182 resultados para imagens digitais


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Propõe reflexão introdutória acerca da digitalização de acervos fotográficos públicos para acesso remoto e de sua relevante aplicabilidade na tessitura social, no sentido da preservação da memória visual, do fortalecimento da identidade e do acesso a um conteúdo informacional pleno de elementos para a ampliação do conhecimento em todos os âmbitos de formação educacional e cultural. Aborda conceitos associados ao contexto da elaboração de políticas de disseminação de conteúdos informacionais digitais. Indica a necessidade da idealização e implementação de novos modelos para a reunião, organização e disponibilização de imagens constituintes do acervo público, de forma que provoquem uma 'mudança no jeito de olhar', visando a inseri-las efetivamente no processo informacional.

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As imagens são muito utilizadas na área da saúde, tanto na prática profissional quanto na educação. Como conseqüência, há constante procura de formas para armazená-las, organizá-las e recuperá-las.O presente artigo descreve um ambiente desenvolvido com este intuito, e que permite aos profissionais compartilhá-las com outros membros da comunidade. Escolheu-se o formato digital, com interface web, no qual as imagens foram catalogadas com protocolo específico, indexadas a partir do texto descritivo e classificadas com o vocabulário controlado DeCs da Bireme. A consulta foi criada com base no modelo booleano, no uso de metadados e na pesquisa hierárquica. O resultado da busca foi ordenado pela relevância de cada imagem. O produto final do trabalho foi denominado Biblioteca Virtual de Imagens em Medicina (BVIM) dispondo de áreas de acesso público e restrito, esta última utilizada como interface de administração e meio de alimentação do acervo pelos colaboradores.

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A representação descritiva no panorama atual vem sofrendo mudanças notórias nos modelos de descrição bibliográfica convencionais, permeadas pelas tecnologias de informação e comunicação, o que conduz a ou requer olhares diferenciados no tratamento dos recursos informacionais. Destaca-se que há forte tendência para a disponibilização de conteúdos digitais e falta de uso de padrões adequados para a representação e a descrição desses recursos em ambientes informacionais digitais. A iniciativa MarcOnt surge no bojo da Web semântica, como um padrão de descrição bibliográfica semântica com vistas a representar e descrever recursos informacionais mais exaustivamente e mais bem explicitados para compreensão e entendimento semântico pelas máquinas. Procura-se demonstrar a aplicação da ferramenta MarcOnt em ambiente informacional específico, a Biblioteca Digital Semântica JeromeDL, para analisar, à luz dos fundamentos da catalogação, as formas de representação dos recursos informacionais. Por meio de uma metodologia de revisão de literatura, objetiva-se identificar e caracterizar o uso e a aplicação do MarcOnt enquanto ferramenta para a construção de formas de representação da informação para bibliotecas digitais e para a Web na atualidade. O MarcOnt apresenta-se como uma iniciativa para os novos modelos de colaboração e compartilhamento de recursos informacionais, na elaboração completa e complexa da descrição bibliográfica, seguindo seu percurso natural sob o auspício da catalogação.

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Com a evolução da tecnologia da informação e a disseminação de documentos digitais na Web, faz-se necessário criar meios que forneçam um mecanismo de organização de tais documentos, facilitando sua busca e recuperação. Em bibliotecas digitais ou repositórios de obras eletrônicas, por exemplo, existe a necessidade de uma ferramenta que possa classificar automaticamente os documentos, visto que o processo de classificação (categorização) é feito de forma manual. Esta ferramenta será de grande importância no apoio à catalogação. Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta que tem como objetivo principal classificar automaticamente documentos digitais em categorias preestabelecidas, nas quais cada documento pertencerá a uma ou mais categorias de acordo com seu conteúdo, tornando assim mais eficaz e rápida a classificação. Na elaboração da ferramenta foram utilizadas técnicas e algoritmos de mineração de textos, sendo definidas no estudo de caso algumas categorias e termos relacionados, tais como informática, direito e física, para validar a ferramenta.

