Localização de sítios astronômicos através de imagens dos satélites NOAA

Este trabalho se ocupa do problema da localização de sítios adequados para a operação de observatórios astronômicos. O constante crescimento das cidades e a urbanização de grandes áreas vizinhas é acompanhada por um aumento proporcional da iluminação artificial, o que resulta em níveis maiores de brilho do céu noturno. Isto tem consequências extremas para a astronomia óptica, a qual exige um céu escuro, e justifica buscas de novos sítios para a instalação de futuros telescópios ópticos. Um dos critérios mais importantes para sítios astronômicos, além de céu escuro, é uma alta proporção de céu claro, sem nuvens. Buscas de sítios astronômicos são estudos conduzidos ao longo de períodos de tempo de anos. É sugerido que imagens de satélites meteorológicos podem ser úteis para a seleção preliminar destes sítios. A metodologia utilizada é fundamentada em correções geométricas de imagens de dados orbitais das naves NOAA12 e NOAA14 e na soma de imagens obtidas em datas diferentes. As imagens foram coletadas pela estação de recepção instalada no Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia da UFRGS. Somando, pixel por pixel, imagens colhidas em datas diferentes, após correções geométricas, obtém-se médias temporais de cobertura de nuvens, o que é o equivalente moderno da construção de médias a partir de uma série temporal de dados meteorológicos de estações terrestres. Nós demonstramos que esta metodologia é factível para este tipo de dado, originário de órbitas de menor altitude e melhor resolução, se comparado com imagens vindas de satélites de órbitas altas, geoestacionários, com menor resolução, imagens estas de manipulação muito mais fácil, pois o ponto de observação tende a ser estável no tempo.

Custos de sistemas e processamento de dados : apuração e distribuição econômica por centro de responsabilidade, em conglomerados financeiros

Esta dissertação procura mostrar uma metodologia de apuração e distribuição de custos de sistemas e processamento de dados e sua integração em controles gerenciais de conglomerados financeiros, através da exploração de um modelo de avaliação econômica por centro de responsabilidade.

Integração de dados por meio de geoprocessamento, para a elaboração de mapas geotécnicos, análise do meio físico e suas interações com a mancha urbana : o caso de Porto Alegre (RS)

