Gestão Litoral: integração de estudos de percepção da paisagem e imagens digitais na definição da capacidade de carga de praias. O Troço Litoral S. Torpes - Ilha do Pessegueiro

O litoral, espaço geográfico de interface entre o meio marinho e terrestre, reúne múltiplos recursos que têm vindo a ser explorados ao longo dos tempos de uma forma cada vez mais intensa. A crescente ocupação humana das áreas litorais nos últimos 50 anos é disso um claro exemplo, chamando cada vez mais a atenção de entidades e especialistas de vários domínios científicos, para a necessidade de disciplinar e ordenar a exploração dos sistemas litorais. As praias, enquanto parte integrante destes sistemas, não fogem à situação descrita, uma vez que o turismo, entendido como uma das principais indústrias do final do século XX (Nordstrom, 2000), as elege como espaço privilegiado de destino, promovendo o desenvolvimento dos aglomerados adjacentes que suportam todas as actividades complementares ao turismo balnear. As áreas litorais em geral e as praias em particular, são excelentes exemplos de pontos de suporte da actividade turística, muitas vezes, a principal fonte de rendimentos para alguns países, como se pode depreender das palavras de Clark; “Good beaches are worth bilions of tourist dollars. Degraded beaches are worth little” (1995: 17). Assim, a praia pode ser considerada como um factor produtivo limitante do crescimento de um destino turístico, que tem de ser respeitado, para não existir uma degradação de condições que ponha em causa as suas características atractivas, geradoras de toda a riqueza. Mas a degradação das praias é, apenas, um entre vários impactos negativos provocados pela exploração massiva dos sistemas litorais e daí o seu estudo e preservação serem considerados cada vez mais cruciais em processos de desenvolvimento de efectiva sustentabilidade (Pesme, 1997).

Análise de imagens digitais de lâminas delgadas para interpretação e validação dos valores de FZI em reservatórios petrolíferos

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Geológica (Georrecursos)

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.

Validação do método das notas para quantificação da incidência da mancha fisiológica do mamão através do uso de imagens digitais

Neste experimento, utilizou-se o software ImageJ versão 1.32j para quantificar a incidência da Mancha Fisiológica do Mamão (MFM) no intuito de aferir o método das notas, visto que o mesmo é um método subjetivo. O experimento consistiu de um delineamento inteiramente casualizado, em esquema fatorial 3x6, com três cultivares (Golden, Diva e Tainung 01) e seis notas (notas de 0 a 5, sendo 0 para a ausência de incidência da MFM e 5 para a ocorrência máxima de incidência da MFM), sendo os resultados interpretados estatisticamente por meio de análises de variância e de regressão. Foram amostrados 10 frutos para cada cultivar, dentro de cada nota, totalizando assim 180 frutos analisados, sendo os resultados avaliados através do programa Genes. Os resultados mostram que o método das notas pode ser utilizado com segurança, tendo o mesmo se mostrado bastante preciso para quantificar o nível de incidência da MFM.

Banco de imagens mamográficas para treinamento na interpretação de imagens digitais

OBJETIVO: Disponibilizar aos profissionais da radiologia um "software" para treinamento na interpretação de imagens mamográficas em sistemas digitais. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi desenvolvido um "software" em Delphi associado a uma base de dados em Interbase, com a finalidade de armazenar imagens de exames mamográficos associados aos seus laudos em categorias BI-RADS®. As imagens foram previamente qualificadas e digitalizadas em "scanner" a laser Lumiscan 75. O treinamento se faz com imagens apresentadas em monitores comerciais de 17 polegadas, no tamanho 18 × 24 cm. O "software" permite visualizar cada projeção das mamas individualmente, médio-lateral oblíqua e crânio-caudal, ou as quatro imagens simultaneamente. Permite acessar as imagens e os laudos existentes ou interpretar as imagens utilizando o sistema de categorias BI-RADS®, em que o "software" compara o laudo do usuário com as informações do banco de dados, apontando acertos e erros da interpretação. RESULTADOS: O usuário adquire familiaridade com sistemas digitais, laudos em categorias BI-RADS® e aspectos de qualidade do processo gerador das imagens relativo à detecção de fibras e microcalcificações. CONCLUSÃO: O "software" disponível na intranet da Universidade Federal de São Paulo é ferramenta valiosa para os profissionais interessados em sistemas digitais.

Avaliação de dispositivos de captura de imagens digitais para detecção colorimétrica em microzonas impressas

This report describes a study about the feasibility of using a conventional digital camera, a cell-phone camera, an optical microscope, and a scanner as digital image capture devices on printed microzones. An array containing nine circular zones was drawn using graphics software and printed onto transparency film by a laser printer. Due to its superior analytical performance, the scanner was chosen for the quantitative determination of Fe2+ in pharmaceutical samples. The data achieved using scanned images did not differ statistically from those attained by the reference spectrophotometric method at the confidence level of 0.05.

