Avaliação das condições de segurança do trabalho na colheita e transporte florestal em propriedades rurais fomentadas no Estado do Espírito Santo

Este trabalho foi desenvolvido com informações obtidas de 70 proprietários rurais fomentados, responsáveis por 90 contratos de fomento florestal, com o objetivo de caracterizar as condições de segurança do trabalho na colheita e transporte florestal, em propriedades rurais fomentadas no Estado do Espírito Santo. A área fomentada por contrato variava entre 1,5 e 100,0 ha, sendo de até 30 ha em 86,7% dos contratos e com relevo montanhoso em 61,2%. A colheita e transporte florestais foram terceirizados em 70 e 80% dos contratos amostrados, respectivamente, e realizados por conta dos proprietários nos demais. A maioria dos prestadores de serviço terceirizados era contratada informalmente. Foi empregada a mão-de-obra contratada na maioria dos contratos com colheita própria, sendo a maior parte não qualificada e contratada informalmente. Grande parte dos trabalhadores deslocava-se por conta própria até o local de colheita. Ocorreram acidentes de trabalho em 16,3% dos contratos, sendo 60% na colheita e transporte florestal próprios. A maioria dos acidentes aconteceu na atividade de corte e atingiu, principalmente, os membros inferiores e superiores do trabalhador acidentado. Os trabalhadores não utilizavam equipamentos de proteção individual em 62,1% dos contratos com colheita própria e em 23,0% dos terceirizados. Observou-se carência de material de primeiros socorros, bem como falta de instrução para o socorro de trabalhadores acidentados na colheita florestal.

Sistema de otto-codificação modificado para endereçamento de redes hidrográficas

Há, no âmbito do gerenciamento de recursos hídricos, uma carência por sistemas de aplicação global que referenciem, indiquem e identifiquem, de forma única e eficiente, a organização espacial das bacias hidrográficas e respectivas redes de drenagem. Neste trabalho, propôs-se uma modificação no sistema de endereçamento originalmente concebido por Otto Pfafstetter. A nova metodologia utiliza tão-somente as redes de drenagem no formato vetorial e considera, em vez da área das bacias, o comprimento dos seus cursos d'água para codificá-los. Essa estratégia elimina o elevado ônus associado à obtenção de dados de altimetria e à derivação dos respectivos modelos digitais de elevação, imprescindíveis à correta determinação das áreas de contribuição das bacias hidrográficas. Adicionalmente, elimina-se o esforço computacional das operações baseadas em localização espacial, uma vez que agora é possível realizá-las exclusivamente por atributos. Com base nessa metodologia, desenvolveu-se o aplicativo Otto-Sys, utilizando a linguagem de programação AML, nativa do sistema de informações geográficas Arc/INFO workstation. Para exemplificar os resultados da otto-codificação por comprimento dos cursos d'água, apresentou-se um estudo de caso utilizando a rede de drenagem do rio Caeté, afluente do rio Iaco, pertencente à bacia do rio Purus, no Estado do Amazonas. O detalhamento dessa hidrografia vetorial implicou cinco níveis de codificação. Tendo-se codificado toda a rede hidrográfica, qualquer sistema de informações geográficas, mesmo aqueles que não dispõem de recursos específicos para análises e navegação em redes, poderá oferecer serviços de navegação topológica, organização, estruturação, endereçamento e gerenciamento dessas bases de dados. Desse modo, o acesso em tempo real a tais procedimentos poderá ser perfeitamente estendido a qualquer dispositivo capaz de acessar os sistemas web.

Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall por diferentes algoritmos, bem como a aplicação de redes neurais artificiais para estimação do volume de madeira de eucalipto em função do diâmetro a 1,30 m do solo (DAP), da altura total (Ht) e do clone. Foram utilizadas 21 cubagens de povoamentos de clones de eucalipto com DAP variando de 4,5 a 28,3 cm e altura total de 6,6 a 33,8 m, num total de 862 árvores. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado nas formas linear e não linear, com os seguintes algoritmos: Gauss-Newton, Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, Simplex, Hooke-Jeeves Pattern, Rosenbrock Pattern, Simplex, Hooke-Jeeves e Rosenbrock, utilizado simultaneamente com o método Quasi-Newton e com o princípio da Máxima Verossimilhança. Diferentes arquiteturas e modelos (Multilayer Perceptron MLP e Radial Basis Function RBF) de redes neurais artificiais foram testados, sendo selecionadas as redes que melhor representaram os dados. As estimativas dos volumes foram avaliadas por gráficos de volume estimado em função do volume observado e pelo teste estatístico L&O. Assim, conclui-se que o ajuste do modelo de Schumacher e Hall pode ser usado na sua forma linear, com boa representatividade e sem apresentar tendenciosidade; os algoritmos Gauss-Newton, Quasi-Newton e Levenberg-Marquardt mostraram-se eficientes para o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall, e as redes neurais artificiais apresentaram boa adequação ao problema, sendo elas altamente recomendadas para realizar prognose da produção de florestas plantadas.

Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais

Rede neural artificial consiste em um conjunto de unidades que contêm funções matemáticas, unidas por pesos. As redes são capazes de aprender, mediante modificação dos pesos sinápticos, e generalizar o aprendizado para outros arquivos desconhecidos. O projeto de redes neurais é composto por três etapas: pré-processamento, processamento e, por fim, pós-processamento dos dados. Um dos problemas clássicos que podem ser abordados por redes é a aproximação de funções. Nesse grupo, pode-se incluir a estimação do volume de árvores. Foram utilizados quatro arquiteturas diferentes, cinco pré-processamentos e duas funções de ativação. As redes que se apresentaram estatisticamente iguais aos dados observados também foram analisadas quanto ao resíduo e à distribuição dos volumes e comparadas com a estimação de volume pelo modelo de Schumacher e Hall. As redes neurais formadas por neurônios, cuja função de ativação era exponencial, apresentaram estimativas estatisticamente iguais aos dados observados. As redes treinadas com os dados normalizados pelo método da interpolação linear e equalizados tiveram melhor desempenho na estimação.

Avaliação das condições de segurança no trabalho nos setores florestais de uma Instituição Federal de Ensino Superior

O objetivo deste trabalho foi analisar os riscos ocupacionais a que se expõem os trabalhadores dos setores florestais de uma Instituição Federal de Ensino Superior do Estado de Minas Gerais, propondo medidas preventivas e corretivas que minimizem ou eliminem tais condições. A análise foi realizada com observações nos ambientes de trabalho e das Comunicações de Acidente em Serviço (CAS), verificando-se alto índice de acidentes no trabalho. Constatou-se a existência de fatores de riscos em todos os setores analisados, destacando o agente físico por ruído, o agente ergonômico por trabalhos com cargas excessivas e o risco de acidentes pelo uso de máquinas perigosas.

Avaliação da segurança e ocorrência de defeitos na operação de corte semimecanizado de florestas de eucalipto

Avaliou-se a operação de corte semimecanizado nos aspectos de segurança no trabalho de operadores de motosserra e na qualidade da madeira derrubada, visando validar as recomendações técnicas da literatura especializada. O estudo foi realizado em povoamentos de Eucalyptus grandis com idade de 9 anos plantados em espaçamento 3 x 2 m, na Estação Experimental Fazenda Água Limpa (FAL), pertencente à Universidade de Brasília. Foram estabelecidos procedimentos relativos à técnica de derrubada de árvores. O tratamento-testemunha foi executado segundo as recomendações técnicas da literatura especializada. Os demais tratamentos variaram em relação à profundidade e ângulo de execução da boca de corte e, também, à altura de execução do corte de queda das árvores. Avaliaram-se a segurança da operação, ocorrência de rachaduras de topo, formação de espetos e volume de madeira remanescente na cepa, sendo os tratamentos comparados pelo teste de Dunnett. Pelos resultados, o tratamento-testemunha mostrou-se a melhor alternativa técnica para a derrubada de árvores de eucalipto com motosserra, nos aspectos de segurança e qualidade da madeira.

Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto

Este trabalho teve como objetivos aumentar a precisão das estimativas de altura de árvores e diminuir a necessidade de aferição da altura em campo, levando à redução dos custos no inventário florestal através da construção e validação de um modelo de estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto com a utilização de redes neurais artificiais. Os dados utilizados consistiram em três clones, compreendendo cerca de 3.000 árvores em 145 parcelas permanentes com área média de 215 m², mensuradas em seis ocasiões (idades). As variáveis utilizadas para estimar a altura total das árvores dividiram-se em quantitativas: idade (meses), diâmetro com casca a 1,30 m de altura a partir da superfície do solo (dap) e altura dominante média da parcela; e qualitativa: tipo de solo com as respectivas classes. Para validação e aplicação da metodologia proposta, foram consideradas duas situações: (a) quando há a introdução de um novo material genético e não existem informações sobre a relação hipsométrica deste; (b) quando já se conhece a tendência de crescimento em altura dos povoamentos implantados, obtida pela existência de medições em parcelas de IFC. Com as metodologias testadas, obtiveram-se valores de coeficiente de correlação superiores a 0,99. As metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, garantindo alta precisão das estimativas obtidas através das redes neurais artificiais.

