Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2013. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2014-01-22T11:15:52Z No. of bitstreams: 1 2013_EdnaMargaritaMoncayoTorres.pdf: 3829331 bytes, checksum: 4056e83b746ba1b735edb303c3b0f5de (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-02-05T13:39:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_EdnaMargaritaMoncayoTorres.pdf: 3829331 bytes, checksum: 4056e83b746ba1b735edb303c3b0f5de (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-05T13:39:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_EdnaMargaritaMoncayoTorres.pdf: 3829331 bytes, checksum: 4056e83b746ba1b735edb303c3b0f5de (MD5) / Conceitos aplicados ao controle da soldagem estão produzindo pesquisas direcionadas ao desenvolvimento do monitoramento direto ou indireto da geometria do cordão de solda. A utilização de certos tipos de sensores proporcionou o desenvolvimento de sistemas capazes de medir diretamente a geometria do cordão. No desenvolvimento das pesquisas relacionadas ao monitoramento e controle em tempo real da soldagem, observa-se a utilização de várias abordagens que podem ser agrupadas conforme o parâmetro de monitoramento escolhido. Ao longo dos anos, a demanda de sistemas para o monitoramento e o controle nos processos de soldagem tem crescido. A necessidade de melhorar a produtividade e qualidade levou ao desenvolvimento e aperfeiçoamento de técnicas e sistemas para monitoramento e controle dos processos de soldagem. Este trabalho apresenta uma metodologia para realizar a modelagem, otimização e controle da largura do cordão de solda, permitindo ajustar os parâmetros do processo em tempo real. Desenvolveu-se um sistema integrado de aquisição de imagens, modelagem e controle do processo de soldagem, permitindo uma resposta em tempo real, através de redes neurais artificiais, onde os parâmetros de velocidade de soldagem, velocidade de alimentação do arame e a tensão são preditos em função de uma largura desejada. Para realizar o controle em malha fechada do sistema desenhou-se um controlador “fuzzy” onde se toma como referência a diferença entre a largura que se pretende obter e a largura real do cordão de solda. Este cordão é medido através de um sistema de aquisição e processamento de imagens usando-se uma câmera web de baixo custo. A ação de controle é exercida preferencialmente na velocidade de soldagem, parâmetro que apresenta a maior influência na largura do cordão. Obteve-se cordões de solda com largura pré-definida, além de boa aparência e qualidade. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Welding Control concepts aim to developed researches to improve the monitoring and control of weld bead geometry. The use of certain types of sensors has allowed the development of systems that are able to directly measuring the weld bead geometry. Research developments reviews related to the real-time weld monitoring and control use several approaches that could be grouped according to what sort of parameter is selected for monitoring and over the recent years, the demand for more improved welding systems are growing up. The needs for improving productivity and quality have led to the development and improvement techniques and systems for monitoring and control of welding processes. This work presents a methodology to perform modelling, optimization and control of the weld bead width, enabling to adjust process parameters in real-time. It was developed an integrated system for image acquisition, modelling and control of the welding process allowing a real-time response, through artificial neural networks. Parameters as welding speed, wire feed velocity and voltage are predicted in function of a desired weld bead width. In order to get the closed-loop control system, it was designed a controller "fuzzy" in which is taken as reference the difference between the width to be achieved and the actual width of the bead. This weld bead is measured throughout an acquisition system and images processing using a low price webcam. The control action is carried out preferably in welding speed, a parameter that has the greatest influence on the weld bead width and it has not influence in the metal transfer behaviour. It was obtained weld beads with predefined width, good appearance and quality.

