Avaliação da dinâmica do cultivo da cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meio de perfis temporais de dados MODIS

RESUMO As imagens do sensor MODIS fornecem dados que cobrem áreas de grande extensão com alta periodicidade, características fundamentais que possibilitam o monitoramento de culturas agrícolas estratégicas para o Brasil, como as da cana-de-açúcar. Técnicas matemáticas vêm sendo empregadas no estudo de longas séries temporais de índices de vegetação, baseado nas mudanças que acontecem na superfície terrestre, o que facilita o entendimento da dinâmica temporal. O objetivo deste trabalho foi realizar a avaliação da dinâmica do cultivo da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo por meio de perfis temporais de dados MODIS, ao longo das safras de 2004/2005 a 2011/2012. A Transformada de Wavelet Daubechies 8 aplicada à série temporal do EVI2 do MODIS mostrou ser uma técnica robusta, pois conseguiu eliminar os ruídos, propiciando, assim, melhor captura das tendências dos ciclos de desenvolvimento da cana-de-açúcar em toda a série temporal. Os perfis temporais suavizados do EVI2 puderam ser utilizados no monitoramento do cultivo da cana-de-açúcar para identificar as épocas de mudanças do uso do solo e da cobertura da terra, acompanhando as variações sazonais dos ciclos fenológicos desde o plantio ou rebrota das soqueiras até à colheita.

Volumetria hepática computadorizada como método de avaliação e acompanhamento da regeneração hepática após hepatectomia parcial em suínos

OBJETIVO: O estudo analisou a volumetria hepática por tomografia axial computadorizada, através de um programa informatizado semi-automático de aquisição e processamento de imagens digitalizadas, como parâmetro de acompanhamento da regeneração hepática em suínos, após hepatectomia parcial. MÉTODO: Doze suínos fêmeas, da raça Landrace, jovens, foram distribuídos em 3 grupos, conforme tempo de observação após o procedimento cirúrgico: 5(G5), 10(10) ou 15(G15) dias. Todos foram submetidos à hepatectomia parcial e, posteriormente, após acompanhamento, sacrificados, procedendo-se a retirada do fígado regenerado. A peça da hepatectomia e o fígado regenerado foram pesados e submetidos à realização da tomografia e aferição do volume através do software HEPATO®. Para análise estatística foram utilizados os testes não-paramétricos de Kruskal-Wallis e Wilcoxon. Valores de p<0,05 indicaram significância estatística. RESULTADOS: O peso do fígado regenerado foi de: G5=434,5g, G10=449,25g e G15=486,5 g), p=0,592. A regeneração hepática a partir do peso do fígado foi de 83,58% (G5), 94,95% (G10) e 101,63% (G15), p=0,197. O volume do fígado regenerado foi de 403,58 cm² (G5), 450,88 cm² (G10) e 458,93 cm² (G15), p=0,941. A regeneração hepática a partir do volume do fígado foi de 74,25% (G5), 88% (G10) e 100% (G15), p=0,326. Não houve diferença estatística significativa entre os parâmetros. CONCLUSÃO: A avaliação volumétrica por tomografia computadorizada, utilizando um programa informatizado semi-automático de aquisição e processamento de imagens digitalizadas, é método fidedigno para avaliação e acompanhamento da regeneração hepática em suínos, após hepatectomia parcial.

Avaliação de técnicas de segmentação e classificação automática de imagens landsat-tm no mapeamento do uso do solo na Amazônia1

O mapeamento do uso da terra é fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos têm sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho é proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temática se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informação contextual e minimizando as limitações das técnicas de processamento digital baseadas em análise pontual (pixel-a-pixel). Esta técnica foi avaliada numa área típica da Amazônia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satélite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetação verde, vegetação seca (madeira), sombra e solo, aqui denominada imagem misturas. Os resultados foram validados por um mapa de referência gerado a partir de técnicas consagradas de interpretação visual, com verificação de campo, e indicaram que a classificação automática é viável para o mapeamento de uso da terra na Amazônia. Testes estatísticos indicaram que houve concordância significativa entre as classificações automáticas digitais e o mapa de referência (em tomo de 95% de confiança).

