Desenvolvimento e avaliação de um protótipo classificador de tábuas usando técnicas de visão artificial

A classe de qualidade de uma peça de madeira serrada é determinada pelos defeitos apresentados e por algumas características associadas a eles, como: dimensões da peça e dos defeitos, posição dos defeitos, quantidade e tipo. Os objetivos deste trabalho foram desenvolver e avaliar um protótipo para classificação de tábuas de madeira de eucalipto, com base em imagens digitais, composto por uma esteira rolante onde são inseridas as tábuas para obtenção das imagens de suas faces. O protótipo pode utilizar tanto a norma da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) quanto a norma comercial de uma serraria. O processo pode ser acompanhado no microcomputador, que apresenta em seguida a imagem da tábua com o resultado final de sua classificação. A taxa de acerto no processo de classificação foi de 64,3%, usando-se a norma da ABNT, e de 81,0% com o emprego da norma comercial. A produtividade do protótipo desenvolvido foi de 7,9 m³ h-1, na classificação de madeira serrada de eucalipto.

CRITÉRIOS DE ESTRATIFICAÇÃO E COMPARAÇÃO DE CLASSIFICADORES SOCIOECONÔMICOS NO BRASIL

RESUMO Este estudo tem por propósito comparar conceitual e metodologicamente cinco classificadores para a estratificação socioeconômica da sociedade brasileira e mensurar os trade-offs de erros de classificação entre eles. Com base nos algoritmos de classificação de cada critério, classificamos os 55.970 domicílios que compõem a amostra representativa da pesquisa de orçamentos familiares (POF), realizada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os resultados obtidos permitem afirmar que o classificador de máxima verossimilhança foi o que apresentou a melhor performance em explicar o nível de consumo das famílias brasileiras por estrato socioeconômico, seguido do classificador bayesiano adaptável, da Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa (ABEP) simplificado, do ABEP antigo e da Secretaria de Assuntos Estratégicos (SAE). Os três primeiros classificadores estão sustentados no conceito da renda permanente/riqueza do domicílio, incorporando os dois primeiros uma importante inovação: classificar um domicílio levando em conta sua localização geográfica e a composição familiar. Esses novos classificadores possibilitam aos pesquisadores e gestores de marketing segmentar e estudar mercados baseados em critério válido, fidedigno e confiável de estratificação socioeconômica.

Considerações sobre a evolução da governança corporativa no contexto brasileiro: uma análise a partir da perspectiva weberiana

Este artigo apresenta a evolução da adoção dos princípios de governança corporativa na sociedade empresarial brasileira como um processo de difícil assimilação, uma vez que existem barreiras culturais fundadas em ações sociais que geram irracionalidades no cenário nacional. Desta forma, a análise é realizada a partir da perspectiva weberiana a partir de dados secundários obtidos sobre casos recentes de não utilização racional das boas práticas de governança que resultaram em prejuízos e em falências de algumas corporações ao longo do tempo. O artigo também relata o estado da arte das pesquisas sobre governança corporativa na literatura, de modo a confrontar com a situação da realidade brasileira. A causa central dos problemas de governança no Brasil é detectada a partir da evolução da mentalidade do empresariado, tendo em vista sua forte ligação com a tradição inserida numa base de dominação patrimonialista, cuja essência é a ação social afetual e tradicional. Contudo, a pesquisa indica que a governança corporativa vem se inserindo como um importante mecanismo para garantir a sobrevivência das organizações a longo prazo em paralelo a um processo de burocratização das empresas, onde se impõe o modo racional instrumental e substantivo.

Dinâmica do uso e cobertura da terra no sudeste de Roraima utilizando técnicas de detecção de mudanças

A ocupação e consolidação do território na Amazônia apresentam diferentes características relacionadas à dinâmica das conversões de uso e cobertura da terra, que podem ser analisadas utilizando imagens orbitais de sensoriamento remoto. O objetivo do presente trabalho foi avaliar os produtos de detecção de mudanças gerados por análise de vetor de mudança (AVM) e subtração de imagens, a partir de imagens-fração derivadas das imagens ópticas TM/Landsat, para o estudo das conversões de uso e cobertura da terra presentes em área de colonização agrícola na região sudeste de Roraima. Analisaram-se as imagens de mudança provenientes da aplicação do AVM (magnitude, alfa e beta) e da subtração das imagens-fração (solo, sombra e vegetação) quanto à sua capacidade de identificar e discriminar as conversões existentes, de acordo com levantamento de campo. Foram testados dois algoritmos de classificação de imagens do tipo supervisionado, Bhattacharyya e Support Vector Machine. Foram feitos agrupamentos para otimizar a identificação das conversões nas classificações testadas. Houve melhor desempenho do classificador por regiões Bhattacharyya na discriminação das conversões. A utilização das imagens-diferença das frações como informação de entrada para o classificador apresentou qualidade de classificação muito boa ou excelente, sendo superior às classificações utilizando os produtos AVM, isoladamente ou em conjunto com as imagens-diferença.

