Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais

Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das sementes (Método de Prewitt), dilatação dessas bordas e remoção de segmentos não-necessários para a análise. 4) Representação: cada semente foi representada na forma de matriz binária 130x130, e 5) Reconhecimento e interpretação: foi utilizada uma rede neural feedforward multicamadas, com três camadas ocultas. O treinamento da rede foi realizado pelo método backpropagation. A validação da RNA treinada mostrou que o processamento aplicado pode ser usado para a identificação das variedades consideradas.

Características espectrais da soja ao longo do ciclo vegetativo com imagens landsat 5/TM em área agrícola no oeste do Paraná

O objetivo deste trabalho foi estudar as mudanças no comportamento espectral da cultura da soja, por meio dos perfis espectrais temporais dos índices de vegetação NDVI e GVI, expressos em diferentes valores físicos: fator de reflectância bidirecional (FRB) aparente, de superfície e normalizado derivados de imagens Landsat 5/TM. Foi monitorada área de cultura de soja localizada próxima ao município de Cascavel - PR, utilizando cinco imagens da safra de 2004/2005, sendo realizados nessas imagens os procedimentos de transformação radiométrica, correção atmosférica e normalização, determinando valores físicos dos fatores de reflectância bidirecional aparente, de superfície e normalizado, respectivamente. Com o intuito de caracterizar a resposta espectral da biomassa da soja, geraram-se imagens referentes aos índices de vegetação NDVI e GVI. Como resultado, a cultura mostrou-se diferente para os tratamentos dos fatores de reflectância bidirecional aparente, de superfície e de normalização. Por meio dos perfis médios espectrais do NDVI e GVI, foi possível acompanhar todo o ciclo da cultura da soja, caracterizando o seu desenvolvimento. Observou-se, ainda, que os dados provenientes do fator de reflectância bidirecional normalizado descaracterizaram a curva espectral da cultura da soja, principalmente em meio à fase de crescimento vegetativo, na data de 9-12-2004.

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.

Análise de mapas de represas publicados na web usando imagens orbitais CCD/CBERS no estado de Minas Gerais

Neste trabalho, bancos de dados públicos e gratuitos disponíveis na World Wide Web (WEB) foram utilizados para avaliar as áreas das superfícies dos espelhos d'água das represas de Furnas e do Funil, no Estado de Minas Gerais. O objetivo foi comparar as informações obtidas nos bancos da WEB com os valores das áreas calculadas a partir de imagens do sensor CCD a bordo dos satélites CBERS2 e CBERS2B. A área da represa de Furnas obtida a partir das imagens CCD/CBERS2B, ano 2008, foi de 1.138 km², mas nos bancos de dados consultados esta área estava entre 1.182 e 1.503 km². A represa do Funil, construída em 2003, com superfície de espelho d'água de 29,37 km² e uma ilha com área de 1,93 km² não aparecem nos bancos Atlas, Geominas, IGAM e IBGE. Os resultados mostraram algumas discrepâncias nos bancos de dados publicados na WEB, tais como diferenças em áreas e supressão ou extrapolação de limites do espelho d'água. Concluiu-se que, até o momento, os responsáveis por algumas publicações de bancos de dados no Estado de Minas Gerais não tiveram rigor suficiente com as atualizações. As imagens CCD/CBERS, que também são dados públicos disponíveis na WEB, mostraram ser produtos adequados para verificar, atualizar e melhorar as informações publicadas.

Estimativa de parâmetros biofísicos de plantios de café a partir de imagens orbitais de alta resolução espacial

O uso de recursos de sensoriamento remoto orbital constitui um grande avanço no levantamento de dados sobre a cafeicultura, sobretudo por seu caráter temporal e baixo custo. Sendo assim, o objetivo do trabalho foi avaliar a utilização da imagem do satélite QUICKBIRD na determinação de parâmetros biofísicos importantes para a cultura cafeeira. Foram utilizados 25 talhões com plantios de café localizados entre os municípios de Ribeirão Corrente, Franca e Cristais Paulista (SP). Os parâmetros biofísicos utilizados foram os espaçamentos entre linhas e plantas, altura, IAF, diâmetro da copa, porcentagem de cobertura vegetal, rugosidade, variedade e biomassa. Foram utilizados valores de refletância real das bandas espectrais do satélite QUICKBIRD e os índices de vegetação NDVI, GVI, SAVI e RVI. A partir desses dados, foram feitas análises de regressão linear e não linear para a geração dos modelos de estimativa. A utilização de modelos de regressão baseados em equações não lineares mostrou-se mais adequado para determinar os parâmetros IAF e a porcentagem de biomassa, importantes como indicativos da produtividade da cultura cafeeira.

