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.

Discriminação da cobertura vegetal do Cerrado matogrossense por meio de imagens MODIS

O objetivo do presente trabalho foi avaliar o potencial de uso do modelo linear de mistura espectral (MLME), aplicado em imagens "Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer" (MODIS), para discriminar as classes de cobertura vegetal natural e antropogênica do Cerrado matogrossense. O monitoramento do bioma Cerrado está se tornando muito importante devido à sua forte antropização, principalmente nas últimas quatro décadas. Nesse contexto, o sensor MODIS apresenta-se como opção devido à sua alta resolução temporal. Entretanto, considerando sua moderada resolução espacial, é indicada a decomposição de sua resposta espectral. O MLME apresenta-se como uma técnica viável, pois permite estimar o percentual dos componentes do pixel. Os dados utilizados nos perfis temporais das classes corresponderam às seguintes imagens fração do MLME: vegetação, solo e sombra. A discriminação das classes naturais e antropogênicas foi avaliada por meio do cálculo da distância Mahalanobis e apresentada por meio de dendrogramas. As imagens fração permitem análises de séries temporais na caracterização espacial e temporal das classes. As imagens fração solo e sombra, na estação seca, apresentam melhores resultados na discriminação das classes selecionadas. Para discriminação de classes com composições florísticas semelhantes, são indicadas as imagensfraçãoda estação chuvosa.

Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa classificação automática e visual de imagens multitemporais dos satélites TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 disponível para a safra 2000/2001. A área de soja no Rio Grande do Sul pode ser estimada por meio de um modelo de amostragem probabilística estratificada por pontos, sendo que a melhor estimativa é obtida para o maior tamanho amostral (1.990 pontos), com diferença de apenas -0,14% em relação à estimativa do mapa de referência e um coeficiente de variação de 6,98%.

Production of annual winter forage sown before and after soybean harvest under different nitrogen fertilization levels

The objective of this work was to evaluate the effect on forage yield of sowing winter forage species before and after soybean harvest, at different nitrogen application levels. The experiment was set out in a randomized block design with a strip-split plot arrangement, and three replicates. Sowing methods (18 days before soybean harvest and six days after soybean harvest) were allocated in the main plots, and the combination among forage species (Avena strigosa cv. IAPAR 61 + Lolium multiflorum; A. strigosa cv. Comum + L. multiflorum; A. strigosa cv. Comum + L. multiflorum + Vicia villosa; A. strigosa cv. Comum + L. multiflorum + Raphanus sativus; and L. multiflorum) and nitrogen levels (0, 140, 280 and 420 kg ha-1) in the plots and subplots, respectively. Forage sowing before the soybean harvest made it possible to anticipate first grazing by 14 days, with satisfactory establishment of forage species without affecting forage production. This method permitted a longer grazing period, preventing the need for soil disking, besides allowing the use of no-tillage system. The mixture of forage species enables higher forage yield for pasture in relation to single species pastures, with response to nitrogen fertilization up to 360 kg ha-1.

Estimativa da produtividade de café com base em um modelo agrometeorológico-espectral

O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheita

Dual-purpose wheat grain and animal production under different grazing periods

The objective of this work was to evaluate the influence of different grazing periods on beef animal production and on wheat forage and grain yield. The experiment was carried out in Pato Branco, PR, Brazil. Six grazing periods were evaluated (0, 21, 42, 63, 84, and 105 days) on dual-purpose wheat cultivar BRS Tarumã. Purunã steers, with average live weight of 162 kg and ten months of age, were kept under continuous grazing using a variable stocking rate, in order to maintain the established sward height of 25 cm. Greater increases in total animal gain (TAG) occurred with longer grazing periods. However, there was little increase after 63 days (490 kg ha-1), and TAG decreased from 552 to 448 kg ha-1 between 84 and 105 days. Grain yield decreased from 2,830 to 610 kg ha-1 when the grazing period increased from 0 to 105 days, but there was little change after 63 days (750 kg ha-1). Cultivar BRS Tarumã shows excellent animal production potential, and the decision on how long wheat pastures should be grazed must be based on relative prices of grain and livestock.

Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso

O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.