Mapeamento da antiga cobertura vegetal de várzea do Baixo Amazonas a partir de imagens históricas (1975-1981) do Sensor MSS-Landsat

Este estudo apresenta um mapa da cobertura vegetal da planície de inundação do Rio Amazonas entre as cidades de Parintins (AM) e Almeirim (PA), com base em imagens Landsat-MSS adquiridas entre 1975 e 1981. O processamento digital dessas imagens envolveu a transformação para imagens-fração de vegetação, solo e água escura (sombra), seguido da aplicação de técnicas de segmentação e classificação por região. O mapa resultante da classificação foi organizado em quatro classes de cobertura do solo: floresta de várzea, vegetação não-florestal de várzea, solo exposto e água aberta. A precisão do mapa foi estimada a partir de dois tipos de informações coletadas em campo: 1) pontos de descrição: para validação das classes de cobertura não sujeitas a grandes alterações, como é o caso dos corpos d'água permanentes, e identificação de indicadores dos tipos de cobertura original presentes na paisagem na ocasião da obtenção das imagens (72 pontos); 2) entrevistas com moradores antigos para a recuperação da memória sobre a cobertura vegetal existente há 30 anos (44 questionários). Ao todo foram coletadas informações em 116 pontos distribuídos ao longo da área de estudo. Esses pontos foram utilizados para calcular o Índice Kappa de concordância entre os dados de campo e o mapa resultante da classificação automática, cujo valor (0,78) indica a boa qualidade do mapa de cobertura vegetal da várzea. Os resultados mostram que a região possuía uma cobertura florestal de várzea de aproximadamente 8.650 km2 no período de aquisição das imagens.

Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso

O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.

Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram-se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.

Distinção de espécies de eucaliptode diferentes idades por meio de imagens TM/Landsat 5

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de imagens do sensor TM/Landsat 5 na diferenciação de plantios comerciais de Eucalyptus dunnii e Eucalyptus urograndis com diferentes idades. Demarcaram-se parcelas para identificar as duas espécies, em dois períodos distintos (2009 e 2011), a idades de 3 e 5 anos, para E. dunnii, e 2,2 e 4,2 anos para E. urograndis. Avaliaram-se seis bandas do sensor TM/Landsat 5 (B1, B2, B3, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação: razão simples (SR); índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI); índice de vegetação ajustado ao solo (Savi)-0,25; Savi-0,5; índice de vegetação por diferença normalizada com uso da banda verde (GNDVI); e índice de umidade na vegetação (MVI). O processamento digital das imagens consistiu de correção geométrica, radiométrica e atmosférica. Os plantios de E. dunnii e E. urograndis foram diferenciados por meio de cinco bandas do Landsat (B2, B3, B4, B5 e B7) e três índices de vegetação (Savi-0,5, Savi-0,25 e GNDVI), no ano de 2009, e por quatro bandas do Landsat (B2, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação (NDVI, SR, Savi-0,5, Savi-0,25, MVI e GNDVI) no ano de 2011. Os dados espectrais extraídos das imagens TM/Landsat 5 são eficazes, tanto para distinguir as espécies de eucalipto como também a mesma espécie em plantios equiâneos.