Geotecnologias para mapear lavouras de café nos estados de Minas Gerais e São Paulo

O uso operacional de imagens de satélites de sensoriamento remoto para mapear lavouras de café em grandes áreas, para fins de obtenção de estatísticas agrícolas confiáveis e oportunas, ainda se encontra em desenvolvimento. Diversos são os fatores que dificultam a correta identificação e mapeamento do parque cafeeiro. Contudo, os avanços tecnológicos observados nos últimos anos em termos de aquisição de imagens com melhor qualidade e em maior quantidade, bem como o desenvolvimento de novas ferramentas de análise, propiciam o desenvolvimento de um método operacional que pode contribuir na formação das estatísticas agrícolas oficiais do café no Brasil. Neste sentido, o presente trabalho tem por objetivo relatar a metodologia e apresentar os resultados do mapeamento das áreas cultivadas com café nos Estados de Minas Gerais e São Paulo, utilizando imagens de sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento. A abordagem metodológica consiste em quatro fases: a) restauração das imagens e georreferenciamento; b) classificação não supervisionada; c) interpretação visual na tela do computador para minimizar erros de omissão e inclusão, e d) determinação da área cultivada com café. Os resultados indicaram que a metodologia utilizada foi adequada para o mapeamento das lavouras de café de Minas Gerais e São Paulo.

Análise de imagens digitais para a avaliação do comportamento de pintainhos de corte

Na busca por respostas quanto às condições de bem-estar animal, visou-se a avaliar neste trabalho o comportamento de pintainhos nas duas primeiras semanas de vida, por meio de processamento de imagens digitais. O experimento foi realizado em dois galpões comerciais, utilizados para criação de 15.200 aves de corte por galpão, durante um ciclo produtivo, dotados com fornalha a lenha de aquecimento indireto do ar. Foram instaladas duas câmeras de vídeo por galpão para aquisição de imagens digitais. Uma das câmeras possuía inclinação angular de 45º, e a outra, inclinação angular de 90º em relação ao solo. As imagens foram analisadas para cada condição climática diária e binarizadas, sendo depois processadas por meio de descritor de agrupamento/dispersão e correlacionadas com os valores de temperatura do ar. Observou-se correlação entre o descritor e os valores de temperatura do ar, sendo que as imagens obtidas pela câmera posicionada a 45º e divididas em 25 blocos, obtiveram maior correlação. Pelos dados obtidos, pode-se observar que o comportamento de agrupamento e dispersão dos pintainhos pode ser usado como indicador dos estados de conforto térmico e que o descritor se mostrou eficiente para esta quantificação.

Utilização da técnica por componentes principais (acp) e fator de iluminação, no mapeamento da cultura do café em relevo montanhoso

O objetivo deste trabalho foi avaliar as informações obtidas das imagens do satélite Landsat/TM5, utilizando técnicas de Análise por Componentes Principais (ACP) e Fator de Iluminação oriundo de um Modelo de Elevação do Terreno, calculado a partir de imagens ASTER, no mapeamento de áreas de café em terreno montanhoso. As imagens utilizadas (três) foram corrigidas para o efeito da atmosfera e cobriram, temporalmente, o ciclo da cultura. Foram calculadas as componentes principais e escolhidas as duas primeiras, as quais possuíam 94% das informações, para a definição das amostras. As amostras resultantes da ACP foram utilizadas na classificação supervisionada cujo resultado foi comparado com uma classificação convencional e uma classificação multitemporal convencional. A acurácia das classificações foi realizada por meio do cálculo da Exatidão Global e do Coeficiente Kappa, tendo como base uma máscara da área cafeeira da região. Os resultados mostraram que a técnica de ACP foi efetiva no estabelecimento de classes de iluminação, assim como na escolha das amostras, apesar de estas não terem representado a área efetivamente classificada. Em função disto, as classificações foram mais acuradas, principalmente aquela que considerou todos os pixels de cada imagem classificada individualmente pelo método da ACP, confirmando a importância do aspecto multitemporabilidade .