Grazing intensities and poultry litter fertilization levels on corn and black oat yield

The objective of this work was to assess the effect of poultry litter fertilization levels on corn and black oat yield using different grazing intensities, poultry litter levels (mixture of manure and bedding material) and a chemical fertilization level. The experimental design was a randomized complete block in a split-plot arrangement with four replicates. Black oat + ryegrass grazing intensities, characterized by different pasture sward management, with animal entrance at 25, 30 and 35-cm heights and exit at 5.0, 10 and 15-cm heights, were established at the main plots. After the grazing period, corn was grown at the subplots with four levels of poultry litter (0, 4,953, 9,907 and 14,860 kg ha-1), aiming to supply 0, 100, 200 and 300 kg ha-1 of nitrogen, and a treatment with chemical fertilizer, according to soil analysis. Grazing intensities had no effect on corn yield. Corn yield was 7,493, 8,458, 9,188, 10,247 and 11,028 kg ha-1, respectively, for the treatments without and with 4,953, 9,907 and 14,860 kg ha-1 of poultry litter, and the treatment with chemical fertilization. Poultry litter levels have a residual effect on the production of black oat grown in succession to corn.

Soybean crop area estimation by Modis/Evi data

The objective of this work was to develop a procedure to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul state, Brazil. Estimations were made based on the temporal profiles of the enhanced vegetation index (Evi) calculated from moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) images. The methodology developed for soybean classification was named Modis crop detection algorithm (MCDA). The MCDA provides soybean area estimates in December (first forecast), using images from the sowing period, and March (second forecast), using images from the sowing and maximum crop development periods. The results obtained by the MCDA were compared with the official estimates on soybean area of the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. The coefficients of determination ranged from 0.91 to 0.95, indicating good agreement between the estimates. For the 2000/2001 crop year, the MCDA soybean crop map was evaluated using a soybean crop map derived from Landsat images, and the overall map accuracy was approximately 82%, with similar commission and omission errors. The MCDA was able to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul State and to generate an annual thematic map with the geographic position of the soybean fields. The soybean crop area estimates by the MCDA are in good agreement with the official agricultural statistics.

Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do índice de vegetação realçado (EVI) e do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) - ambos do sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (Modis) -, para discriminar áreas de soja das áreas de cana‑de‑açúcar, pastagem, cerrado e floresta, no Estado do Mato Grosso. Foram utilizadas imagens adquiridas em dois períodos: durante a entressafra e por ocasião do pleno desenvolvimento da cultura da soja. Para cada classe analisada, foram selecionadas 31 amostras de mapas de referência e avaliadas as diferenças nos valores de cada índice de vegetação, para a classe soja, foram avaliadas frente às demais classes, por meio do teste de Tukey‑Kramer. Em seguida, foram avaliadas as diferenças entre os índices de vegetação, por meio do teste de Wilcoxon pareado. O NDVI apresentou melhor desempenho na discriminação das áreas de soja na entressafra, particularmente com uso das imagens do dia do ano (DA) 161 a 273, enquanto o EVI apresentou melhor desempenho no período de pleno desenvolvimento da cultura, especificamente com uso das imagens de DA 353 a 33. Portanto, o melhor resultado para classificação da soja, no Estado do Mato Grosso, via séries temporais do sensor Modis, pode ser obtida por meio do uso combinado do NDVI na entresssafra e do EVI no pleno desenvolvimento da soja.

Comportamento ingestivo, consumo de forragem e desempenho de cabritas alimentadas com diferentes níveis de suplementação

O objetivo deste trabalho foi avaliar as alterações no comportamento ingestivo, consumo diário de forragem e desempenho de cabritas alimentadas com diferentes níveis de suplementação, em pastagem de aveia‑preta (Avena strigosa, 'IAPAR 61'). Foram utilizadas 36 cabritas da raça Boer, com 10 meses de idade e peso médio inicial de 21 kg, que receberam suplementação alimentar com milho moído e farelo de soja a 0, 0,5, 1 e 1,5% do peso vivo, em pastejo de lotação contínua com taxa de lotação variável. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso com três repetições. Foram avaliados: altura, taxa de acúmulo, massa, oferta e estrutura da pastagem; carga animal; ganho de peso individual e por área; e tempo de pastejo, ruminação e ócio (comportamento ingestivo); além do consumo de forragem. A suplementação diminuiu o consumo de forragem - 2,4, 1,45, 1,43 e 1,05% do peso vivo, nos tratamentos com 0, 0,5, 1 e 1,5%, respectivamente -, o tempo de pastejo diário e o ganho de peso individual. Os níveis de suplementação não alteraram o consumo total de matéria seca (forragem + concentrado) e nem o tempo de ruminação, mas aumentaram o tempo de ócio, o que permitiu maior desempenho dos animais por área.

