Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Uma abordagem híbrida e semiautomática para estimativa de regiões cobertas por nuvens e sombras em imagens de satélite: análise e avaliação

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.

Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Cartografias da educação na Amazônia rural ribeirinha: estudo do currículo, imagens, saberes e identidade em uma escola do município de Breves/Pará

Esta dissertação resulta de uma pesquisa realizada em Breves, localizado ao sul da ilha de Marajó, no Estado do Pará - Brasil. Ela investiga o planejamento curricular da escola rural ribeirinha da vila de madeireira "Ivo Mainardi" da rede municipal de Breves/PA, na perspectiva das identidades e dos saberes da população ribeirinha marajoara de Breves. No percurso metodológico investigativo foi utilizado a análise documental, a entrevista semiestruturada e a fotografia, com a perspectiva de possibilitar ao leitor uma melhor compreensão sobre a Amazônia rural ribeirinha. A história de Breves tem início no Período Colonial, com a chegada dos portugueses ao local, sua população é constituída de ribeirinhos, muitos desses residem em pequenas comunidades, povoados e vilas de madeireiras. Muitos ribeirinhos são atraídos às vilas de madeireiras pela oferta do emprego na empresa madeireira e pela escola. Apesar do ribeirinho viver em um contexto em que a produção material está relacionada à exploração da madeira os currículos escolares não tratam desta questão, distanciando-se do que preconizam as Diretrizes Operacionais para a Educação Básica nas Escolas do Campo, que estabelece como princípio de qualidade do currículo a ecologia e a sustentabilidade. O planejamento curricular das escolas do meio rural é elaborado com a participaçã dos educadores rurais ribeirinhos, mas ainda não expressa os saberes, a cultura, e a identidade dos ribeirinhos marajoaras da Vila Mainardi. Assim, o desafio colocado aos gestores, os sujeitos sociais e os educadores é de vislumbrar o compromisso com uma educação que construa e cultive identidades, valores, memória coletiva e sinalize para a valorização e respeito dos povos que vivem na Amazônia marajoara, rural e ribeirinha de Breves.

Imagens do patriarcado em "Buriti", de Guimarães Rosa

Este trabalho tem como escopo o estudo novela "Buriti" / Noites do Sertão (1956), de Guimarães Rosa, com ênfase nos aspectos da obra em que o tema do patriarcado no Brasil é discutido, com base em referências historiográficas e etnossociológicas contidas em obras como Casa Grande & Senzala (1933) de Gilberto Freyre, Raízes do Brasil (1936) de Sérgio Buarque de Holanda e de outros estudos pertinentes ao assunto provenientes do trabalho de intelectuais brasileiros contemporâneos de Guimarães Rosa e de outros mais recentes. Tendo em vista a análise das linguagens ficcional, estética e documental da literatura rosiana, buscou-se também fundamentação no estudo da recepção pela crítica no período entre 1970 e 2007, nas diversas perspectivas sob as quais não apenas a novela em pauta, mas o conjunto da obra de Guimarães Rosa tem sido estudado, no intuito de apreender as diversas dimensões em que as questões ligadas às instituições patriarcais no Brasil são ressignificadas, a fim de compreendê-las como contribuições narrativas sobre uma fase sensível da vida brasileira ? a primeira metade do século XX. E, sobretudo, como uma forma de escritura na qual Guimarães Rosa exercita um viés particularmente arguto da sua criação: a rememoração historiográfica aliada a um tipo de narrativa que, nesta pesquisa, convencionou-se chamar de fusão dos horizontes histórico e estético, numa perspectiva que propõem ao leitor numerosos questionamentos sobre o tempo, a arte e a literatura brasileira desse período. Problemas que este estudo pretendeu, de alguma forma, entender e atualizar, sob um enfoque crítico, em face da importância da literatura para a iluminação de novas dimensões ainda ocultas da vida brasileira, em especial da obra rosiana.

A potência das imagens em uma miscelânea amazônica: sociabilidade e estilo de vida nos Pássaros Juninos de Belém-Pará

Os Pássaros Juninos ou Pássaros Melodrama-Fantasia representam um tipo de teatro musicado próprio do Pará. Eles possuem como referenciais elementos de diversos gêneros teatrais e de manifestações regionais, trazendo à tona fontes das culturas negra, branca e indígena, que desde a colonização da região se miscigenaram, resultando naquilo que hoje entendemos por “cultura amazônica”. Este trabalho pretende discutir o caráter mestiço que engendrou as circunstâncias do surgimento dos Pássaros Juninos e, por conseguinte, explicitar que tal manifestação evoca distintas imagens que convergem na construção de narrativas amazônicas fantásticas expressas sob a forma de sociabilidades singulares ao contexto paraense.

Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica

A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrial

Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial.