Redes neurais artificiais para estimação do volume de árvores

Objetivou-se propor neste estudo uma metodologia com a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA), para redução do número de árvores a serem cubadas durante o processo de geração de equações volumétricas. Os dados utilizados neste estudo foram provenientes de cubagens de 2.700 árvores de povoamentos clonais de eucalipto localizados no Sul da Bahia. O treinamento das RNA foi feito visando à obtenção de redes para a estimação do volume com e sem casca. Como variáveis de entrada, utilizaram-se o diâmetro à altura do peito - 1,30 m (dap), a altura e os diâmetros nas posições de 0,0; 0,5; 1,0; 1,5; 2,0; e 4,0 m do solo e os volumes obtidos até 2 e 4 m. A precisão do método foi feita com a aplicação do teste L&O. Avaliaram-se também a dispersão dos erros percentuais, o histograma de frequência dos erros percentuais e a raiz do erro quadrático médio (RMSE). A metodologia proposta neste estudo mostrou-se eficiente para a estimação do volume de árvores, sendo indicada para a obtenção do volume total com e sem casca de povoamentos de eucalipto, possibilitando a redução dos custos para a construção de equações volumétricas.

Influência da arquitetura na estimativa de volume de árvores individuais por meio de redes neurais artificiais

As redes neurais supervisionadas são compostas por unidades de processamento organizadas de forma paralela, em que cada uma delas computa determinadas funções matemáticas. As unidades são organizadas em camadas e ligadas por pesos sinápticos que ponderam as entradas, buscando ajustá-los a um padrão de saída previamente estabelecido. É fundamental a correta definição do número de camadas e da quantidade de neurônios em cada uma delas, uma vez que o treinamento é influenciado diretamente por esses parâmetros. Para explorar esse ponto, dados de cubagem de cinco empresas diferentes foram reunidos em uma planilha e, de forma aleatória, divididos em conjunto de treinamento e conjunto de validação. Os dados foram apresentados para três redes com arquiteturas diferentes. A avaliação foi feita por meio de gráficos de resíduos e teste t (p< = 0,05). Com base nos resultados, foi possível concluir que, para obter estimativas de volume por árvore, a rede neural deve ser construída com mais de 10 neurônios na primeira camada, sendo recomendado o uso de mais de uma camada intermediária.

Utilização de redes neurais artificiais para a projeção da distribuição diamétrica de povoamento equiâneos

Objetivou-se neste estudo desenvolver e avaliar a aplicação de redes neurais artificiais para a projeção de parâmetros da distribuição Weibull. Utilizaram-se dados de parcelas permanentes de eucaliptos, mensuradas em oito ocasiões. Ajustou-se a função Weibull com dois parâmetros para todas as parcelas e ocasiões, pelo método da máxima verossimilhança. A projeção da distribuição diamétrica foi feita através de redes neurais artificiais. Comparou-se o método proposto com o método tradicionalmente utilizado na modelagem da distribuição diamétrica. Os modelos utilizando RNA apresentaram melhorias na dispersão gráfica dos resíduos, bem como das estatísticas avaliadas. O método proposto mostrou-se superior ao método comumente usado.

Desenvolvimento do coeficiente parcial de ergonomia e segurança em tratores agrícolas

O presente trabalho teve como objetivo criar e aplicar o coeficiente parcial de ergonomia e segurança em tratores agrícolas (COPES). O COPES corresponde a um valor numérico variável de 0 a 100, que expressa a qualidade em termos de ergonomia e segurança dos tratores agrícolas. O referido coeficiente foi desenvolvido e avaliado por meio da verificação da presença e estado de conservação de itens relacionados à ergonomia e segurança, em 175 tratores agrícolas usados, presentes em 114 propriedades amostradas junto às microrregiões gaúchas de Santa Maria, Restinga Seca e Cachoeira do Sul. Os resultados mostraram que o COPES apresentou grande variação entre os tratores amostrados (7,64 a 84,80), sendo a média geral inferior a 35. Isso demonstra que os tratores agrícolas, atualmente em uso na região abrangida por esta pesquisa, se caracterizam por más condições relacionadas à ergonomia e segurança. Além disso, o valor do COPES mostrou que diminui em escala logarítmica conforme aumenta o tempo de uso dos tratores (r² = 0,8018). Assim, pode-se concluir que o COPES é uma importante ferramenta para a avaliação quantitativa das condições de ergonomia e segurança em tratores agrícolas, demonstrando sensibilidade às variações apresentadas no que se refere a essas características.