A elaboração de diagnósticos e a tomada de decisões sobre o meio físico, com a finalidade de estabelecer diretrizes para a ocupação racional do solo, são cada vez mais prementes, especialmente, no que diz respeito ao direcionamento da expansão urbana para áreas mais favoráveis. Da mesma forma, a facilidade de acesso aos parâmetros geotécnicos de uma região constituí um inestimável recurso nas etapas preliminares dos projetos de Engenharia, no planejamento de atividades extrativas e nos programas de preservação ambiental. A cartografia geotécnica, nesse sentido, tem sido um dos instrumentos mais eficientes para a avaliação do meio físico nas últimas décadas. Entretanto, o desenvolvimento de um mapa geotécnico requer a análise de um grande número de informações que precisam ser tratadas e combinadas com rapidez. Esta tese apresenta uma metodologia para a integração de dados, por meio da ferramenta básica geoprocessamento, visando agilizar, na fase de escritório, a elaboração de mapas geotécnicos e a análise de determinados aspectos do meio físico sob o ponto de vista da Geotecnia, bem como suas interações com a mancha urbana existente. A área teste escolhida é o município de Porto Alegre (RS) situado na porção leste do estado do Rio Grande do Sul, à margem esquerda do Lago Guaiba, cuja paisagem é marcada pela diversidade de cenários naturais formados por terrenos de coxilhas, morros, cristas, lagos e planícies. A metodologia envolve a captura, o processamento e a integração de informações provenientes de fontes diversas como mapas temáticos, levantamento aerofotogramétrico, cartas topográficas, fotografias aéreas, imagens de satélite, boletins de sondagens SPT (Standart Penetration Test), dissertações e teses acadêmicas. Para isso, é constituída por nove etapas distintas, que utilizam: a) sistema de digitalização para a conversão de informações analógicas para o meio digital; b) modelagem digital do terreno (MDT) para o modelamento e a identificação do relevo, a determinação de declividades, o mapeamento de áreas com isodeclividades e o cálculo do fator topográfico, esse último objetivando a determinação da suscetibilidade à erosão laminar; c) técnicas de processamento e classificação de imagens orbitais para os mapeamentos das áreas inundáveis e da mancha urbana; d) Sistemas de Informações Geográficas (SIGs) para o processamento e a integração de informações georreferenciadas no computador; e) banco de dados digital para o armazenamento de dados descritivos sobre o meio físico e parâmetros geotécnicos obtidos em laboratório, sondagens e outras formas de investigação in situ. A estimativa das unidades geotécnicas é procedida com base na proposta metodológica para mapeamento geotécnico desenvolvida por Davison Dias (1995), na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Além da elaboração do mapa geotécnico, a metodologia propõe a análise e o cruzamento de vários fatores do meio físico com a mancha urbana existente, ou com uma subárea pertencente à região de estudo, a geração de mapas de aptidão do solo para diferentes usos e a identificação das áreas consideradas de eventos perigosos e de risco geológico. Os principais softwares empregados são o AutoCAD@, o SURFER@, ACESS@ e o IDRISI 2.0@, desenvolvido pela Clark University, USA. Os resultados obtidos a partir da implementação da metodologia demonstraram a importância e a contribuição que a ferramenta básica geoprocessamento pode trazer aos estudos geotécnicos. Os diferentes sistemas de geoprocessamento utilizados para a manipulação e tratamento das informações espaciais mostraram-se adequados e eficientes quando aplicados na coleta, processamento e integração de dados geotécnicos. Para a área teste foram identificadas trinta e sete unidades com perfis de solos com comportamento geotécnico praticamente similar frente ao uso e à ocupação do solo, cujas informações descritivas sobre o meio físico puderam ser facilmente acessadas e visualizadas, no computador, por meio da integração banco de dados geotécnicos com Sistema de Informações Geográficas. Por outro lado, o emprego de técnicas de processamento e classificação de imagens digitais revelou-se um recurso importante para a obtenção de informações sobre o meio físico, enquanto o uso de modelagem digital do terreno (MDT) agilizou o mapeamento das declividades e o cálculo da suscetibilidade potencial à erosão laminar, além de permitir a geração do relevo em perspectiva da região estudada.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

Utilização de imagens de satélite e modelagem numérica para o estudo da dispersão de poluentes nas usinas termoelétricas de Charqueadas e São Jerônimo

O objetivo geral deste trabalho é desenvolver estudos relacionados à dispersão de poluentes, considerando a queima de carvão para geração de energia nas Usinas Termoelétricas de Charqueadas e São Jerônimo. O período de estudo foi do dia 17 a 23 de junho de 2003. Neste período houve a passagem de um sistema frontal. Sendo possível avaliar a dispersão dos poluentes em condições pré-frontal, frontal e pós-frontal. Para simular o comportamento dos poluentes neste período, foi utilizada uma subrotina de dispersão acoplada ao modelo RAMS (Regional Atmospheric Modeling System). Os resultados mostraram que nos dias classificados como pré-frontal e pós-frontal as concentrações do material particulado, dióxido de enxofre e do óxido de nitrogênio, atingiram seus valores máximos, pelo fato da umidade relativa do ar estar bastante baixa em torno de 60%, pressão atmosférica da ordem de 1021 hPa e a intensidade dos ventos fraca. No dia classificado como frontal, as concentrações estavam praticamente nulas, devido à passagem do sistema frontal que causou a queda na pressão atmosférica, aumento da umidade relativa e também pelo fato da ocorrência de precipitação atmosférica neste dia. As comparações dos resultados simulados, com os dados observados na estação de qualidade do ar mostraram-se satisfatórios. Com exceção do dia 22 de junho, que apresentou uma diferença da ordem de 90%.