Supressão de interferência em sistemas de banda ultra larga e classificação automática de modulação

Esta tese apresenta duas contribuições distintas na área de sistemas de comunicações sem fi o. Primeiro, é apresentada uma formulação analítica para a análise de desempenho de sistemas utilizando multiplexação multibanda por divisão ortogonal na frequência (MB-OFDM, do inglês Multi-Band Orthogonal Frequency-Division Multiplexing ) com um ltro notch para mitigar a interferência em banda estreita causada por outros sistemas que operam dentro da faixa de frequências alocada para sistemas UWB. Em seguida, um novo front end para classificação automática de modulações com o uso de aprendizado discriminativo é proposto. Esse front end pode ser utilizado por qualquer classi cador discriminativo e consiste em ordenar magnitude e fase do símbolos recebidos. Os resultados obtidos pelo classi cador proposto mostraram-se competitivos com outros algoritmos já existentes na literatura.

Avaliação de áreas deposicionais e erosivas em cabos lamosos da zona costeira Amazônica através da análise multitemporal de imagens de sensores remotos

Os cabos lamosos Cassiporé e Orange no norte do Brasil constituem um ambiente dinâmico influenciado pelo rio Amazonas, onde as modificações na linha de costa estão sujeitas a severos processos de progradação e erosão. Imagens de sensores remotos ópticos e microondas foram coletadas de 1980 a 2003 e analisadas em um Sistema de Informação Geográfica (SIG), permitindo a identificação e quantificação da distribuição espacial das áreas de progradação e retrogradação ao longo da linha de costa. Durante este período, as maiores taxas de erosão ocorreram junto ao cabo Cassiporé, com recuo médio de 27,5 metros de distância linear e erosão de 1,37 km² de área de manguezal por ano. Por outro lado, os maiores índices de deposição de sedimentos ocorreram no cabo Orange, onde a planície costeira progradou 24,6 m ao ano, agregando 55,85 km² de manguezal à linha de costa nos últimos vinte e três anos. Os mecanismos de progradação determinaram um acréscimo na vegetação de manguezal de 50,8% ao longo das três últimas décadas. Um balanço sedimentar realizado na área pesquisada demonstrou que predominam os processos construtivos (61,3%) sob os processos erosivos (38,7%).

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

Angulação dos caninos em indivíduos portadores de má oclusão de Classe I e de Classe III: análise comparativa através de um novo método utilizando imagens digitalizadas

OBJETIVO: determinar as angulações mesiodistais das coroas dos caninos em indivíduos portadores de má oclusão de Classe III, comparando-os a indivíduos Classe I. MÉTODOS: foram empregadas medidas tomadas em fotografias digitalizadas de modelos de gesso e transportadas para um programa gráfico para leitura das medidas (Image Tool). Tais procedimentos foram repetidos para avaliação do erro do método casual (fórmula de Dahlberg) e para a análise da reprodutibilidade através da Correlação intraclasse. A amostra constituiu-se de 57 pacientes com dentição permanente completa e não tratados ortodonticamente, dividida em dois grupos, de acordo com a má oclusão apresentada: o grupo I foi constituído por 33 pacientes portadores de má oclusão de Classe I, sendo 16 do sexo masculino e 17 do feminino, com média de idades de 27 anos; o grupo II era representado por 24 pacientes portadores de má oclusão de Classe III, 20 do sexo masculino e 4 do feminino, com média de idades de 22 anos. RESULTADOS: o erro casual mostrou-se com uma variação de 1,54 a 1,96 graus para a angulação dos caninos. A análise estatística revelou que o método apresenta uma excelente reprodutibilidade (p<0,01). Os resultados obtidos na angulação da coroa dos caninos não mostraram diferença estatisticamente significativa entre os caninos superiores nos grupos Classe I e Classe III, embora esse dente mostrasse, em média, uma angulação 2 graus maior nos indivíduos Classe III. Entretanto, para os caninos inferiores, foi observada uma diferença estatisticamente significativa em ambos os lados (p=0,0009 e p=0,0074) entre os grupos Classe I e Classe III. Os pacientes Classe III apresentaram uma menor angulação nos caninos inferiores em comparação aos pacientes Classe I, tendendo a acompanhar a compensação natural dos incisivos, descrita rotineiramente na literatura. CONCLUSÃO: os resultados permitem concluir que as compensações dentárias, frequentemente observadas na literatura para a região de incisivos, se estendem também à angulação dos caninos, principalmente no que se refere à arcada inferior.

Classificação multivariada de ervas medicinais da Região Amazônica e suas infusões de acordo com sua composição mineral

ABSTRACT: In this study, the mineral composition of leaves and teas of medicinal plants was evaluated. Ca, Cu, Fe, Mg, Mn e Zn were determined in the samples using flame atomic absorption spectrometry. Principal component analysis was applied to discriminate the samples studied. The samples were divided within the 2 groups according to their mineral composition. Copper and iron were the variables that contributed most to the separation of the samples followed by Ca, Mg, Mn and Zn. The information in the principal component analysis was confirmed by the dendrogram obtained by hierarchical cluster analysis.