Distinção de espécies de eucaliptode diferentes idades por meio de imagens TM/Landsat 5

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de imagens do sensor TM/Landsat 5 na diferenciação de plantios comerciais de Eucalyptus dunnii e Eucalyptus urograndis com diferentes idades. Demarcaram-se parcelas para identificar as duas espécies, em dois períodos distintos (2009 e 2011), a idades de 3 e 5 anos, para E. dunnii, e 2,2 e 4,2 anos para E. urograndis. Avaliaram-se seis bandas do sensor TM/Landsat 5 (B1, B2, B3, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação: razão simples (SR); índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI); índice de vegetação ajustado ao solo (Savi)-0,25; Savi-0,5; índice de vegetação por diferença normalizada com uso da banda verde (GNDVI); e índice de umidade na vegetação (MVI). O processamento digital das imagens consistiu de correção geométrica, radiométrica e atmosférica. Os plantios de E. dunnii e E. urograndis foram diferenciados por meio de cinco bandas do Landsat (B2, B3, B4, B5 e B7) e três índices de vegetação (Savi-0,5, Savi-0,25 e GNDVI), no ano de 2009, e por quatro bandas do Landsat (B2, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação (NDVI, SR, Savi-0,5, Savi-0,25, MVI e GNDVI) no ano de 2011. Os dados espectrais extraídos das imagens TM/Landsat 5 são eficazes, tanto para distinguir as espécies de eucalipto como também a mesma espécie em plantios equiâneos.

Micronization of Pharmaceuticals and Food Ingredients using Supercritical Fluid Techniques

Micronization techniques based on supercritical fluids (SCFs) are promising for the production of particles with controlled size and distribution. The interest of the pharmaceutical field in the development of SCF techniques is increasing due to the need for clean processes, reduced consumption of energy, and to their several possible applications. The food field is still far from the application of SCF micronization techniques, but there is increasing interest mainly for the processing of products with high added value. The aim of this study is to use SCF micronization techniques for the production of particles of pharmaceuticals and food ingredients with controlled particle size and morphology, and to look at their production on semi-industrial scale. The results obtained are also used to understand the processes from the perspective of broader application within the pharmaceutical and food industries. Certain pharmaceuticals, a biopolymer and a food ingredient have been tested using supercritical antisolvent micronization (SAS) or supercritical assisted atomization (SAA) techniques. The reproducibility of the SAS technique has been studied using physically different apparatuses and on both laboratory and semi-industrial scale. Moreover, a comparison between semi-continuous and batch mode has been performed. The behaviour of the system during the SAS process has been observed using a windowed precipitation vessel. The micronized powders have been characterized by particle size and distribution, morphology and crystallinity. Several analyses have been performed to verify if the SCF process modified the structure of the compound or caused degradation or contamination of the product. The different powder morphologies obtained have been linked to the position of the process operating point with respect to the vapour-liquid equilibrium (VLE) of the systems studied, that is, mainly to the position of the mixture critical point (MCP) of the mixture. Spherical micro, submicro- and nanoparticles, expanded microparticles (balloons) and crystals were obtained by SAS. The obtained particles were amorphous or with different degrees of crystallinity and, in some cases, had different pseudo-polymorphic or polymorphic forms. A compound that could not be processed using SAS was micronized by SAA, and amorphous particles were obtained, stable in vials at room temperature. The SCF micronization techniques studied proved to be effective and versatile for the production of particles for several uses. Furthermore, the findings of this study and the acquired knowledge of the proposed processes can allow a more conscious application of SCF techniques to obtain products with the desired characteristics and enable the use of their principles for broader applications.

Multidetector computed tomography in the preoperative staging of gastric adenocarcinoma

Objective:To evaluate the role of multidetector computed tomography in the preoperative investigation of tumor invasion depth and lymph node and metastatic involvement according to the TNM classification, in patients with gastric adenocarcinoma.Materials and Methods:Fifty-four patients with biopsy-confirmed gastric cancer underwent preoperative staging with 64-channel multidetector computed tomography. Two independent radiologists analyzed the images and classified the findings. Sensitivity, specificity, accuracy and overall accuracy were calculated for each observer. The interobserver agreement was also evaluated.Results:The accuracy in the classification of categories T ranged from 74% to 96% for observer 1 and from 80% to 92% for observer 2. The overall accuracy was 70% for both observers. The weighted kappa index was 0.75, consistent with a significant interobserver agreement. The accuracy in the classification of lymph node involvement (category N) ranged from 55% to 79% for observer 1 and from 73% to 82% for observer 2. The evaluation of metastatic involvement showed an overall accuracy of 89.6% for both observers.Conclusion:64-channel multidetector computed tomography demonstrated clinically relevant accuracy in the preoperative staging of gastric adenocarcinoma as regards invasion depth (T category) and metastatic involvement (M category).