e a melhor função custo foi a entropia. Este classificador linear separa vozes normais de vozes patológicas com um erro de classificação de 23,07% para falsos positivos e de 14,58%para falsos negativos.

Seqüências Kneading e classificação de aplicações monótonas por partes

Neste trabalho, nós estudamos propriedades básicas de aplicações monótonas por partes, utilizando a Teoria Kneading na obtenção de uma condição suficiente para a existência de conjugção topológica entre uma certa classe de aplicações padrão.

Integração de técnicas de SIG e sensoriamento remoto na classificação de imagens digitais através do uso da teoria da evidência

O desenvolvimento de novos, e mais eficientes, métodos de classificação de imagem digitais em Sensoriamento Remoto se constitui em uma importante área que tem chamado a atenção de muitos pesquisadores. Nesta área em particular, um problema que freqüentemente surge para a classificação de imagens digitais provenientes de cenas naturais, é a ocorrência de classes espectrais com resposta espectral muito similar. Nestes casos, os sistemas sensores mais comuns e os métodos tradicionais de classificação de imagem apresentam muito baixa precisão ou mesmo falham completamente. Várias abordagens vem sendo propostas na literatura. Uma das possíveis abordagens consiste em fazer uso de informações auxiliares que possuam poder discriminante para as classes sob análise. Esta é a possibilidade explorada nesta dissertação, utilizar-se de dados auxiliares, provenientes de fontes diversas, tais como: temperatura, precipitação, altitude e classes de solo. Estes dados são então combinados com dados provenientes de imagens multiespectrais de acordo com a Teoria de Evidência proposta por Dempster e Shafer. Esta abordagem é testada usando dados de uma área no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com a finalidade de delimitar a ocorrência da Mata Nativa com Araucária (composta pela conifera Araucaria angustifolia), que é de difícil separação em relação a outras classes espectrais que ocorrem na região, tornando difícil o processo preciso de classificação.

Comparação da discriminação logística com o método da máxima verossimilhança gaussiana na classificação de imagens digitais

A tradicional técnica de regressão logística, muito conhecida e utilizada em estudos médicos, permitia apenas a modelagem de variáveis-resposta binárias. A extensão do modelo logístico para variáveis-resposta multinominais ampliou em muito as áreas de aplicação de regressão logística. Na área de reconhecimento de padrões o modelo logístico multinominal recebeu a denominação de discriminação logística apresenta aparentes vantagens em relação a métodos convencionais de classificação. O método da máxima verossimilhança gaussiana, amplamente difundido e utilizado, necessita da estimação de um número muito grande de parâmetros, pois supõe que as distribuições subjacentes de cada classe sejam normais multivariadas. A discriminação logística por sua vez, não faz restrições quanto a forma funcional das variáveis, e o número de parâmetros do modelo é relativamente pequeno. Nesse estudo, os princípios da técnica de discriminação logística são apresentados detalhadamente, bem como aplicações práticas de classificação de imagens Landsat-TM e AVIRIS. Os procedimentos de discriminação logística e da máxima verossimilhança gaussiana foram comparados a partir de dados reais e simulados. Os resultados sugerem que a discriminação logística seja considerada como uma alternativa ao método da máximaverossimilhança gaussiana, principalmente quando os dados apresentarem desvios da normalidade.

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.

Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais

O objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto que integre a importância de atributos de textura na seleção de feições, através da utilização de freqüências espaciais de cada classe textural e sua direção, com a eficiência das redes neurais artificiais para classificá-las. O processo é composto por uma etapa de filtragem baseada nos filtros de Gabor, seguida de uma fase de classificação através de uma rede neural Multi-Layer Perceptron com algoritmo BackPropagation. A partir da transformada de Fourier são estimados os parâmetros a serem utilizados na constituição dos filtros de Gabor, adequados às freqüências espaciais associadas a cada classe presente na imagem a ser classificada. Desta forma, cada filtro gera uma imagem filtrada. O conjunto de filtros determina um conjunto de imagens filtradas (canais texturais). A classificação pixel a pixel é realizada pela rede neural onde cada pixel é definido por um vetor de dimensionalidade igual ao número de filtros do conjunto. O processo de classificação através da rede neural Multi-Layer Perceptron foi realizado pelo método de classificação supervisionada. A metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto proposta neste trabalho foi testada em imagens sintética e real de dimensões 256 x 256 pixels. A análise dos resultados obtidos é apresentada sob a forma de uma Matriz de Erros, juntamente com a discussão dos mesmos.