Método para a correção da distorção de imagens obtidas por videofluoroscopia

OBJETIVO: Operacionalizar um protocolo para a correção de imagens obtidas por videofluoroscopia a partir de um modelo matemático descrito por Baltzopoulos (1995) e avaliar a magnitude do erro pelos métodos de calibração linear e não linear. MATERIAIS E MÉTODOS: As imagens foram obtidas por meio de um videofluoroscópio da marca Axion Siemens Iconos R100 de um indivíduo realizando exercício de extensão de joelho. Para a correção das imagens foi utilizado padrão de calibração não-linear. O processamento dos dados foi realizado em placa de captura da marca Silicon Graphics 320 e posteriormente analisado em um "software" Matlab. RESULTADOS: Para demonstrar a aplicabilidade do método foi avaliada a deformação do ligamento patelar. A utilização do padrão de calibração linear produziu um erro máximo de 0,086 mm, enquanto o padrão de calibração não linear atingiu um valor máximo de 0,019 mm. Já com relação ao erro médio, a calibração linear atingiu o valor de 0,024 mm, e a não linear apresentou um valor de 0,007 mm. CONCLUSÃO: Os resultados evidenciam a necessidade de utilização de um procedimento de calibração não linear.

Grades computacionais na recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo

OBJETIVO: Utilizar o poder de processamento da tecnologia de grades computacionais para viabilizar a utilização do algoritmo de medida de similaridade na recuperação de imagens baseada em conteúdo. MATERIAIS E MÉTODOS: A técnica de recuperação de imagens baseada em conteúdo é composta de duas etapas seqüenciais: análise de textura e algoritmo de medida de similaridade. Estas são aplicadas em imagens de joelho e cabeça, nas quais se avaliaram a eficiência em recuperar imagens do mesmo plano e a seqüência de aquisição em um banco de 2.400 imagens médicas para testar a capacidade de recuperação de imagens baseada em conteúdo. A análise de textura foi utilizada inicialmente para pré-selecionar as 1.000 imagens mais semelhantes a uma imagem de referência escolhida por um clínico. Essas 1.000 imagens foram processadas utilizando-se o algoritmo de medida de similaridade na grade computacional. RESULTADOS: A precisão encontrada na classificação por análise de textura foi de 0,54 para imagens sagitais de joelho e de 0,40 para imagens axiais de cabeça. A análise de textura foi útil como filtragem, pré-selecionando imagens a serem avaliadas pelo algoritmo de medida de similaridade. A recuperação de imagens baseada em conteúdo utilizando o algoritmo de medida de similaridade aplicado nas imagens pré-selecionadas por análise de textura resultou em precisão de 0,95 para as imagens sagitais de joelho e de 0,92 para as imagens axiais de cabeça. O alto custo computacional do algoritmo de medida de similaridade foi amortizado pela grade computacional. CONCLUSÃO: A utilização da abordagem mista das técnicas de análise de textura e algoritmo de medida de similaridade no processo de recuperação de imagens baseada em conteúdo resultou em eficiência acima de 90%. A grade computacional é indispensável para utilização do algoritmo de medida de similaridade na recuperação de imagens baseada em conteúdo, que de outra forma seria limitado a supercomputadores.

Auxílio à detecção de anormalidade perfusional miocárdica utilizando atlas de SPECT e registro de imagens: resultados preliminares

OBJETIVO: Criar um atlas de cintilografia de perfusão miocárdica e verificar sua aplicabilidade no auxílio computadorizado à detecção de defeitos perfusionais miocárdicos em pacientes portadores de cardiopatia isquêmica. MATERIAIS E MÉTODOS: O atlas foi criado com imagens de cintilografia de perfusão miocárdica, em condições de repouso e estresse, de 20 pacientes de ambos os gêneros com baixa probabilidade de doença arterial coronariana e julgadas normais por dois observadores experientes. Técnicas de registro de imagens e operações matemáticas sobre imagens foram utilizadas para obtenção de modelos de média e desvio-padrão da captação miocárdica percentual de cada gênero e condição fisiológica. RESULTADOS: Imagens de um paciente masculino e um feminino foram alinhadas com os atlas correspondentes, e os voxels apresentando valores de captação percentual dois desvios-padrão abaixo da média da respectiva região do atlas foram destacados nos cortes tomográficos e confirmados como defeitos de perfusão por dois observadores experientes. CONCLUSÃO: Demonstramos a criação de um atlas de cintilografia de perfusão miocárdica e obtivemos resultados promissores na sua utilização para auxílio à detecção de defeitos perfusionais. Entretanto, uma validação prospectiva com um número mais representativo de casos é necessária.

