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).

Genetic variability and efficiency of DNA microsatellite markers for paternity testing in horse breeds from the Brazilian Marajó archipelago

In this study, 15 microsatellite DNA loci used in comparative tests by the International Society for Animal Genetics were applied to the evaluation of genetic diversity and management, and the efficiency of paternity testing in Marajoara horses and Puruca ponies from the Marajó Archipelago. Based on the genotyping of 93 animals, mean allelic diversity was estimated as 9.14 and 7.00 for the Marajoara and Puruca breeds, respectively. While these values are similar to those recorded in most European breeds, mean levels of heterozygosity were much lower (Marajoara 49%, Puruca 40%), probably as a result of high levels of inbreeding in the Marajó populations. The mean informative polymorphic content of this 15-marker system was over 50% in both breeds, and was slightly higher in the Marajoara horses. The discriminative power and exclusion probabilities derived from this system were over 99% for both populations, emphasizing the efficacy of these markers for paternity testing and genetic management in the two breeds.