Comparação da discriminação logística com o método da máxima verossimilhança gaussiana na classificação de imagens digitais

A tradicional técnica de regressão logística, muito conhecida e utilizada em estudos médicos, permitia apenas a modelagem de variáveis-resposta binárias. A extensão do modelo logístico para variáveis-resposta multinominais ampliou em muito as áreas de aplicação de regressão logística. Na área de reconhecimento de padrões o modelo logístico multinominal recebeu a denominação de discriminação logística apresenta aparentes vantagens em relação a métodos convencionais de classificação. O método da máxima verossimilhança gaussiana, amplamente difundido e utilizado, necessita da estimação de um número muito grande de parâmetros, pois supõe que as distribuições subjacentes de cada classe sejam normais multivariadas. A discriminação logística por sua vez, não faz restrições quanto a forma funcional das variáveis, e o número de parâmetros do modelo é relativamente pequeno. Nesse estudo, os princípios da técnica de discriminação logística são apresentados detalhadamente, bem como aplicações práticas de classificação de imagens Landsat-TM e AVIRIS. Os procedimentos de discriminação logística e da máxima verossimilhança gaussiana foram comparados a partir de dados reais e simulados. Os resultados sugerem que a discriminação logística seja considerada como uma alternativa ao método da máximaverossimilhança gaussiana, principalmente quando os dados apresentarem desvios da normalidade.

Imagens da escola: a informática educativa no Colégio Pedro II

Esta dissertação se propõe responder a uma questão específica: como uma área que propõe uma nova cultura escolar acontece e se estabelece em uma escola secular e com forte tradição humanística? Orientada pelas idéias e escritos do pesquisador, filósofo e teórico chileno José Joaquin Brunner, busquei reflexões sobre a transformação social contemporânea advinda da aproximação da educação com as novas tecnologias da informação e comunicação. Para registrar personagens relevantes e a inserção de práticas culturais centradas no uso das tecnologias da informação e comunicação, em diferentes espaços e tempos da escola, centradas no uso das tecnologias da informação e comunicação optou-se pela investigação realizada com recursos e instrumentos audiovisuais. A partir dos depoimentos de pessoas que participaram direta e indiretamente da implantação dessa nova área, dentro do Colégio Pedro II, apresentamos como parte da pesquisa um documentário de 26 minutos – Imagens da Escola: A Informática Educativa no Colégio Pedro II. Composto por três blocos: primeiros movimentos, espaços e bandeiras e Informática Educativa, espaço em construção

El rey que es formosura de Espanna : imagens do poder real na obra de Afonso X, o sábio (1221-1284)

O rei castelhano Afonso X, o Sábio (1221-1284) é considerado como o idealizador de uma vasta obra que inclui textos de caráter jurídico, historiográfico, científico e sua produção poética. Este estudo propõe evidenciar o caráter propagandístico da obra afonsina considerando as condições de produção e difusão dos textos e a sua relação com o projeto político centralizador do Rei Sábio. Procurando observar a maneira pela qual o pensamento político afonsino é revelado em sua obra, são aqui analisadas as imagens do rex christianus, cujo poder provém de Deus, do rex iustus, cuja função é administrar a justiça em seu reino, e do rex sapiens, que dispõe da virtude e do conhecimento necessários para bem governar.

