O problema do pixel mistura : um estudo comparativo

Os satélites para sensoriamento remoto atualmente dispoívies à comunidade científica possuem diferenies resoluções espaciais, por exemplo: SPOT 20 e 10 metros, LANDSAT-TM 30 metros e NOA-AVHRR 1100 metros. Essa resolução frequentemente não é grande o suficiente para um grande número de aplicações que necessitam de uma percepção da cena mais detalhada. Muitas vezes, no interior de uma célula de resolução (pixel) mais de uma classe ocorre. Este caso é conhecido como pixel mistura. Na classificação de imagens obtidas por sensoriamento remoto é comum a utilização de metodologias que atribuem somente uma classe a um pixel, como o procedimento clássico da máxima verossimilhança. Esse procedimento resulta frequentemente em uma estimação errônea das áreas ocupadas pelas classes presentes na cena. Em alguns casos, especialmente quando não há uma classe dominante, isto pode ser a fonte de um erro significativo. Desde o início dos anos 70, diferentes metodologias têm sido propostas para o trabalho num nível de subpixel. A grande vantagem do trabalho nesse nível é que um pixel não é necessariamente atribuído a somente uma classe. O pixel tem um grau que o correlaciona a cada classe: de zero(se a classe não ocorre no pixel) até 1 (a classe ocorre no pixel inteiro). Assim, cada pixel tem um vetor associado que estima a proporção de cada classe nele. A metodologia mais comumente utilizada considera a refletância do pixel mistura como uma combinação linear da refletância média de cada classe componente. De acordo com essa visão as refletâncias associadas às classes componentes são consideradas constantes conhecidas i.e., não são variáveis aleatórias. Assim, a proporção de cada classe no pixel é obtida pela resolução de um sistema de equações lineares. Uma outra metodologia é assumir as refletâncias que caracterizam as classes como sendo variáveis aleatórias. Nesta visão, as informações a respeito das distribuições das classes é utilizada. A estimativa das proporções de cada classe é obtida pelo vetor de proporções que maximiza a função de verossimilhança. Mais recentemente, uma visão diferente foi proposta: a utilização da lógica fuzzy. Esta metodologia utiliza o conceito de função de pertinência que é essencial à teoria dos conjuntos fuzzy. Esta função utiliza elementos com natureza estatística ou não para a estimação das proporções. No presente trabalho, duas funções de pertinência foram definidas: a primeira baseada na função densidade probabilidade gaussiana e a segunda baseada diretamente na distância de Mahalanobis. O objetivo deste estudo é avaliar cada uma das metodologias anteriores em termos de acurácia, performance e dados necessários. Para este objetivo, as metodologias foram implementadas computacionalmente e alimentadas com imagens LANDSAT-TM. Para a avaliação da acurácia dos modelos um estudo qualitativo foi executado.

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.

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.

Estrutura e heterogeneidade da paisagem de uma unidade de conservação no nordeste do Pantanal (RPPN SESC Pantanal), Mato Grosso, Brasil : efeitos sobre a distribuição e densidade de antas (Tapirus terrestris) e de cervos-do-pantanal (Blastocerus dichotomus)

A RPPN SESC-Pantanal, em Barão de Melgaço, MT, apresenta características em grande parte associadas à fisionomia do cerrado, com áreas mais secas em relação às regiões localizadas mais ao sul e a oeste do Pantanal. O mapa de cobertura do solo, produzido através de classificação não-supervisionada de imagens de satélite, identificou 18 classes de cobertura e nove domínios fisionômicos, que correspondem a uma representação sintética da distribuição das unidades da paisagem na Reserva. O desenvolvimento apropriado de estratégias de manejo e de conservação fundamenta-se principalmente no conhecimento da fauna regional, ressaltado pela sua abundância e formas de uso da área. A anta, Tapirus terrestris, e o cervo-do-pantanal, Blastocerus dichotomus, são elementos bastante comuns na paisagem da RPPN. A estimativa do tamanho da população de antas na região de estudo foi de 581 indivíduos; a densidade (0,71 ind./km2), no conjunto das fisionomias florestais da região, foi 92% mais elevada do que para as formações campestres (0,37 ind./km2). O tamanho populacional estimado para o cervo-do-pantanal foi de 135 indivíduos (0,44 ind./km2) para o período seco, e 157 indivíduos (0,73 ind./km2) para o período úmido. Com base nos modelos de distribuição gerados, nos resultados obtidos via o Índice de Seleção e nas estimativas de densidade, pode-se inferir sobre a qualidade dos hábitats para as espécies. As Matas com Acuri (Scheelea phalerata) são de elevada importância para T. terrestris, embora a espécie tenha ampla distribuição na Reserva. B. dichotomus tem sua maior população no Pantanal e, na Reserva, está em condição peculiar em relação à descrita como característica para a espécie: ocupa hábitats mais secos do que na maior parte de sua área de ocorrência Os hábitats campestres, relacionados à presença de murundus, foram selecionados positivamente pela espécie. A análise espacial em diferentes escalas foi fundamental para evidenciar a importância de corpos d’água (tanques ou baías) na previsão da ocorrência da espécie: as zonas de maior probabilidade dispõem-se na forma de núcleos centrados na rede de tanques, na área central da Reserva e nas adjacências de baías na porção leste da UC. As análises demonstraram uma hierarquia no uso dos hábitats, tanto para T. terrestris quanto para B. dichotomus, permitindo identificar zonas onde as chances são maiores de ocorrência das espécies, uma expressão de conjuntos de fatores que devem se aproximar do ótimo para as espécies no contexto da paisagem estudada.

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.

Um modelo categorizador intervalar n-dimensional com l-camadas baseado em tesselações

O ICTM (Interval Categorizer Tesselation Model), objeto da presente tese, é um modelo geral para análise de espaços de natureza geométrica, baseado em tesselaçoes, que é capaz de produzir uma categorização confiável de conjunto de pontos de um dado espaço, de acordo com múltiplas características dos pontos, cada característica correspondendo a uma camada do modelo. Por exemplo, na análise de terrenos geográficos, uma região geográfica pode ser analisada de acordo com a sua topografia, vegetaçao, demografia, dados econômicos etc, cada uma gerando uma subdivisão diferente da região. O modelo geral baseado em tesselações não está restrito, porém, a análise de espaços bi-dimensionais. O conjunto dos pontos analisados pode pertencer a um espaço multidimensional, determinando a característica multi-dimensional de cada camada. Um procedimento de projeção das categorizações obtidas em cada camada sobre uma camada básica leva a uma categorização confiavel mais significante, que combina em uma só classificação as análises obtidas para cada característica. Isto permite muitas análises interessantes no que tange a dependência mútua das características. A dimensão da tesselação pode ser arbitrária ou escolhida de acordo com algum critério específico estabelecido pela aplicação. Neste caso, a categorização obtida pode ser refinada, ou pela re-definição da dimensão da tesselação ou tomando cada sub-região resultante para ser analisada separadamente A formalização nos registradores pode ser facilmente recuperada apenas pela indexação dos elementos das matrizes, em qualquer momento da execução. A implementação do modelo é naturalmente paralela, uma vez que a análise é feita basicamente por regras locais. Como os dados de entrada numéricos são usualmente suscetíveis a erros, o modelo utiliza a aritmética intervalar para se ter um controle automático de erros. O modelo ICTM também suporta a extração de fatos sobre as regiões de modo qualitativo, por sentenças lógicas, ou quantitativamente, pela análise de probabilidade. Este trabalho recebe apoio nanceiro do CNPq/CTPETRO e FAPERGS.

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.