Trajetórias tecnológicas e sistemas agrários: qualificação territorial utilizando geoprocessamento em Paragominas e Santarém/PA

A Amazônia tem sido observada principalmente por meio do fenômeno do desmatamento, utilizando recursos tradicionais do sensoriamento remoto como a quantificação de área desflorestada e seu posterior incremento anual, que parece se constituir em uma metodologia eficaz. Ratificando este raciocínio, constatei num levantamento de 16.591 multas aplicadas pelo IBAMA/PA no período de 2000 até 2008, que mais de 85,0% das autuações estavam relacionadas apenas à componente flora;e na jurisdição da Gerência do IBAMA em Santarém, oeste do Pará, em 2008, quase 60% das multas se deu por conta de desflorestamento, identificados via sensoriamento remoto. Ressalta-se que as análises de imagens de satélites por si só não definem elementos da superfície terrestre, contribuindo pouco para o entendimento e posterior intervenção da realidade. Nesse contexto, foram investigados e vetorizados 479 estabelecimentos rurais nas regiões de Paragominas e Santarém, estado do Pará, que possuem históricos de uso e ocupação distintos, qualificando-os segundo suas trajetórias tecnológicas prevalentes, na perspectiva apresentada por Costa, concretizando um importante passo para correção das distorções no desenvolvimento econômico, agregando informação ao dado de sensoriamento remoto. Aplicaram-se recursos geotecnológicos de métricas de paisagem, construíram-se banco de dados celular integrado com estatísticas e algoritmos de otimização probabilística, associando dados de classificação não supervisionada isodata (validadas com kappa= 0,87, classificação considerada“excelente”) com os tipos de produção coletados em campo, gerando uma classificação final "integrada"(kappa= 0,78, classificação “muito boa”). Na região de Paragominas, foram qualificadas 3 tipos de trajetórias tecnológicas, a camponesa T8 (domínio de culturas temporárias), a camponesa T3 e patronal T4 (especializadas em pecuária de corte). Em Santarém, revelaram-se 2 trajetórias, a camponesa T2 (forte presença de culturas permanentes, temporárias e sistemas agro florestais) e a patronal T7 (mutação da T4, aumentando a participação das culturas temporárias). A metodologia aplicada logrou êxito, espacializando as propriedades rurais segundo seus tipos de trajetórias tecnológicas e gerando classes de uso mais representativas, como cultura temporária e pastagem, mas que na classificação via sensoriamento remoto isodata é englobada pela classe “agropecuária”, possibilitando uma visão mais realista das atividades de produção desenvolvidas na área investigada, concretizando a geração de informações espaciais integrando dados de diferentes fontes e o aumento do poder de leitura do pixel.

Espacialização de informações na gestão de sistemas de abastecimento de água utilizando sistema de informação geográfica

Avaliar a espacialização de informações na gestão de Sistema de Abastecimento de Água (SAA). Para isso, foram definidos e adotados os dados da pesquisa (Fase 1), sendo dividido em dados de perdas reais, comerciais e Despesas de exploração. Na Fase 2, a base cartográfica da área de estudo e os dados adotados foram armazenados e organizados em Sistema de Informação Geográfica (SIG), utilizando o software ArcGis 9.3, onde foi construído o modelo de dados para a pesquisa, e definida a topologia a ser utilizada para identificação dos dados espacializados, a construção do banco de dados georreferenciado e a criação dos layers. Na fase 3 foi realizado o cálculo do balanço hídrico nas principais unidades dos SAAs estudados sendo determinadas as perdas na adução de água bruta, no tratamento, na reservação, e na distribuição. Na fase 4 foram calculados indicadores para avaliar o desempenho dos SAAs, como: índice de cobertura, índice total de perda real, índice de perda na arrecadação, índice de perda de faturamento, índice de consumo de energia em SAA, índice de despesas com energia elétrica, entre outros. Na fase 5 foi proposta a espacialização e apresentação em SIG dos resultados obtidos nas fases anteriores. Com isso, considerando os dados adotados, foi possível identificar os valores das perdas reais e dos indicadores de desempenho em cada setor do SAA estudado, sendo, por exemplo, o setor 9, o que apresentou maior índice de perda total, chegando a 59,10%, seguido dos setores 4, 8 e 5. A perda mais significante para o sistema foi a perda na distribuição, com o setor 9 apresentando perda de 57%; a perda no tratamento foi de 3,4%, no setor 3; e os setores com maior índice de perda na adução, foram os setores 6 e 8, com 3,5%. Os percentuais de água não faturada, foram maiores nos setores 1 e 5. Os setores 1, 3, 4 e 6 são os que apresentaram maior consumo de energia elétrica por volume de água produzido. Portanto, a espacialização dos dados em SIG facilitou a visualização e análise dos dados adotados na pesquisa.

Desenvolvimento de métodos de processamento e inteligência computacional no ECG ambulatorial

A monitorização ambulatorial do eletrocardiograma (ECG) permite seguir as atividades cotidianas do paciente durante períodos de 24 horas (ou ainda maiores) possibilitando o estudo de casos que pudessem ter episódios arrítmicos fatais. Entretanto, o maior desafio tecnológico que este tipo de monitorização enfrenta é a perda de informação pela presença de ruídos e artefatos quando o paciente se move. A análise do intervalo QT de despolarização e repolarização ventricular do eletrocardiograma superficial é uma técnica não invasiva com um grande valor para a diagnose e prognósticos de cardiopatias e neuropatias, assim como para a predição da morte cardíaca súbita. A análise do desvio padrão do intervalo QT proporciona informação sobre a dispersão (temporal ou espacial) da repolarização ventricular, entretanto a influencia do ruído provoca erros na detecção do final da onda T que são apreciáveis devido ao fato dos valores pequenos do desvio padrão do QT tanto para sujeitos patológicos e quanto para os sãos. O objetivo geral desta tese é melhorar os métodos de processamento do sinal de ECG ambulatorial usando inteligência computacional, especificamente os métodos relacionados com a detecção do final da onda T, e os de reconhecimento morfológico de batimentos que invalidam a análise da variabilidade do intervalo QT. É proposto e validado (em termos de exatidão e precisão) um novo método e algoritmo para estimar o final da onda T baseado no calculo de áreas de trapézios, empregando sinais da base de dados QT da Physionet. O desempenho do método proposto foi testado e comparado com um dos métodos mais usados para detectar o final da onda T: o método baseado no limiar na primeira derivada. O método de inteligência computacional sugerido combina a extração de características usando o método de análise de componentes principais não lineares e a rede neural de tipo perceptron multicamada. O método de áreas de trapézios teve um bom desempenho em condições ruidosas e não depende de nenhum limiar empírico, sendo adequado para situações com níveis de elevados de ruído de banda larga. O método de reconhecimento morfológico de batimentos foi avaliado com sinais ambulatoriais com e sem artefatos pertencentes a bases de dados de prestigio internacional, e mostrou um bom desempenho.