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A definição da resposta espectral da cultura do café é uma das etapas na identificação de lavouras cafeeiras em imagens de satélites de sensoriamento remoto, para fins de mapeamento e estimativa de área plantada. O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial das imagens adquiridas pelos satélites da série Landsat, no mapeamento da cultura do café para a previsão de safras. Foi feita uma análise temporal do comportamento espectral de lavouras de café-formação e café-produção por meio de imagens livres de nuvens adquiridas nos anos de 1999 e 2001. Também foi analisado o comportamento espectral das classes pastagem e mata, que compõem os alvos de maior ocupação na área de estudo. As imagens do período seco foram mais eficientes no mapeamento de lavouras de café-formação e café-produção. As imagens da banda 4 dos dois sensores apresentaram melhor diferenciação espectral entre café e os demais alvos da cena. A reflectância do café-produção apresentou grande variabilidade entre lavouras, que pode ser atribuída à idade, espaçamento de plantas, cultivar, indicando a necessidade de trabalho em campo para a correta identificação das lavouras de café nas imagens Landsat.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de discriminação de solos, mediante informações espectrais obtidas por sensor remoto em satélite. Os solos apresentaram variações na forma da curva espectral e intensidades de reflectância. Os Nitossolos apresentaram baixa intensidade de reflectância e os Neossolos, bastante alta. Os Latossolos Vermelhos, com diferentes texturas, apresentaram aumento na intensidade de reflectância, na seqüência dos mais argilosos para os mais arenosos. Solos eutróficos apresentaram maiores intensidades de reflectância que os álicos. A análise discriminante indicou um erro geral de 0,028%. As amostras confundidas geralmente ocorreram entre os solos com características semelhantes. A metodologia empregada na coleta de dados espectrais de satélites mostrou-se eficiente, tornando possível discriminar os solos da região estudada e, assim, agilizar a confecção de mapas de solos.

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O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de soja no Rio Grande do Sul, nas safras de 2000/2001 a 2002/2003, por meio de um modelo agronômico implementado em um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Duas abordagens foram utilizadas: o modelo agronômico (AGRO), com valores de índice de área foliar (IAF) obtidos da literatura; e o modelo agronômico-espectral (AGROESPEC), com valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer). As estimativas de produtividade obtidas pelo modelo foram comparadas àquelas fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com o uso do teste t para pares de observação. Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, não foram observadas diferenças significativas. Para 2002/2003, o modelo subestimou o valor de produtividade em 7,87 e 7,04%, nas abordagens AGRO e AGROESPEC, respectivamente, em comparação à produtividade fornecida pelo IBGE. Ambas as abordagens do modelo permitiram avaliação objetiva e quantitativa do efeito das condições meteorológicas sobre a produtividade de soja. Entretanto, o AGROESPEC forneceu estimativas mais detalhadas, no que se refere à variação espacial da produtividade, em razão do emprego dos valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar dados multitemporais, obtidos pelo sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (MODIS), para o estudo da dinâmica espaço-temporal de duas sub-regiões do bioma Pantanal. Foram utilizadas 139 imagens "enhanced vegetation index" (EVI), do produto MOD13 "vegetation index", dados de altimetria oriundos do "shuttle radar topography mission" (SRTM) e dados de precipitação do "tropical rainfall measuring mission" (TRMM). Para a redução da dimensionalidade dos dados, as imagens MODIS-EVI foram amostradas com base nas curvas de nível espaçadas em 10 m. Foram aplicadas as técnicas de análise de autocorrelação e análise de agrupamentos aos dados das amostras, e a análise de componentes principais na área total da imagem. Houve dependência tanto temporal quanto espacial da resposta espectral com a precipitação. A análise de agrupamentos apontou a presença de dois grupos, o que indicou a necessidade da análise completa da área. A análise de componentes principais permitiu diferenciar quatro comportamentos distintos: as áreas permanentemente alagadas; as áreas não inundáveis, compostas por vegetação; as áreas inundáveis com maior resposta de vegetação; e áreas com vegetação ripária.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a viabilidade do uso de imagens do Landsat, para o mapeamento da área cultivada com soja, nas safras de 2000/2001 a 2006/2007, no Estado do Paraná. A análise dos "quick looks" das imagens dos sensores TM e ETM+ foi feita para selecionar as imagens úteis para o mapeamento da cultura da soja. Os "quick looks" foram classificados de acordo com a presença ou a ausência de nuvens e de problemas técnicos. Conforme os resultados, em nenhum dos sete anos teria sido possível mapear a área cultivada com soja, em todo o Estado, mesmo nos três anos-safra em que os satélites Landsat 5 e 7 operaram em conjunto. A presença de nuvens, detectada pelos sensores ópticos, deve ser levada em conta no mapeamento sistemático da área cultivada com culturas de verão, no Brasil.