Segurança das condições de trabalho de tratorista em aplicações de herbicidas em soja e amendoim e eficiência de equipamentos de proteção individual

Teve-se o objetivo de avaliar a eficiência de um conjunto de equipamentos de proteção individual no controle das exposições proporcionadas ao tratorista aplicando herbicidas nas culturas de soja e de amendoim com o pulverizador de barra e a segurança dessas condições de trabalho. Os pulverizadores utilizados foram os convencionais empregados nas duas culturas para as aplicações de herbicidas em pré-plantio incorporado (ppi), em pré-emergência (pré) e em pós-emergência inicial (pós), com volumes de 200 L ha-1, e 150 L ha-1 apenas na aplicação em pós, na cultura de soja. As exposições sem EPIs foram de 102,77 mL de calda por dia nas aplicações em ppi, 39,62 em pré e 47,14 em pós-emergência. A eficiência dos EPIs no controle das exposições dérmicas foi de 76,5% em ppi, 50,9% em pré e 75,3% em pós-emergência. Na cultura de soja, foram seguras para o tratorista, sem ou com EPIs, as aplicações de pendimethalin, imazaquin e flumetsulam em ppi; de pendimethalin, acetochlor, clomazone, flumioxazin, imazaquin, metribuzin, sulfentrazone, dimethenamid e flumetsulamem em pré, e de bentazone, glyphosate, imazethapyr, quizalofop-ethyl, chlorimuron ethyl e oxasulfuron em pós. Na cultura de amendoim, sem e com EPIs, foi segura a aplicação de pendimethalin em ppi; em pré, a aplicação de alachlor foi classificada como insegura, sem ou com o uso dos EPIs.

Uso de redes neurais artificiais na identificação de vocalização de suínos

O bem-estar dos animais tem sido importante tópico de pesquisa na produção animal, principalmente no tocante às formas de sua avaliação. Na avaliação do bem-estar animal, a vocalização mostra-se como ferramenta interessante, por fornecer dados de forma não-invasiva, podendo também ser facilmente automatizada. O presente trabalho teve o objetivo de implementar algoritmo baseado em redes neurais artificiais, capaz de reconhecer vocalizações relacionadas com padrões indicativos de bem-estar. A pesquisa teve duas partes, sendo a primeira o desenvolvimento do algoritmo, e a segunda, sua validação com dados de campo. Registros prévios permitiram o desenvolvimento do algoritmo, a partir de comportamentos observados em porcas alojadas em gaiolas de maternidade. O software Matlab® foi utilizado na implementação da rede. Foi selecionado um algoritmo de gradiente de retropropagação para treinar a rede com os seguintes critérios de parada: máximo de 5.000 iterações ou soma quadrática do erro menor que 0,1. A validação deu-se com porcas e leitões alojados em granja comercial. Dentre os comportamentos usuais, os que mereceram destaque foram: a disputa por alimento no momento das mamadas e o eventual risco de agressão involuntária entre os leitões ou entre esses e a porca. O algoritmo foi capaz de reconhecer, por meio da intensidade do ruído, a situação inerente ao risco de redução do bem-estar dos leitões.

Reconhecimento de variedades de soja por meio do processamento de imagens digitais usando redes neurais artificiais

Neste trabalho, foi aplicado o processamento de imagens digitais auxiliado pelas Redes Neurais Artificiais (RNA) com a finalidade de identificar algumas variedades de soja por meio da forma e do tamanho das sementes. Foram analisadas as seguintes variedades: EMBRAPA 133, EMBRAPA 184, COODETEC 205, COODETEC 206, EMBRAPA 48, SYNGENTA 8350, FEPAGRO 10 e MONSOY 8000 RR, safra 2005/2006. O processamento das imagens foi constituído pelas seguintes etapas: 1) Aquisição da imagem: as amostras de cada variedade foram fotografadas por máquina fotográfica Coolpix995, Nikon, com resolução de 3.34 megapixels; 2) Pré-processamento: um filtro de anti-aliasing foi aplicado para obter tons acinzentados da imagem; 3) Segmentação: foi realizada a detecção das bordas das sementes (Método de Prewitt), dilatação dessas bordas e remoção de segmentos não-necessários para a análise. 4) Representação: cada semente foi representada na forma de matriz binária 130x130, e 5) Reconhecimento e interpretação: foi utilizada uma rede neural feedforward multicamadas, com três camadas ocultas. O treinamento da rede foi realizado pelo método backpropagation. A validação da RNA treinada mostrou que o processamento aplicado pode ser usado para a identificação das variedades consideradas.

Influência da suspensão na segurança e no conforto de um pulverizador autopropelido

Para avaliar o comportamento da suspensão do pulverizador autopropelido, foram desenvolvidos modelos físicos e matemáticos em função da excitação ocasionada pelas irregularidades do solo. Neste trabalho, estas irregularidades são representadas por obstáculos de uma pista normalizada segundo a norma ISO 5008. As equações do movimento são obtidas a partir dos modelos matemáticos de meio veículo. As simulações numéricas são executadas nos softwares Matlab® e Simulink®. A partir da entrada conhecida, podem-se determinar as características dos elementos da suspensão para obter níveis desejáveis de conforto e segurança. Foram analisadas quatro diferentes configurações do sistema, variando-se a relação de rigidez a partir de um modelo considerado padrão. Constatou-se que o aumento da relação de rigidez resulta na redução da aceleração vertical e no aumento do curso da suspensão, melhorando o conforto e diminuindo a segurança.