Orientador: Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-21T07:10:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Breda_GeanDavis_M.pdf: 12522100 bytes, checksum: 701d0c3722b880eb418ca3031c87dadb (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Neste trabalho desenvolvemos um sistema automático de reconhecimento de impressões digitais. Este sistema inclui aquisição da imagem, processamento, extração de características e classificação dos padrões. Na aquisição da imagem de impressão digital procuramos estudar os métodos que estão disponíveis e escolher o mais adequado ao nosso propósito. Introduzimos melhoras no método escolhido, o que levou a obtenção de bons resultados. A cadeia de processamento de imagem de impressões digitais é uma contribuição significativa deste trabalho, baseada em morfologia matemática, é desenvolvida especificamente com o objetivo de ser empregada na obtenção do esqueleto de uma imagem de impressão digital. Na extração de características selecionamos atributos para o sistema de classificação. Estes atributos são escolhidos de forma a serem os mais adequados para a tarefa de reconhecimento. Foram extraídos três tipos de características, denominadas: vetor histograma, vetor distância e quadrados concêntricos. Na classificação utilizamos dois tipos de classificadores: redes neurais Back-Propagation e um classificador por correlação. Os melhores resultados na classificação são obtidos utilizando-se o atributo, denominado vetor histograma, conjuntamente com uma rede neural Back-propagation / Abstract: In this work we develope an automatic system of fingerprint recognition. This system includes image acquisition, processing, extraction of features and pattern classification. In the image acquisition of fingerprint, we study the methods already available and choose the more adequate for our application. We improve the method chosen, that improvement leads to obtain good results. The image processing network, which is based on Mathematical Morphology, is a main contribution of this work. It is developed with the objective of obtaining the eskeleton of a fingerprint. In the feature extraction it is chosen the characteristics for the c1assification system. These characteristics are chosen to fit the task of recognition. The following three kinds of features are utilized: histogram vector, length vector and concentric squares. In the classification we utilize two kinds of classifiers:Back-Propagation neural network and correlation classifier.The best result in the classificationis obtained when we utilize the histogram vector with Back-Propagation neural network / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Ardemirio de Barros Silva / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-07-22T12:32:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moura_PauloArmando_M.pdf: 14448090 bytes, checksum: 8727449076c13fd58bf8d04ae3b17dfc (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: A região do VaIe do Ribeira é conhecida como uma das principais áreas produtoras de chumbo no país, estando quase todos os depósitos e ocorrências localizados ao longo de faixas carbonáticas metamorfizadas.A muito tempo é conhecido a existência de ouro no vale e somente a partir do início da década de 70, através de trabalhos geoquímicos de cunho regional, foi possível detectar anomalias de Cu,Pb,Zn e daí partir para pesquisas geológicas visando ouro e sulfetos associados. Tendo em vista inúmeros trabalhos de cunho acadêmico e de projetos de pesquisa mineral no área do Vale, optou-se por realizar a integração de dados geoquímicos, geofísicos e geológicos existentes numa porção do Vale que compreende parte das folhas Braço, Ribeirão do Itacolomi. Mina do Espírito Santo e Iporanga. Utilizou-se um Sistema de Informação Geográfica (GRASS) para propor uma metodologia na construção de um modelo prospectivo que pudesse auxiliar nas tomadas de decisão quanto determinação de áreas potencialmente favoráveis a conter mineralizações de ouro segundo um modelo pré-concebido. Inicialmente foi feita a captura dos dados analógicos referentes as cartas planialtimétricas por scanner, sendo posteriormente vetorizados pelo método semi-automático. Os mapas vetoriais no formato DXF foram convertidos para o formato vetor do Grass e depois transformados em formato raster para serem manipulados. A partir do mapa hipsométrico no formato raster gerou-se o modelo digital de terreno e em seguida partiu-se para a construção das sub-bacias de captação. Cada subbacia gerada foi associada às amostras consideradas anômalas nos elementos Cu, Pb, Zn, Ni, Co e As que constituem as três associações geoquímicas relacionadas a mineralizações de ouro em zonas de cisalhamento. Utilizou-se das funções do SIG (combinação booleana, análise de proximidade, análise de vizinhança e análise de