Análise computacional da textura de tumores de mama em imagens por ultrassom de pacientes submetidas a cirurgia conservadora

OBJETIVO: Avaliar as características de textura de lesões de mama em imagens por ultrassom de pacientes submetidas a cirurgia conservadora que apresentaram, ou não, recidiva. MATERIAIS E MÉTODOS: As imagens de ultrassom de 36 pacientes submetidas a cirurgia conservadora, com 12 tendo apresentado recidiva local e 24 que não apresentaram recidiva no local da cirurgia, foram divididas em: 3 malignas na mama oposta, 7 nódulos benignos, 5 hiperplasias atípicas e 9 alterações fibrocísticas. A textura das lesões foi quantificada utilizando-se dez parâmetros calculados da matriz de coocorrência e da curva de complexidade. Análise discriminante linear foi aplicada aos parâmetros para discriminação de lesões de mama em pacientes submetidas a cirurgia conservadora que apresentaram, ou não, recidiva. RESULTADOS: Avaliando-se a capacidade dos parâmetros em distinguir as recidivas do grupo composto por lesões não recidivas benignas e hiperplasias atípicas, obteve-se especificidade de 100%, com valores de acurácia e sensibilidade superiores a 91%. Num segundo teste, foi possível distinguir as cinco hiperplasias, das lesões não recidivas benignas. CONCLUSÃO: Apesar do número reduzido de casos, os resultados obtidos são encorajadores, sugerindo que o uso da quantificação da textura pode auxiliar na diferenciação entre lesões benignas, hiperplasias atípicas e lesões malignas de origem recidiva.

Controle de qualidade de monitores de diagnóstico por imagem e iluminância nos espaços de pós-processamento em serviços de imagiologia

OBJETIVO: Avaliar a qualidade dos monitores de diagnóstico e tratamento de imagem digital em radiologia convencional (raios X) com base nos níveis de luminância. Fez-se a medição da iluminância dos postos de trabalho onde estavam os monitores. MATERIAIS E MÉTODOS: A medição da luminância foi realizada usando-se um detector Unfors Xi Light em cinco instituições, com 23 monitores primários e 22 secundários, sendo 6 usados em urgência, seguindo o método descrito no relatório TG18 da American Association of Physicists in Medicine (AAPM). O instrumento de medida utilizado foi o Delta Ohm HD 9221 luximeter. RESULTADOS: Para as recomendações da AAPM, tanto monitores primários como secundários cumpriram, no geral, os níveis de tolerância. No caso dos níveis de iluminância, nos locais de trabalho dos monitores primários encontravam-se ligeiramente acima do intervalo recomendado. Quanto às recomendações do The Royal College of Radiologists (RCR), os monitores que respeitaram os níveis recomendados estavam em minoria, embora as diferenças não fossem significativas. CONCLUSÃO: Em geral, os resultados foram satisfatórios, embora os monitores não fossem adequados para atingir as recomendações exigentes do RCR. Os níveis de referência entre os monitores primários e secundários deveriam aproximar-se, de modo a garantir a qualidade de imagem. Os monitores para visualização e diagnóstico de imagens médicas devem ser regularmente avaliados para manter um sistema com a qualidade exigida, dada a função que desempenham.