Metodologia para reconhecimento de três solos por sensores: laboratorial e orbital

O presente trabalho teve como objetivo estabelecer um método para a utilização de dados espectrais, obtidos em laboratório e imagens do Landsat 5, no reconhecimento e discriminação de três classes de solos do estado de São Paulo. Foram coletadas amostras de solo e obtidos os dados de reflectância por espectrorradiômetro em laboratório como padrão de um Latossolo Vermelho distroférrico (LVdf), um Argissolo Vermelho-Amarelo (PVA) e Neossolo Quartzarênico (RQ). Foram extraídos dados de reflectância das imagens, com os quais se efetuou a classificação digital pelo classificador Spectral Angular Mapper. As curvas espectrais obtidas por espectrorradiômetro em laboratório mostraram três padrões distintos de comportamento espectral, baseados nas diferenças da forma das curvas, feições de absorção dos minerais do solo e na intensidade de reflectância. O LVdf apresentou menor albedo em virtude da textura argilosa e maiores teores de Fe, ao contrário dos solos mais arenosos PVA e RQ. As bandas de absorção características da caulinta (2.200 nm), OH- e água (1.400 e 1.900 nm) ocorreram em todos os solos. Solos arenosos, como o RQ, apresentaram uma curva espectral com tendência positiva. A linha do solo mostrou distinção espectral, tanto com dados orbitais como terrestres, indicando que cada solo tem uma tendência individual. Os padrões espectrais obtidos em laboratório foram importantes para a eficiência do método na detecção dos mesmos nas imagens de satélite. Os solos avaliados podem ser discriminados e reconhecidos pela interpretação quantitativa em imagens. O método mostrou-se eficiente como auxílio no mapeamento de solos no nível semidetalhado de alta intensidade.

Relação entre características morfológicas e produção de leite em vacas da raça Gir

O objetivo deste trabalho foi determinar parâmetros genéticos relacionados a características morfológicas e suas correlações genéticas com a produção de leite, em vacas da raça Gir. Utilizaram-se 3.805 registros provenientes de 2.142 vacas. O modelo utilizado na análise de características morfológicas continha os efeitos fixos de rebanho, ano e estação de classificação, estádio da lactação e idade da vaca à classificação, além da identificação do classificador. Quanto à produção de leite, foram incluídos no modelo os efeitos fixos de rebanho, ano e estação de parição e idade da vaca ao parto. Os parâmetros genéticos foram obtidos por meio do aplicativo REMLF90. As estimativas de herdabilidade variaram de 0,09 a 0,54. A variabilidade genética aditiva da maioria das características é suficiente para que ganhos genéticos anuais significativos possam ser alcançados com o processo de seleção. As correlações genéticas entre as características morfológicas variaram de baixas a altas e, entre elas e a produção de leite, de baixas a moderadas. Altas correlações genéticas entre algumas características morfológicas implicam a possibilidade de exclusão de algumas delas do programa de melhoramento genético da raça Gir, no Brasil. As correlações genéticas entre produção de leite e algumas características morfológicas indicam que estas podem ser utilizadas na formação de índices de seleção.

Caracterização de lesões intersticiais de pulmão em radiograma de tórax utilizando análise local de textura

OBJETIVO: Caracterizar lesões intersticiais em radiografias frontais de tórax, com base na análise de atributos estatísticos de textura, os quais permitem detectar sinais de anormalidades com natureza difusa. MATERIAIS E MÉTODOS: O esquema começa com a segmentação semi-automática dos campos pulmonares, sendo o contorno externo marcado manualmente, com posterior divisão automática de cada pulmão em seis regiões. O banco de imagens utilizado neste trabalho é composto por 482 regiões obtidas de exames contendo lesões e 324 regiões obtidas de exames normais. Os atributos de textura são extraídos automaticamente de cada uma dessas regiões e uma seleção das melhores combinações de atributos é feita através da distância Jeffries-Matusita. A classificação das regiões em normal ou suspeita é feita pela comparação com os k vizinhos mais próximos e o treinamento do classificador é baseado na técnica de treino e teste "half-half" e correlação cruzada. RESULTADOS: Os resultados obtidos foram analisados através do valor da área sob a curva ROC ("receiver operating characteristic"), a qual indica um sistema perfeito para uma área igual a 1. Os resultados forneceram uma área sob a curva ROC (A Z) igual a 0,887, com valores de sensibilidade igual a 0,804 e especificidade igual a 0,793. CONCLUSÃO: Os resultados indicam que o sistema de caracterização baseado em atributos de textura possui bom potencial para o auxílio ao diagnóstico de lesões intersticiais de pulmão.