região) para realizar uma análise espacial utilizando-se os diversos fatores que constituem os sub-modelos que satisfazem ao modelo pré-concebido.O modelo pré-concebido refere-se ao modelo de decisão que é constituído por vários mapas de fatores (geológico,geoquímico,geofísico e estrutural). O modelo de decisão adotado no presente trabalho é do tipo lito-estrutural, tendo em vista os resultados de pesquisas existentes na área. No mapa de fator geofísico utilizou-se de dados gamaespectrométricos dos canais K,Th e U, cujas imagens foram reclassificadas em quatro categorias. O mapa de fator estrutural contem zonas de buffer ao longo das zonas de cisalhamento e das fraturas NW. O mapa de fator geoquímico é constituído pelas sub-bacias anômalas nos elementos das associações geoquímicas e o mapa de fator geológico reúne as litologias favoráveis da Fm.Perau e os filitos da Fm.Iporanga. Cada mapa de fator foi ponderado segundo a sua importância na determinação dos sub-modelos. No sub-modelo litológico foram criados três cenários de acordo com as bacias anômalas. A combinação destes sub-modelos representa o modelo de potencial mineral da área / Abstract: The Ribeira Valley is known as one of the main areas which produces lead in Brazil and its deposits and occurences are located in metamorphic carbonatic zones. For a long time gold was known to occur in the vaUey but only at the begining of the 70s geochemical works were carried out and Cu,Pb,Zn anomalies were found associated to gold and sulfides. There are many academic studies and mineral exploration projects in the area but the integration of geochemical, geophysical and geological data with the help of a Geographic Information System provides a methodology that should help in a decision making. The decision model used in this work is litho-structutal. The decision model is made up !Tom several maps (geological, geochemical, geophysical and structural). From the gamaspectrometry dataset K, Th and U were used and the images were reclassified into four categories. The structural map was obtained using the buffer zones along shear zones. The geochemical map is a result of anomalous sub-basins. The geological map represents the favourable lithologies of Perau formation and the phyllites of Iporanga formation, to host gold mineralization. Each map was weighted by its importance in the determination of submodels. The combination of these submodels represents the mineral potential of the area / Mestrado / Metalogenese / Mestre em Geociências

Orientador: Vitor Baranauskas / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T14:40:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Morgado_LaerteFerreira_M.pdf: 5915978 bytes, checksum: acea29bf8767947951774780e3dfe2b9 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Apresentamos um método baseado na Teoria dos Fractais que permite efetuar o cálculo do grau de irregularidade em cada ponto da superfície de uma imagem topográfica. O algoritmo proposto fornece valores que são função da escala de observação, de forma a ignorar irregularidades com tamanhos muito maiores ou muito menores que o valor da escala. Dessa forma, é possível implementar duas funcionalidades: calcular os graus de irregularidade para todos os pixels de uma imagem em uma determinada escala de observação e calcular os graus de irregularidade em diversas escalas para um determinado pixel da imagem. Com a primeira funcionalidade, podemos segmentar a imagem topográfica em regiões de maior ou menor irregularidade quando observada sob uma determinada escala. Com a segunda funcionalidade, podemos estudar a variação do grau de irregularidade de um ponto da imagem quando variamos a escala de observação. Mostramos que esse estudo permite identificar os tamanhos das irregularidades que ocorrem em superfícies topográficas como, por exemplo, os tamanhos médios dos grãos e as distâncias médias entre eles. Um ambiente gráfico foi desenvolvido com a concepção de Orientação a Objetos em C++ para estudo desse algoritmo e pode ser facilmente usado para análise de outros algoritmos similares / Abstract: We describe a method based on the Theory of Fractals to calculate a measure of the degree of irregularity in each surface point of any topographic image. The proposed algorithm gives values that are dependent on the scale of observation so as to ignore irregularities which sizes are much greater or lower than the scale value. Therefore, it is possible to implement two features: calculation of the degrees of irregularity for all the pixels of an image in a given scale of observation and calculation of the degrees of irregularity in many scales of observation for a given image pixel. With the first feature we can segment the topographic image in regions of different degrees of irregularity in a given scale of observation. With the second