TM-tree : um método de acesso para consultas por similaridade

O armazenamento de grandes quantidades de informações em bases de dados cria a necessidade de se usar Métodos de Acesso a esses dados de uma forma mais eficiente do que uma busca linear. Dessa forma, diversos Métodos de Acesso vêm sendo propostos há décadas. Desde os mais simples Métodos de Acesso como árvores B até os mais sofisticados Métodos de Acesso Métrico tem-se o mesmo objetivo: a eficiência na consulta. Para cada tipo de dados, para cada tipo de consulta, existe uma diferente forma de acesso mais adequada. Se os dados puderem ser ordenados, pode-se usar uma àrvore B. Na busca por pequenas cadeias de caracteres, pode-se utilizar uma árvore de sufixos. Com a evoluçãocomputacional, não se quer armazenar apenas números ou pequenas seqüências de texto. Já existem diversas bases de dados muito mais complexas, como seqüências de sons, imagens ou até mesmo vídeos armazenados. A complexidade desse tipo de dados e do tipo de consulta feita em cima deles gerou a necessidade de novos Métodos de Acesso. Os chamados Métodos de Acesso Métrico são estruturas capazes de acessar dados bastante complexos, como arquivos multimídia, com uma boa eficiência. Esse tipo de estrutura vem sendo estudada há muitos anos, mas a primeira delas realmente eficaz foi a árvore M. Depois dela, vários outros Métodos de Acesso Métricos surgiram, como a árvore Slim, M2, M+, DF, DBM aprimorando sua estrutura básica Esse trabalho propõe a árvore TM, que inova a forma como os dados são indexados, aprimorando a árvore M. Essa nova estrutura, usa o espaço métrico para a busca dos dados, o que é feito por todos Métodos de Acesso Métricos. Mas sua inovação está na forma como os dados são indexados, usando-se um espaço novo também proposto nesse trabalho, o espaço distorcido. Experimentos mostram uma melhora significativa na eficiência da consulta tanto em quantidade de acesso a disco quando em custo de processamento.

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.

Arquitetura em hardware para co-processamento de tarefas em sistema operacional tempo real

Os sistemas operacionais de tempo real, assim como os sistemas embarcados, estão inseridos no desenvolvimento de projetos de automação industrial segmentado em diversas áreas de pesquisa como, por exemplo, robótica, telecomunicações, e barramentos industriais. As aplicações de sistemas modernos de controle e automação necessitam de alta confiabilidade, velocidade de comunicação, além de, determinismo temporal. Sistemas operacionais de tempo real (SOTR) têm-se apresentado como uma solução confiável quando aplicadas em sistemas que se fundamentam no cumprimento de requisitos temporais. Além disso, o desempenho computacional é totalmente dependente da capacidade operacional da unidade de processamento. Em um sistema monoprocessado, parte da capacidade computacional da unidade de processamento é utilizada em atividades administrativas, como por exemplo, processos de chaveamento e salvamento de contexto. Em decorrência disto, surge a sobrecarga computacional como fator preponderante para o desempenho do sistema. Este trabalho tem por objetivo, analisar e fornecer uma arquitetura alternativa para realizar o co-processamento de tarefas em uma plataforma IBM-PC, aumentando a capacidade computacional do microprocessador principal. No presente trabalho, a plataforma de coprocessamento realiza a execução do algoritmo de escalonamento do sistema operacional, desta forma distribuiu-se o gerenciamento temporal das tarefas entre a plataforma IBM-PC e a unidade de co-processamento.

Detecção de movimento, acompanhamento e extração de informações de objetos móveis

O tráfego de veículos, principalmente nas vias públicas de regiões densamente povoadas, tem sido objeto de preocupação por diversos aspectos: segurança no trânsito, supervisão da frota, controle de poluição, prevenção, registro de irregularidades, etc. Sistemas eletrônicos tradicionais são apontados como limitados pelas dificuldades apresentadas na instalação dos sensores e poucos recursos para extração de informações. Este trabalho propõe um sistema baseado no processamento digital de imagens em vídeo para detectar, acompanhar e extrair informações de um veículo em movimento, tais como: posição, velocidade e dimensões. Embora técnicas de pré-processamento sejam empregadas para minimizar problemas iluminação e trepidação, informações obtidas nas etapas finais do processamento, tendem a distorcer em função destes fatores. Algoritmos baseados em análise probabilística no domínio espaço temporal de imagens 2-D são propostos para segmentar o objeto mesmo na presença destes fatores. A fim de tornar o acompanhamento mais robusto a oclusões e pixels espúrio s, é proposto um método que detecta e rejeita posições inconsistentes do objeto de acordo com a estimativa de sua próxima posição.

