33 resultados para Análise de componentes principais


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Os principais objetivos deste trabalho são propor um algoritmo eficiente e o mais automático possível para estimar o que está coberto por regiões de nuvens e sombras em imagens de satélite; e um índice de confiabilidade, que seja aplicado previamente à imagem, visando medir a viabilidade da estimação das regiões cobertas pelos componentes atmosféricos usando tal algoritmo. A motivação vem dos problemas causados por esses elementos, entre eles: dificultam a identificação de objetos de imagem, prejudicam o monitoramento urbano e ambiental, e desfavorecem etapas cruciais do processamento digital de imagens para extrair informações ao usuário, como segmentação e classificação. Através de uma abordagem híbrida, é proposto um método para decompor regiões usando um filtro passa-baixas não-linear de mediana, a fim de mapear as regiões de estrutura (homogêneas), como vegetação, e de textura (heterogêneas), como áreas urbanas, na imagem. Nessas áreas, foram aplicados os métodos de restauração Inpainting por suavização baseado em Transformada Cosseno Discreta (DCT), e Síntese de Textura baseada em modelos, respectivamente. É importante salientar que as técnicas foram modificadas para serem capazes de trabalhar com imagens de características peculiares que são obtidas por meio de sensores de satélite, como por exemplo, as grandes dimensões e a alta variação espectral. Já o índice de confiabilidade, tem como objetivo analisar a imagem que contém as interferências atmosféricas e daí estimar o quão confiável será a redefinição com base no percentual de cobertura de nuvens sobre as regiões de textura e estrutura. Tal índice é composto pela combinação do resultado de algoritmos supervisionados e não-supervisionados envolvendo 3 métricas: Exatidão Global Média (EGM), Medida De Similaridade Estrutural (SSIM) e Confiança Média Dos Pixels (CM). Finalmente, verificou-se a eficácia destas metodologias através de uma avaliação quantitativa (proporcionada pelo índice) e qualitativa (pelas imagens resultantes do processamento), mostrando ser possível a aplicação das técnicas para solucionar os problemas que motivaram a realização deste trabalho.

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Na Amazônia Brasileira a principal atividade responsável pelo desmatamento é a pecuária. Esse trabalho analisa a evolução das causas imediatas do desmatamento da Amazônia, utilizando-se de regressões lineares com dados em painel. O modelo avalia a contribuição dos principais usos do solo na região ao desmatamento, de 2000 a 2006. Dados do PRODES de desmatamento, o número de cabeças bovinas de 782 municípios da Amazônia e área plantada de culturas perenes e temporárias foram utilizados para essa análise. O resultado mostrou que o desmatamento é fortemente correlacionado com a pecuária. A soja também aparece positivamente correlacionada com o desmatamento. Esta tendência é reforçada pelo crescimento nacional e internacional da demanda de carne. Políticas públicas eficazes para a redução do desmatamento devem, portanto, agir nas causas subjacentes da expansão da pecuária reduzindo a força dos processos que produzem a sua expansão na fronteira do desmatamento.

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As medições e estimativas dos componentes do balanço de energia foram feitos acima da copa das árvores no ecossistema de manguezal natural, localizada a 30 km da cidade de Bragança-PA, entre novembro de 2002 e agosto de 2003. Os dados foram utilizados para a análise das variações sazonais e horárias do fluxo de calor sensível e calor latente, bem como a avaliação da partição de energia. Os dados meteorológicos foram coletados pela estação meteorológica automática (EMA) e os fluxos foram calculados utilizando-se a técnica de covariância de vórtices turbulentos. Os modelos de Penman-Monteith e Shuttleworth foram usados para estimar o fluxo de calor sensível e calor latente. O objetivo deste estudo foi analisar o equilíbrio e a partição de energia no manguezal, assim como fazer uma avaliação do comportamento de modelos empíricos para estimar os fluxos de energia. O saldo de radiação apresentou valores mais elevados no período menos chuvoso. A razão de Bowen mostrou valor geralmente baixo, o que indica que uma proporção maior de energia foi utilizada sob a forma de calor latente. O modelo Shuttleworth é mais eficiente na estimativa de fluxos de calor sensível. Para estimar o fluxo de calor latente do modelo de Penman-Monteith foi mais eficiente durante a estação seca e o modelo Shuttleworth durante a estação chuvosa.