Análise de imagens para a caracterização das atividades de vacas leiteiras dentro do galpão de confinamento

A produção atual de animais necessita do emprego de tecnologias de informação automatizadas, inerentes ao ambiente em que os animais estão inseridos, para que se possa analisar a interferência dos mesmos na produção e no bem-estar. O objetivo desta pesquisa foi comparar a eficiência de duas metodologias de análise de imagens, utilizadas para avaliar a presença de vacas leiteiras em locais específicos no galpão de confinamento. O experimento foi realizado em uma fazenda comercial, e as vacas foram monitoradas através de seis microcâmeras. Foram usadas duas formas de análise da presença das vacas nos locais pré-selecionados (camas, bebedouros e comedouros): imagens analisadas visualmente da tela do computador (T1) e automaticamente, pelo software desenvolvido para a captura de imagens das vacas no galpão de freestall (T2). Os dados de presença foram analisados utilizando a técnica de análise de componentes principais e, para as comparações dos dois métodos, aplicou-se o Teste t - Student, com 95% de confiabilidade, para as médias da contagem da presença das vacas em cada área estudada. Não foi encontrada diferença significativa entre os métodos, sendo ambos eficientes para o registro das vacas em cada atividade.

Classificação espectral de área plantada com a cultura da cana-de-açúcar por meio da árvore de decisão

O objetivo deste trabalho foi testar o classificador "árvore de decisão", em dados provenientes de sensores orbitais, para identificar área plantada com cana-de-açúcar, em diferentes épocas de plantio na Fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, mais especificamente no município de Conquista, Minas Gerais. Acoplaram-se técnicas de Sensoriamento Remoto (SR) em um módulo de Sistema de Informação Geográfica (SIG), permitindo uma análise temporal do uso e ocupação do solo, especialmente com vistas a identificar e a monitorar as áreas agrícolas. Com base no cálculo do viés médio (VM), o presente estudo mostrou que, em áreas de cana-de-açúcar, onde a irrigação é frequente e ocorrem chuvas significativas que antecedem a passagem do satélite Landsat-5, os valores foram ligeiramente subestimados, com valor deste indicador de -0,13 ha. Foi verificado, também, que os valores de NDVI mais altos proporcionaram uma leve superestimativa dos resultados, com valores de viés médio variando de 0,04 a 0,23 ha. Conforme os resultados, o classificador árvore de decisão apresentou um grande potencial para o mapeamento das áreas cultivadas com cana-de-açúcar.

Árvore de decisão para classificação de ocorrências de ferrugem asiática em lavouras comerciais com base em variáveis meteorológicas

A ferrugem asiática é a mais importante doença da soja no Brasil. Apesar de sua epidemiologia ser conhecida, são escassos os estudos sobre os fatores que desencadeiam a doença com base em dados de campo. Este trabalho objetivou modelar a influência de variáveis meteorológicas a partir de um conjunto extenso de dados de ocorrência da ferrugem, por meio da técnica de indução de árvores de decisão. Os modelos foram desenvolvidos com dados de data de ocorrência da doença em quatro safras (2007/08 a 2010/11) e variáveis de temperatura e chuva em diferentes janelas de tempo prévias à data de detecção. Para cada registro de ocorrência, foi gerado um correspondente de "não ocorrência" como sendo o trigésimo dia anterior ao dia da detecção, assumindo-se a presença de inóculo, mas condições meteorológicas desfavoráveis à doença. O conjunto de treinamento para a modelagem foi composto de 45 variáveis de chuva e temperatura e 12.591 registros. O modelo preditivo escolhido resultou em uma árvore de decisão com, aproximadamente, 78% de taxa de acerto e 108 regras, determinadas por validação cruzada. O modelo interpretado, com 28 regras, considerou variáveis de temperatura como mais importantes, sendo que temperaturas abaixo de 15 °C e acima de 30 °C foram relacionadas com eventos de não ocorrência, enquanto temperaturas dentro da faixa favorável foram associadas com eventos de ocorrência, mostrando coerência com a literatura.