Análise discriminante paramétrica para reconhecimento de defeitos em tábuas de eucalipto utilizando imagens digitais

A indústria de madeira tem dispensado especial atenção às etapas de classificação e seleção de madeira serrada. Sistemas de Visão Artificial têm sido propostos para automação dessas etapas na indústria. A identificação de características apropriadas para discriminar os defeitos da madeira em imagens digitais é um dos maiores desafios no desenvolvimento desta tecnologia. O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio de técnicas de análise multivariada, a capacidade de discriminar defeitos em tábuas de eucalipto, utilizando-se as características de percentis de imagens coloridas. Foram realizadas análises discriminantes linear e quadrática para classificação de defeitos e madeira limpa em imagens digitais de tábuas de eucaliptos. As características de percentis do histograma das bandas do vermelho, verde e azul, retiradas de dois tamanhos de blocos de imagens, foram utilizadas para desenvolvimento e teste das funções discriminantes. Foram usados 492 blocos, contendo os 12 defeitos estudados e madeira limpa, retirados das imagens de 40 tábuas amostradas aleatoriamente. As características foram analisadas com seus valores originais, escores dos componentes principais e escores das variáveis canônicas. Os menores erros globais de classificação foram 19 e 24% para funções discriminantes lineares com os escores das variáveis canônicas para tamanho de bloco de 64 x 64 e 32 x 32 pixels, respectivamente. Tendo em vista a magnitude desses erros, as características de percentis foram consideradas adequadas para discriminar defeitos e madeira limpa em imagens digitais.

Avaliação de técnicas de classificação digital de imagens landsat em diferentes padrões de cobertura da terra em Rondônia

Dados de sensoriamento remoto têm sido largamente utilizados para classificação da cobertura e uso da terra, em particular graças à aquisição periódica de imagens de satélite e à generalização dos sistemas de processamento digital de imagens, que oferecem uma variedade de algoritmos de classificação de imagens. Este trabalho teve por objetivo avaliar alguns dos métodos mais comuns de classificações supervisionadas e não supervisionadas para imagens do sensor TM do satélite Landsat-5, em três áreas com diferentes padrões de paisagem em Rondônia: (1) áreas de fazendas de "Médio porte", (2) assentamentos no padrão "Espinha de peixe" e (3) áreas de contato entre floresta e "Cerrado". A comparação com um mapa de referência baseado na estatística Kappa produziu indicadores de desempenho bons ou superiores (melhores resultados - K-médias: k = 0,68; k = 0,77; k = 0,64 e MaxVer: k = 0,71; k = 0,89; k = 0,70, respectivamente nas três áreas citadas), para os algoritmos utilizados. Os resultados indicaram que a escolha de um algoritmo deve considerar tanto a capacidade de discriminar várias assinaturas espectrais em diferentes padrões de paisagem quanto a relação custo/benefício decorrente das várias etapas do trabalho dos operadores que elaboram um mapa de cobertura e uso da terra. Este trabalho apontou a necessidade de esforço mais sistemático de avaliação prévia de várias opções de execução de um projeto específico antes de se iniciar o trabalho de elaboração de um mapa de cobertura e uso da terra.

Imagens de sensoriamento remoto no monitoramento da colheita da cana-de-açúcar

A prática agrícola da queima da palha da cana-de-açúcar tem por finalidade facilitar a colheita manual. No Estado de São Paulo, essa prática está submetida a uma rigorosa legislação ambiental devido ao impacto negativo para o meio ambiente. Está previsto que a queima da cana deve ser gradativamente eliminada até 2017. O presente trabalho tem por objetivo avaliar a área de cana colhida com e sem queima em todo o Estado de São Paulo. Para tal, foram utilizadas as imagens disponíveis do sensor TM a bordo do satélite Landsat-5. As imagens foram adquiridas de abril a dezembro de 2006, que corresponde ao período de colheita da cana. Essas imagens foram analisadas por meio de técnicas de processamento digital e interpretação visual. A área de cana colhida sem queima foi avaliada em 1.085.730 ha e corresponde a 34,7% do total da área mecanizável colhida. Isso atende à legislação ambiental que, para o ano de 2006, previa que 30% da área de cana fosse colhida sem queima. A sequência temporal de imagens adquiridas entre abril e dezembro permite identificar as áreas de cana colhidas sem queima e, portanto, distingui-las das áreas de cana colhidas com queima.