Utilização de semivariogramas como redutor de dimensionalidade no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectrais

Com o advento dos sensores hiperespectrais se tornou possível em sensoriamento remoto, uma serie de diferentes aplicações. Uma delas, é a possibilidade de se discriminar classes com comportamentos espectrais quase idênticas. Porém um dos principais problemas encontrados quando se trabalha com dados de alta dimensionalidade, é a dificuldade em estimar os inúmeros parâmetros que se fazem necessários. Em situações reais é comum não se ter disponibilidade de tamanho de amostra suficiente, por exemplo, para se estimar a matriz de covariâncias de forma confiável. O sensor AVIRIS fornece uma riqueza de informações sobre os alvos, são 224 bandas cobrindo o espectro eletromagnético, o que permite a observação do comportamento espectral dos alvos de forma muito detalhada. No entanto surge a dificuldade de se contar com uma amostra suficiente para se estimar a matriz de covariâncias de uma determinada classe quando trabalhamos com dados do sensor AVIRIS, para se ter uma idéia é preciso estimar 25.200 parâmetros somente na matriz de covariâncias, o que necessitaria de uma amostra praticamente impraticável na realidade. Surge então a necessidade de se buscar formas de redução da dimensionalidade, sem que haja perda significativa de informação. Esse tipo de problema vem sendo alvo de inúmeros estudos na comunidade acadêmica internacional. Em nosso trabalho pretendemos sugerir a redução da dimensionalidade através do uso de uma ferramenta da geoestatística denominada semivariograma. Investigaremos se os parâmetros calculados para determinadas partições do transecto de bandas do sensor AVIRIS são capazes de gerar valores médios distintos para classes com comportamentos espectrais muito semelhantes, o que por sua vez, facilitaria a classificação/discriminação destas classes.

Texturas de imagens utilizando conceitos de morfologia matemática

A textura é um atributo ainda pouco utilizado no reconhecimento automático de cenas naturais em sensoriamento remoto, já que ela advém da sensação visual causada pelas variações tonais existentes em uma determinada região da imagem, tornando difícil a sua quantificação. A morfologia matemática, através de operações como erosão, dilatação e abertura, permite decompor uma imagem em elementos fundamentais, as primitivas texturais. As primitivas texturais apresentam diversas dimensões, sendo possível associar um conjunto de primitivas com dimensões semelhantes, em uma determinada classe textural. O processo de classificação textural quantifica as primitivas texturais, extrai as distribuições das dimensões das mesmas e separa as diferentes distribuições por meio de um classificador de máxima-verossimilhança gaussiana. O resultado final é uma imagem temática na qual cada tema representa uma das texturas existentes na imagem original.

Análise descritiva dos sistemas convectivos de escala meso-(alpha) através das imagens de satélite GOES-8

Na América do Sul há uma forte incidência de Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM), que na maioria das vezes, estão associados a desastres naturais. Estes causam impactos não só do ponto de vista meteorológico, mas também social e econômico. Neste trabalho analisa-se 49 Sistemas Convectivos de Meso-α, que atuam na América do Sul, durante os anos de 1999, 2000 e 2001. Com o auxílio de imagens do satélite GOES-8(canal IR, 10,4μm), identifica-se padrões comportamentais ao longo da vida dos SCM. Para a caracterização da evolução temporal e espacial, faz-se uma divisão da análise em duas partes: temporal e espacial. Na análise temporal, observam-se as variações rítmicas na intensificação da atividade convectiva. Na análise espacial, são observadas características como: tamanho e tempo de vida dos SCM e de seus respectivos núcleos distâncias entre os núcleos, trajetórias dos SCM entre outras características comportamentais dos núcleos convectivos que constituem o sistema. A análise dos dados mostra que mais da metade dos casos analisados sofrem dois tipos de variações na atividade convectiva, uma com período de 12 horas, e outra com menor periodicidade, 5,1 horas. Mostra-se que a evolução espacial dos SCM dá-se em média na direção das latitudes mais baixas, de forma discreta com o aparecimento de novos núcleos, na direção noroeste em relação ao núcleo antigo.