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.

Dinâmica no uso da terra de 1991 a 2010 da região semiárida do estado do Piauí: cajucultura e apicultura

Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

Avaliação do uso de técnicas digitais para caracterização de área degradada por empréstimo de solo: máxima verossimilhança x modelo linear de mistura espectral

Pós-graduação em Engenharia Civil - FEIS

Comportamento de sistemas de informações geográficas por meio de classificação supervisionada em diferentes bacias hidrográficas

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Classificação de atividades físicas através do uso do acelerómetro do smartphone

Dissertação de natureza científica realizada para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia de redes de comunicação e Multimédia

Análise comparada da segmentação e classificação orientada por objectos de uma imagem de alta resolução WORLDVIEW-2

Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

Aplicação de filtros de Gabor no processo de classificação de imagens digitais com base em atributos de textura

No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais

O objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto que integre a importância de atributos de textura na seleção de feições, através da utilização de freqüências espaciais de cada classe textural e sua direção, com a eficiência das redes neurais artificiais para classificá-las. O processo é composto por uma etapa de filtragem baseada nos filtros de Gabor, seguida de uma fase de classificação através de uma rede neural Multi-Layer Perceptron com algoritmo BackPropagation. A partir da transformada de Fourier são estimados os parâmetros a serem utilizados na constituição dos filtros de Gabor, adequados às freqüências espaciais associadas a cada classe presente na imagem a ser classificada. Desta forma, cada filtro gera uma imagem filtrada. O conjunto de filtros determina um conjunto de imagens filtradas (canais texturais). A classificação pixel a pixel é realizada pela rede neural onde cada pixel é definido por um vetor de dimensionalidade igual ao número de filtros do conjunto. O processo de classificação através da rede neural Multi-Layer Perceptron foi realizado pelo método de classificação supervisionada. A metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto proposta neste trabalho foi testada em imagens sintética e real de dimensões 256 x 256 pixels. A análise dos resultados obtidos é apresentada sob a forma de uma Matriz de Erros, juntamente com a discussão dos mesmos.

Estudo comportamental, hormonal e histopatológico de animais com perda de peso progressina (SEP) e da variável peso associada a uma nova classificação ontogenética em Callithrix jacchus

The use of non-human primates in scientific research has contributed significantly to the biomedical area and, in the case of Callithrix jacchus, has provided important evidence on physiological mechanisms that help explain its biology, making the species a valuable experimental model in different pathologies. However, raising non-human primates in captivity for long periods of time is accompanied by behavioral disorders and chronic diseases, as well as progressive weight loss in most of the animals. The Primatology Center of the Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) has housed a colony of C. jacchus for nearly 30 years and during this period these animals have been weighed systematically to detect possible alterations in their clinical conditions. This procedure has generated a volume of data on the weight of animals at different age ranges. These data are of great importance in the study of this variable from different perspectives. Accordingly, this paper presents three studies using weight data collected over 15 years (1985-2000) as a way of verifying the health status and development of the animals. The first study produced the first article, which describes the histopathological findings of animals with probable diagnosis of permanent wasting marmoset syndrome (WMS). All the animals were carriers of trematode parasites (Platynosomum spp) and had obstruction in the hepatobiliary system; it is suggested that this agent is one of the etiological factors of the syndrome. In the second article, the analysis focused on comparing environmental profile and cortisol levels between the animals with normal weight curve evolution and those with WMS. We observed a marked decrease in locomotion, increased use of lower cage extracts and hypocortisolemia. The latter is likely associated to an adaptation of the mechanisms that make up the hypothalamus-hypophysis-adrenal axis, as observed in other mammals under conditions of chronic malnutrition. Finally, in the third study, the animals with weight alterations were excluded from the sample and, using computational tools (K-means and SOM) in a non-supervised way, we suggest found new ontogenetic development classes for C. jacchus. These were redimensioned from five to eight classes: infant I, infant II, infant III, juvenile I, juvenile II, sub-adult, young adult and elderly adult, in order to provide a more suitable classification for more detailed studies that require better control over the animal development

Detecção, classificação e localização de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica usando sistemas inteligentes

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Discriminação de classes de cobertura vegetal utilizando técnicas de classificação digital de imagens de sensoriamento remoto

The aim of this work is to discriminate vegetation classes throught remote sensing images from the satellite CBERS-2, related to winter and summer seasons in the Campos Gerais region Paraná State, Brazil. The vegetation cover of the region presents different kinds of vegetations: summer and winter cultures, reforestation areas, natural areas and pasture. Supervised classification techniques like Maximum Likelihood Classifier (MLC) and Decision Tree were evaluated, considering a set of attributes from images, composed by bands of the CCD sensor (1, 2, 3, 4), vegetation indices (CTVI, DVI, GEMI, NDVI, SR, SAVI, TVI), mixture models (soil, shadow, vegetation) and the two first main components. The evaluation of the classifications accuracy was made using the classification error matrix and the kappa coefficient. It was defined a high discriminatory level during the classes definition, in order to allow separation of different kinds of winter and summer crops. The classification accuracy by decision tree was 94.5% and the kappa coefficient was 0.9389 for the scene 157/128. For the scene 158/127, the values were 88% and 0.8667, respectively. The classification accuracy by MLC was 84.86% and the kappa coefficient was 0.8099 for the scene 157/128. For the scene 158/127, the values were 77.90% and 0.7476, respectively. The results showed a better performance of the Decision Tree classifier than MLC, especially to the classes related to cultivated crops, indicating the use of the Decision Tree classifier to the vegetation cover mapping including different kinds of crops.

Classificação de imagens em áreas cultivadas com citrus por técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Classificação de projetos de lei relacionados à saúde apresentados na Câmara dos Deputados entre 2001 e 2004

Consultoria Legislativa - Área XVI - Saúde Pública, Sanitarismo.

Classificação de projetos de lei relacionados à saúde apresentados na Câmara dos Deputados em 2001

Propõe o 'desenvolvimento de uma metodologia para classificação de projetos de lei relacionados à saúde e a demonstração de sua utilidade por meio de sua aplicação no conjunto de projetos de lei ordinária apresentados em 2001'.

Classificação de documentos sigilosos e regulamentação da liberdade de informação

Faz uma análise sobre a classificação e utilização da informação sigilosa na Suécia, Finlândia, Norugega, Dinamarca, Grã-Bretanha e Estados Unidos.