Análise discriminante paramétrica para reconhecimento de defeitos em tábuas de eucalipto utilizando imagens digitais

A indústria de madeira tem dispensado especial atenção às etapas de classificação e seleção de madeira serrada. Sistemas de Visão Artificial têm sido propostos para automação dessas etapas na indústria. A identificação de características apropriadas para discriminar os defeitos da madeira em imagens digitais é um dos maiores desafios no desenvolvimento desta tecnologia. O objetivo deste trabalho foi avaliar, por meio de técnicas de análise multivariada, a capacidade de discriminar defeitos em tábuas de eucalipto, utilizando-se as características de percentis de imagens coloridas. Foram realizadas análises discriminantes linear e quadrática para classificação de defeitos e madeira limpa em imagens digitais de tábuas de eucaliptos. As características de percentis do histograma das bandas do vermelho, verde e azul, retiradas de dois tamanhos de blocos de imagens, foram utilizadas para desenvolvimento e teste das funções discriminantes. Foram usados 492 blocos, contendo os 12 defeitos estudados e madeira limpa, retirados das imagens de 40 tábuas amostradas aleatoriamente. As características foram analisadas com seus valores originais, escores dos componentes principais e escores das variáveis canônicas. Os menores erros globais de classificação foram 19 e 24% para funções discriminantes lineares com os escores das variáveis canônicas para tamanho de bloco de 64 x 64 e 32 x 32 pixels, respectivamente. Tendo em vista a magnitude desses erros, as características de percentis foram consideradas adequadas para discriminar defeitos e madeira limpa em imagens digitais.

Determinação do "status" nutricional de nitrogênio no feijoeiro utilizando imagens digitais coloridas

Este trabalho teve como objetivo avaliar o uso de índices espectrais, retirados de imagens digitais, para discriminar diferentes doses de N no feijoeiro. O trabalho, conduzido em vasos de 8 dm³, teve cinco tratamentos (0; 50; 100; 150 e 200 kg de N ha-1), com dez repetições. As imagens foram adquiridas aos 30; 40 e 50 dias após a emergência. Foram desenvolvidas funções discriminantes quadráticas, tendo como vetores de entrada as médias dos "pixels" de diferentes combinações dos quatro índices espectrais testados. Três diferentes tamanhos de blocos de imagem foram testados 9 x 9; 20 x 20 e 40 x 40 "pixels". Os melhores resultados foram alcançados pelos blocos de 9 x 9 e 20 x 20 "pixels", apresentando classificação 94; 96 e 96% superior à classificação ao acaso para os blocos 9 x 9 "pixels" e 92; 94 e 94% para os blocos 20x20 "pixels" aos 30; 40 e 50 dias após a emergência, respectivamente.

Comparação de classificadores de imagens digitais na determinação da cobertura do solo

Com o objetivo de comparar dois classificadores de imagens para a estimativa da cobertura vegetal do solo, foram avaliadas as coberturas proporcionadas pela semeadura de leguminosas e de gramíneas, sob diferentes espaçamentos, preparo do solo e condições de céu com e sem nuvens. O experimento foi conduzido em quatro parcelas experimentais de perda de solo, com 22 m x 3,5 m, instaladas em um Argissolo Vermelho-Amarelo. Os tratamentos consistiram: a) mucuna-cinza (Mucuna pruriens) em nível; b) crotalária (Crotalaria juncea) em sulcos dispostos em nível; c) milho (Zea mays L.) em sulcos dispostos em nível, e d) milho semeado no sentido do declive. Foram tomadas fotografias das parcelas dos 15 aos 85 dias após a semeadura para posterior análise, utilizando o Sistema Integrado para Análise de Raízes e Cobertura do Solo (SIARCS) e um algoritmo baseado na emissividade das bandas do verde e do vermelho (SEROBIN). A maior cobertura do solo foi obtida na parcela cultivada com crotálaria (85,8%), a qual também foi alcançada em menor tempo (56 dias após semeadura). Por outro lado, as menores coberturas foram proporcionadas pelos tratamentos milho em nível e milho morro abaixo (38,6 e 35,2%, respectivamente). As exatidões globais foram de 0,96 e 0,92, para as classificações realizadas com os programas SIARCS e SEROBIN, respectivamente, não havendo, no entanto, diferença estatística entre os dois classificadores utilizados, de acordo com o teste Z aplicado, a 5% de probabilidade.

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.

Análise de imagens digitais para a avaliação do comportamento de pintainhos de corte

Na busca por respostas quanto às condições de bem-estar animal, visou-se a avaliar neste trabalho o comportamento de pintainhos nas duas primeiras semanas de vida, por meio de processamento de imagens digitais. O experimento foi realizado em dois galpões comerciais, utilizados para criação de 15.200 aves de corte por galpão, durante um ciclo produtivo, dotados com fornalha a lenha de aquecimento indireto do ar. Foram instaladas duas câmeras de vídeo por galpão para aquisição de imagens digitais. Uma das câmeras possuía inclinação angular de 45º, e a outra, inclinação angular de 90º em relação ao solo. As imagens foram analisadas para cada condição climática diária e binarizadas, sendo depois processadas por meio de descritor de agrupamento/dispersão e correlacionadas com os valores de temperatura do ar. Observou-se correlação entre o descritor e os valores de temperatura do ar, sendo que as imagens obtidas pela câmera posicionada a 45º e divididas em 25 blocos, obtiveram maior correlação. Pelos dados obtidos, pode-se observar que o comportamento de agrupamento e dispersão dos pintainhos pode ser usado como indicador dos estados de conforto térmico e que o descritor se mostrou eficiente para esta quantificação.