Uso de imagens do sensor orbital modis na estimação de datas do ciclo de desenvolvimento da cultura da soja para o estado do Paraná – Brasil

RESUMO O Estado do Paraná caracteriza-se por uma grande variabilidade de épocas de semeadura (DS) e, consequentemente, pelo desenvolvimento máximo vegetativo (DMDV), colheita (DC) e ciclo (CI) para a cultura da soja. O objetivo deste trabalho foi estimar essas datas para o período de primavera-verão do ano-safra de 2011/2012, por meio de séries temporais de imagens do Índice de Vegetação Realçado (do inglês Enhanced Vegetation Index - EVI) do sensor Modis (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Gerou-se um perfil espectrotemporal médio de EVI, considerando todos os pixels mapeados como soja dentro de cada município. Estes dados serviram de entrada no software Timesat para estimar os decêndios do ciclo da cultura (DS, DMDV, DC e CI) por municípios. Os resultados mostraram que existe grande variabilidade de datas de plantio em diferentes mesorregiões do Estado. Verificaram-se também divergências entre os resultados encontrados e os dados oficiais de DS e DC. A maior parte da semeadura (65,16%) esteve entre o terceiro decêndio de outubro e o primeiro decêndio de novembro. A maior parte da área de soja do Estado do Paraná (65,46%) teve seu DMDV em janeiro e colheita em março (53,92%).

Proposta de classificação do megacólon chagásico através de enema opaco

OBJETIVO: Avaliação de exames radiográficos de portadores de megacólon chagásico, estabelecendo parâmetros que possibilitem uma classificação prática da evolução da doença. MÉTODO: Foram analisados 76 enemas opacos de pacientes com megacólon chagásico e 59 de pacientes normais de acordo com a sorologia. Nestas radiografias foi medido o diâmetro transverso do sigmóide à altura de uma linha imaginária que passa pelas espinhas ilíacas ântero-superiores. Estas medidas foram submetidas à análise de distribuição de freqüência, a partir da qual se construíram tabelas e se estabeleceu uma classificação de 1 a 3. RESULTADOS: Cinquenta e dois pacientes, todos normais, apresentaram diâmetros transversos de sigmóide entre 2 e 5 cm; 29 entre 5 e 9 cm (22 chagásicos e sete normais); 38, todos chagásicos, entre 9 e 13 cm e 16, todos também chagásicos, acima de 13 cm CONCLUSÕES: Propomos uma divisão do megacólon chagásico em Graus, com as seguintes características: no Grau 1, o eixo transversal mede entre 5 cm e 9 cm (inclusive); no Grau 2, o eixo transversal mede entre 9 cm e 13 cm (inclusive) e no Grau 3, agruparam-se todos os eixos transversais com medidas superiores a 13 cm.

Classificação laparoscópica da apendicite aguda: correlação entre graus da doença e as variáveis perioperatórias

OBJETIVO: Apresentar a classificação laparoscópica da apendicite aguda e verificar a relação entre os graus da doença com o tempo de sintomas, tempo operatório, permanência hospitalar, complicações infecciosas e uso de antimicrobianos. MÉTODO: Estudo prospectivo, transversal, envolvendo 105 pacientes com diagnóstico de apendicite aguda e submetidos a apendicectomia laparoscópica entre Janeiro de 2000 e Julho de 2001. A doença foi classificada em grau 0 - Normal; 1 - Hiperemia e edema; 2 - Exsudato fibrinoso; 3 - Necrose segmentar; 4A - Abscesso; 4B - Peritonite regional; 4C - Necrose da base do apêndice; 5 - Peritonite difusa. RESULTADOS: A distribuição dos pacientes segundo a classificação foi: grau 0 (10,4%); 1 (40%); 2 (29,5%); 3 (2,9%); 4A (1,9%); 4B (4,8%); 4C (3,8%) e 5 (6,7%). O tempo médio de início de sintomas acima de 40 h correlacionou-se com possibilidade de necrose e peritonite. O tempo operatório variou de 18 a 126 minutos, média de 31,4 minutos. A permanência hospitalar variou de 12 a 192 h, média de 39,5 h. A maior incidência de complicações Infecciosa ocorreu nos graus 4 e 5. O antimicrobiano foi de uso profilático graus 0, 1 e 2 e terapêutico nos demais. A laparotomia foi necessária duas (1,9%) vezes e não houve óbito. CONCLUSÕES: A classificação laparoscópica da apendicite aguda contemplou todas as formas clínicas da doença, possibilitou correlação com os tempos início de sintomas, operatório e de permanência hospitalar. Permitiu ainda, prever complicações infecciosas e racionalizar o uso de antimicrobianos.