Mapeamento de fragmentos florestais com monodominância de aroeira a partir da classificação supervisionada de imagens Rapideye

A espécie florestal Myracrodruon urundeuva (Fr. All.) figura desde 1992 na lista de espécies da flora brasileira ameaçadas de extinção e, contudo, manifesta comportamento monodominante em algumas regiões do Estado de Minas Gerais, sobretudo na região do Médio Rio Doce. Este trabalho teve por objetivo comparar métodos de classificação supervisionada de imagens Rapideye para mapeamento de fragmentos florestais monodominados por Myracrodruon urundeuva em Tumiritinga, MG. Foram avaliadas a classificação pelo algoritmo da Maximaverossimilhança (Maxver) e a classificação por Redes Neurais Artificiais (RNA). Foram testadas 19 combinações envolvendo diferentes bandas, componentes principais e o índice de vegetação da diferença normalizada para a classificação da imagem Rapideye. O treinamento da rede foi realizado variando-se a taxa de aprendizado, o número de interações e o número de neurônios na camada interna. A avaliação dos mapas temáticos produzidos foi realizada através dos índices Kappa e Kappa condicional para a classe de uso do solo "aroeira" e pela análise das Matrizes de Confusão. O método que apresentou melhor desempenho foi a classificação de todas as bandas da imagem Rapideye pelo algoritmo Maxver, apresentando coeficientes Kappa 80 e Kappa condicional 90. O mapa temático gerado teve exatidão do usuário igual a 93% e exatidão do produtor igual a 90%, sendo as maiores confusões do classificador para a classe Aroeira Monodominante acometidas entre as classes Mata Nativa e Pasto Manejado. Da imagem temática produzida, extraiu-se a informação de que 22% do Município de Tumiritinga se encontrava sob ocupação da aroeira em monodominância. A análise do uso e cobertura do solo no município não retrata, na região de estudo, o quadro anunciado de espécie ameaçada de extinção, no qual M. urundeuva se encontra.

ANÁLISE E MAPEAMENTO DO USO E OCUPAÇÃO DO SOLO DA BACIA DO ALTO DO DESCOBERTO, DF/GO, POR MEIO DE CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA BASEADA EM REGRAS E LÓGICA NEBULOSA

A Bacia do Alto do Descoberto é importante fonte de água para o Distrito Federal. Essa bacia tem apresentado ao longo dos anos expansão agrícola e urbana em detrimento das áreas de vegetação natural. A ocupação inadequada, assim como a falta de planejamento do uso e ocupação do solo, pode levar a alterações do escoamento superficial e, consequentemente, do ciclo hidrológico, a feições erosivas, à contaminação dos mananciais superficiais e subterrâneos e ao desequilíbrio do ecossistema da região. Portanto, o monitoramento e a análise do uso e ocupação do solo são imprescindíveis na prevenção desses impactos e na manutenção dos mananciais. Dessa forma, este estudo tem como objetivo o mapeamento e a análise comparativa do uso e ocupação do solo da Bacia do Alto do Descoberto entre os anos 1994 e 2011. As classificações de uso e ocupação do solo foram elaboradas utilizando um classificador orientado ao objeto baseado em regras e lógica nebulosa, permitindo uma análise dos avanços do uso do solo e a perda da cobertura vegetal da bacia. O sistema de classificação utilizado foi considerado bem-sucedido, com índice de exatidão temática (Kappa) de 0,64. Apesar de ainda haver algumas confusões temáticas no processo de classificação, as análises comparativas entre as classes temáticas dos mapas dos referidos anos evidenciaram a forte expansão agrícola da região em aproximadamente 11% da área da bacia, bem como uma perda de vegetação natural.