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O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.

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O objetivo do presente trabalho foi avaliar o potencial de uso do modelo linear de mistura espectral (MLME), aplicado em imagens "Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer" (MODIS), para discriminar as classes de cobertura vegetal natural e antropogênica do Cerrado matogrossense. O monitoramento do bioma Cerrado está se tornando muito importante devido à sua forte antropização, principalmente nas últimas quatro décadas. Nesse contexto, o sensor MODIS apresenta-se como opção devido à sua alta resolução temporal. Entretanto, considerando sua moderada resolução espacial, é indicada a decomposição de sua resposta espectral. O MLME apresenta-se como uma técnica viável, pois permite estimar o percentual dos componentes do pixel. Os dados utilizados nos perfis temporais das classes corresponderam às seguintes imagens fração do MLME: vegetação, solo e sombra. A discriminação das classes naturais e antropogênicas foi avaliada por meio do cálculo da distância Mahalanobis e apresentada por meio de dendrogramas. As imagens fração permitem análises de séries temporais na caracterização espacial e temporal das classes. As imagens fração solo e sombra, na estação seca, apresentam melhores resultados na discriminação das classes selecionadas. Para discriminação de classes com composições florísticas semelhantes, são indicadas as imagensfraçãoda estação chuvosa.

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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.

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O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para estimar a área plantada de soja em escala regional e calcular o erro estatístico associado à estimação. O método (Geosafras), que associa técnicas de amostragem estatística com características das imagens obtidas por sensoriamento remoto orbital, foi aplicado para obter estimativa amostral objetiva da área cultivada com soja, na safra de 2005/2006, no Estado do Rio Grande do Sul. Os municípios produtores de soja, no RS, foram distribuídos em dez estratos, com base em dados pré‑existentes de área cultivada com a cultura. O número de municípios selecionados, em cada estrato, seguiu a regra de alocação de Neyman. Em cada município selecionado, foram aleatorizados pontos correspondentes aos pixels das imagens, classificados como "soja" ou "não soja" após visita a campo. A partir dos dados de 3.000 pontos distribuídos nos 30 municípios selecionados, nos dez estratos, foi estimada a área cultivada com soja no RS, que totalizou 4.069.887 ha, com coeficiente de variação (CV) de 3,4%. Esta estimativa foi consistente com os dados oficiais. O método amostral objetivo estratificado, auxiliado por sensoriamento remoto, permite estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul e é capaz de quantificar o erro associado à estimativa realizada.

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O objetivo deste trabalho foi estimar a área plantada com soja por meio da normalização da matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens TM/Landsat‑5. Foram avaliados oito municípios no Estado do Paraná, com dados referentes à safra de 2003/2004. As classificações foram realizadas por meio dos métodos paralelepípedo e máxima verossimilhança, dando origem à "máscara de soja". Os valores do índice Kappa dos oito municípios ficaram acima de 0,6. As estimativas de área de soja, corrigidas por matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas oficiais do estado e com as estimativas geradas a partir de um método alternativo denominado "expansão direta". A estimativa de área de soja por meio da normalização da matriz de erros apresenta menor custo e pode subsidiar métodos convencionais na estimativa menos subjetiva de safras.