Análise de imagens digitais de plântulas para avaliação do vigor de sementes de milho

A análise de imagens digitais tem grande potencial de uso na determinação do vigor de sementes. Associada ao teste de crescimento de plântulas, essa técnica possibilita a análise dimensional de imagens com rapidez e precisão. O resultado é a extensão total de cada plântula via quantificação computadorizada do comprimento de suas partes constituintes. Assim, o objetivo do trabalho foi estudar o vigor de lotes de sementes de milho, por meio do teste de crescimento de plântulas, utilizando-se a análise de imagens. Plântulas de milho (genótipo AG122) foram retiradas do germinador ao quarto dia de desenvolvimento e ordenadas sobre uma folha de poliéster transparente na superfície de um "scanner" para a captação das imagens. Desenvolveu-se uma rotina de processamento no programa "Scil-Image" para a análise das imagens digitais obtidas das plântulas. Houve medição computadorizada da extensão total, com a soma do comprimento do coleóptilo ao comprimento da maior raiz da plântula e, também ao tamanho de todo sistema radicular. As plântulas foram mensuradas manualmente, visando a comparação com o método em estudo. Com os resultados verificou-se que a técnica digital possibilita a associação dos dados obtidos no processamento a eventuais diferenças de vigor existentes em lotes de sementes de milho, de maneira similar a outros métodos destinados à avaliação do vigor de sementes da referida espécie.

Uso de imagens digitais para avaliação de plântulas de feijão

Com o objetivo de observar o crescimento inicial de feijão, utilizando a avaliação de plântulas por meio de imagens digitais, processadas pelo programa Sigma Scan Pro v. 5.0 e pelo método tradicional de laboratório, foi conduzido o experimento avaliando a influência da temperatura, das cultivares e de diferentes lotes de sementes de feijão (Phaseolus vulgaris L.). O experimento foi conduzido em câmaras climatizadas no Laboratório Didático e de Pesquisas em Sementes do Departamento de Fitotecnia - UFSM, onde foram utilizadas as temperaturas constantes de 10, 15, 20, 25 e 30º C, as cultivares Valente e Uirapuru e quatro lotes com diferentes níveis de qualidade fisiológica, obtidos por meio de envelhecimento acelerado durante períodos de zero, 12, 24 e 36 horas (41º C e 100% de UR do ar). A captação de imagens ocorreu concomitantemente à avaliação visual do crescimento das plântulas, utilizando câmera digital (Sony® 3.2 mp). O delineamento experimental utilizado foi inteiramente ao acaso, com quatro repetições e 10 amostras. Os testes realizados foram: comprimento do hipocótilo e da raiz primária de plântulas normais, por meio do método tradicional e da coleta de imagens digitais das mesmas plantas. A partir dos resultados pode-se considerar que as avaliações de crescimento das plântulas por meio da análise de imagens digitais e pelo procedimento tradicional apresentam resultados semelhantes e são eficientes para a avaliação do vigor de sementes de feijão.

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.

Integração de técnicas de SIG e sensoriamento remoto na classificação de imagens digitais através do uso da teoria da evidência

O desenvolvimento de novos, e mais eficientes, métodos de classificação de imagem digitais em Sensoriamento Remoto se constitui em uma importante área que tem chamado a atenção de muitos pesquisadores. Nesta área em particular, um problema que freqüentemente surge para a classificação de imagens digitais provenientes de cenas naturais, é a ocorrência de classes espectrais com resposta espectral muito similar. Nestes casos, os sistemas sensores mais comuns e os métodos tradicionais de classificação de imagem apresentam muito baixa precisão ou mesmo falham completamente. Várias abordagens vem sendo propostas na literatura. Uma das possíveis abordagens consiste em fazer uso de informações auxiliares que possuam poder discriminante para as classes sob análise. Esta é a possibilidade explorada nesta dissertação, utilizar-se de dados auxiliares, provenientes de fontes diversas, tais como: temperatura, precipitação, altitude e classes de solo. Estes dados são então combinados com dados provenientes de imagens multiespectrais de acordo com a Teoria de Evidência proposta por Dempster e Shafer. Esta abordagem é testada usando dados de uma área no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, com a finalidade de delimitar a ocorrência da Mata Nativa com Araucária (composta pela conifera Araucaria angustifolia), que é de difícil separação em relação a outras classes espectrais que ocorrem na região, tornando difícil o processo preciso de classificação.