CADWeb: categorização automática de documentos digitais

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.

Identificação de impurezas e misturas em pó de café por meio de comportamento espectral e análise de imagens digitais

Para eliminar divergências na interpretação dos resultados e agilizar os atuais métodos de detecção de fraudes em café torrado e moído, foi estabelecido um método baseado na análise por imagem e fundamentado no princípio de que diferentes materiais de origem orgânica, como o pó de café, podem apresentar reflectâncias distintas em diferentes comprimentos de onda do espectro eletromagnético. Partiu-se da hipótese de que o pó de café adulterado, quando submetido a uma fonte artificial de iluminação, apresenta uma reflectância, nos canais vermelho (R), verde (G) e azul (B), diferente em relação à do pó de café não-adulterado. Após as etapas de limpeza, secagem e homogeneização, foram geradas imagens multiespectrais das amostras de café, por meio de uma lupa acoplada a uma câmara CCD (Charge Coupled Device). A quantificação das impurezas na amostra foi obtida utilizando-se curvas de calibração entre a área relativa obtida pela classificação supervisionada de imagens e a porcentagem de impurezas presentes nas amostras. Esse novo método permite agilidade da resposta, ausência de subjetividade nos resultados e não-destruição das amostras analisadas, e assegura um patamar mínimo de detecção de 95% das impurezas do produto.

Les médias et le politique : actes du colloque Le français parlé dans les médias, Lausanne, 1-4 septembre 2009

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Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo

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.

Análise florística e estrutural de sistemas silviagrícolas em Tomé-Açu, Pará

O objetivo deste trabalho foi analisar a composição florística e estrutural de sistemas silviagrícolas em Tomé-Açu, Pará. Os dados dendrométricos foram obtidos por inventário em 40 parcelas amostrais, com três unidades cada uma, no total de 120 unidades de 10x10 m. Foi inventariada a média de 1.424,3 indivíduos por hectare, pertencentes a 27 famílias e a 54 espécies. Tendo-se considerado a variabilidade dos estágios vegetativos, os diferentes sistemas silviagrícolas (SAF) foram divididos em quatro classes hierárquicas: SAF 1, SAF 2, SAF 3, e SAF 4, para estabelecer um sistema de classificação passível de ser utilizado em outras avaliações de campo e em classificações digitais por meio do sensoriamento remoto. Espécies observadas em outros sistemas da região amazônica também foram relevantes para este estudo, especialmente Theobroma cacao, T. grandiflorum e Euterpe oleracea que, juntas, apresentaram médias de frequência relativa de 51%, densidade relativa de 69,2%, dominância relativa de 50,1% e índice de valor de importância de 56,8%. Os dados médios de diversidade florística, abundância, área basal e valor de importância indicam os sistemas silviagrícolas da região de Tomé-Açu como sistemas de produção com potencial econômico e ambiental, se adotado manejo adequado e racional.

Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram-se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.