Eficácia de dados Hyperion/EO-1 para identificação de alvos agrícolas: comparação com dados ETM+/Landsat-7

O objetivo desta pesquisa foi avaliar o uso de dados hiperespectrais Hyperion/EO-1 na discriminação de alvos agrícolas, comparando a acurácia de classificação obtida pelos dados desse sensor à obtida por dados multiespectrais ETM+/Landsat-7. Para isso, alvos agrícolas da região de Franca - SP, com diferenças espectrais bem definidas e outros alvos com diferenças espectrais sutis, imageados por ambos os sensores, em 16 de julho de 2002, foram discriminados utilizando o classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança (MaxVer). Os alvos agrícolas com diferenças espectrais bem definidas foram caracterizados por seis classes de uso e cobertura do solo; já os com diferenças espectrais sutis, por cinco classes de variedades de cana-de-açúcar. Quando os dados ETM+ foram classificados, a acurácia foi de 91,5% para as classes de uso e cobertura do solo e de 67,6% para as classes de variedades de cana-de-açúcar, enquanto, para os dados do sensor Hyperion, a acurácia de classificação foi de 94,9% e de 87,1%, respectivamente, demonstrando, assim, a importância do uso de dados hiperespectrais na discriminação de alvos agrícolas com características espectrais semelhantes.

Determinação do "status" nutricional de nitrogênio no feijoeiro utilizando imagens digitais coloridas

Este trabalho teve como objetivo avaliar o uso de índices espectrais, retirados de imagens digitais, para discriminar diferentes doses de N no feijoeiro. O trabalho, conduzido em vasos de 8 dm³, teve cinco tratamentos (0; 50; 100; 150 e 200 kg de N ha-1), com dez repetições. As imagens foram adquiridas aos 30; 40 e 50 dias após a emergência. Foram desenvolvidas funções discriminantes quadráticas, tendo como vetores de entrada as médias dos "pixels" de diferentes combinações dos quatro índices espectrais testados. Três diferentes tamanhos de blocos de imagem foram testados 9 x 9; 20 x 20 e 40 x 40 "pixels". Os melhores resultados foram alcançados pelos blocos de 9 x 9 e 20 x 20 "pixels", apresentando classificação 94; 96 e 96% superior à classificação ao acaso para os blocos 9 x 9 "pixels" e 92; 94 e 94% para os blocos 20x20 "pixels" aos 30; 40 e 50 dias após a emergência, respectivamente.

Identificação e mapeamento de áreas de milho na região sul do Brasil utilizando imagens MODIS

O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução espacial das imagens. A maior utilidade prática da identificação e da classificação digital das áreas de milho obtidas das imagens MODIS está na sua aplicação para isolar ou complementar o mapeamento das áreas agrícolas visando ao seu monitoramento a partir de diferentes índices de vegetação, derivados de imagens de alta resolução temporal e baixa resolução espacial.

Uso da geotecnologia para caracterizar os cafezais no município de Londrina-PR, em relação à altimetria, declividade e tipo de solo

O sensoriamento remoto e o geoprocessamento são ferramentas importantes no apoio aos levantamentos de dados da agricultura. O estudo teve por objetivo relacionar as variáveis físicas, como altimetria, declividade e tipo de solo com o agrossistema cafeeiro, no município de Londrina-PR, por meio de imagem do sensor Thematic Mapper (TM) do satélite Landsat-5, aliado às técnicas de geoprocessamento. Foi criado um banco de dados com informações de altimetria, declividade e classes de solos, e através de álgebra de mapa, realizado o cruzamento destas informações com a localização das lavouras cafeeiras, a qual foi obtida por meio do classificador digital Bhattacharya aplicado na imagem. A imagem do TM possibilitou o mapeamento de 79% das lavouras cafeeiras e verificou-se que 86% destas lavouras estão em altitudes superiores a 540 m, e 50% estão localizadas sobre áreas de 8 a 20% de declividade. Em relação aos solos, observou-se que 53% dos cafeeiros estão localizados em Nitossolo Vermelho eutroférrico. Todas estas tarefas foram executadas por meio do programa SPRING 4.3.3, o qual foi uma adequada ferramenta para obter dados da agricultura a partir de imagens de satélites.

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.

Mapeamento multitemporal da cobertura de terra, por meio de árvore de decisão, na bacia hidrográfica do rio Marombas-SC

RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes, gerados para cada ano, o que permitiu calcular os parâmetros índice Kappa e exatidão global a partir das matrizes de confusão. O algoritmo AD obteve desempenho médio próximo a 83% para o índice Kappa e exatidão global média de 86%. Esses valores permitem considerar a classificação como excelente, o que permitiu uma associação segura entre a influência antrópica e a dinâmica da cobertura da terra na bacia hidrográfica estudada. Foi diagnosticado o aumento das atividades agrícolas e silvicultoras em detrimento das coberturas naturais, além de uma fragmentação dos corredores ecológicos da Floresta Ombrófila Mista, no intervalo analisado de 22 anos.