feature we can study the variation of the degree of irregularity measured for an image pixel while we change the scale of observation. We show that the proposed method allows the identification of the sizes of irregularities that occur in topographic surfaces, such as the mean sizes of the grains / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Jurandir Zullo Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T14:42:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Goncalves_MarcioLeandro_M.pdf: 7323089 bytes, checksum: d602716d35e0023d2a15b7797398fe91 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Este trabalho propõe uma arquitetura para classificação de imagens multiespectrais de sensoriamento remoto, baseada em Redes Neurais Artificiais. A arquitetura é constituída de dois módulos de processamento: um módulo para extração de atributos da imagem utilizando o Mapa Auto-Organizável de Kohonen e outro módulo para a classificação, utilizando uma rede neural de Perceptrons Multicamadas. A arquitetura foi desenvolvida procurando alcançar dois objetivos específicos: explorar as vantagens da aprendizagem não-supervisionada para a extração de atributos; e busca de técnicas para melhorar a performance de tempo de treinamento dos algoritmos de aprendizagem utilizados. Em particular, para melhorar a performance de tempo de treinamento dos algoritmos de aprendizagem, o trabalho investiga implementações de algoritmos de treinamento paralelos para o treinamento do Mapa Auto-Organizável de Kohonen em um ambiente multiprocessado e a utilização de um algoritmo de treinamento avançado para a rede neural de Perceptrons Multicamadas. Os resultados experimentais mostram uma grande melhoria na performance de tempo de treinamento das redes neurais apresentada por esses algoritmos. Para testarmos a sua aplicabilidade, a arquitetura de classificação proposta foi utilizada para a classificação de um segmento de imagem LANDSAT/TM, referente a uma área teste pré-selecionada, e o seu desempenho foi comparado com o de um classificador de Máxima Verossimilhança. Os bons resultados adquiridos pela classificação neural associados com o melhoramento de performance em termos de tempo de treinamento motivam portanto a continuidade e a expansão de esforços de pesquisa nesta área / Abstract: This work presents an Artificial Neural Network (ANN) based architecture for the classification of Remote Sensing (RS) multispectral imagery. This architecture consists of two processing modules: an Image Feature Extraction Module using Kohonen's Self-Organizing Map (SOM) and a Classification Module using a Multi-Layer Perceptron (MLP) network. This architecture was developed aiming at two specific goals: to exploit the advantages of unsupervised learning for feature extraction and the testing of techniques to increase the learning algorithms' performance concerning training time. More specifically, this work tests the implementation of parallel learning algorithms for Kohonen's SOM in a multiprocessing environment and the utilization of a second-order learning algorithm for the MLP network. The experimental results exhibit a much superior performance by both algorithms. To test the applicability of this work, this architecture was applied to the classification of a LANDSAT/TM image segment from a pre-selected testing area and its performance was compared with that of a Maximum Likelihood Classifier. The good results obtained by the neural classification allied to the performance improvement encourage therefore further research efforts in this area / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador : Yuzo Iano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T09:43:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_AnaLuciaMendesCruzSilvestreda_M.pdf: 9262882 bytes, checksum: 89b0df8b2f6cee94189a3edf8914bdb3 (MD5) Previous issue date: 2001 / Mestrado

Orientadores : Elisabete Maria Pascholati, Carlos Roberto de Souza Filho, Gilberto Amaral (In memoriam) / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-07-28T10:04:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PrietoCainzos_RigobertoLazaro_D.pdf: 7653663 bytes, checksum: c917983c1b12ce1756254e96d4c34310 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado

Orientador: Luiz Cesar Martini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T11:57:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LobainaPerez_Wilson_M.pdf: 4522179 bytes, checksum: 8919604c1cda8a700d6503fd88d1469c (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Neste trabalho é estudada e analisada uma classe de filtros chamada Filtros Condicionais Seletores de Posição "RCRS". Os filtros RCRS são analisados dentro de uma classe mais geral denominada Filtros Seletores de Posição "RS" (Rank Seletion), os quais caraterizam-se em colocar na suas saídas uma ordem estatística de um conjunto (amostras) de observação. Muitos outros filtros propostos previamente (ex. filtro mediano, o filtro mediano ponderado central "CWM", o filtro de ordem estatística ponderada "WOS"), e baseados na ordem de posição podem ser formulados através dos filtros RS. A única diferença de tais filtros está em qual informação é usada para decidir a ordem estatística selecionada que será colocada como saída. O tipo de informação usada nos filtros RCRS corresponde com o posicionamento das amostras observadas na entrada de onde surge o nome de Filtros Condicionais Seletores de Posição (Rank Conditioned Rank Selection Filters). Neste trabalho são apresentados também os resultados das simulações computacionais que ilustram o desempenho do filtro RCRS, assim como, a comparação com outros tipos de filtros aplicados na restauração de imagens / Abstract: In this work, a class of nonlinear filters called rank conditioned rank selection (RCRS) filters is studied and developed. The RCRS filters are analyzed within the general framework of rank selection (RS) filters, which are filters constrained to output an order statistic from the observation set. Many filters previously proposed (e.g. median filter, center weighted median filter "CWM", weighted order statistic filter "WOS"), rank order based can be formulated as RS filters. The only difference between such filters is in the information used in deciding which order statistic to output. The information used by the RCRS filters is the ranks of selected input samples, hence the name rank conditioned rank selection filters. In this work, computer simulation results that illustrate the performance of RCRS filters in comparison with other techniques in image restoration are presented. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Alexandre Xavier Falcão / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-13T11:48:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_LuizFernando_M.pdf: 4712861 bytes, checksum: 8394eaf840c42852f3a99c0f296df6ff (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Equipamentos de Ressonância Magnética (RM) permitem a obtenção de seqüências de imagens digitais contendo estruturas tri-dimensionais (3D) do corpo humano. A visualização e a análise computadorizada dessas estruturas têm revolucionado a pratica médica de diversas formas. O enfoque deste trabalho é a análise dos ventrículos laterais do cérebro humano a partir de imagens de RM. O cérebro humano, ou encéfalo, apresenta três divisões, cada uma com componentes e subdivisões relativamente constantes: o Prosencéfalo, o Mesencéfalo e o Rombencéfalo. Neste trabalho, chamamos de c'erebro uma das subdivisões do Prosencéfalo denominada Telencéfalo, que pode ser considerado como sinônimo de hemisférios cerebrais. Um cérebro biologicamente normal (saudável) apresenta um alto grau de simetria com relação ao plano sagital, que o divide em duas partes, hemisfério esquerdo e direito. Uma assimetria neste plano pode, por conseqüência, ser um indicativo de doenças como epilepsia e mal de Alzheimer, entre outras. Anormalidades no volume de certas estruturas e cavidades, tais como os ventrículos laterais, também podem estar associadas a certas doenças neurológicas e psiquiátricas como esquizofrenia, depressão e demência [1]. O objetivo principal deste trabalho e o desenvolvimento de medidas de simetria e assimetria dos ventrículos laterais, cuja análise em indivíduos de grupos controle (biologicamente normais) e em pacientes possa contribuir para o estudo de doenças cerebrais. A realização desta análise esta dividida em três etapas básicas: a segmentação dos ventrículos laterais, a extração de características dos ventrículos segmentados e a classificação e análise dos indivíduos do grupo controle e de pacientes de acordo com as características extraídas. Para a segmentação dos ventrículos laterais, foram estudadas diversas técnicas existentes na literatura, de abordagens manuais a automáticas. No entanto, a literatura é escassa em referências a estudos de segmentação dos ventrículos laterais do cérebro humano. Este trabalho, neste sentido, é pioneiro já que apresenta técnicas de segmentação dos ventrículos laterais que permitem a baixa intervenção do ser humano no processo, reduzindo o tempo necessário para a tarefa. A extração das características dos ventrículos laterais foi realizada por duas abordagens distintas - Dimensão Fractal Multiescala e Registros. Nesta etapa do processo, foi necessário implementar uma técnica de localização e alinhamento do plano inter-hemisferico cerebral, a fim de corrigir um problema típico do processo de captura de imagens de ressonância magnética, o desalinhamento da cabeça do individuo em relação ao plano sagital da imagem. Esta técnica e uma contribuição direta deste trabalho. Por fim, na ultima etapa do processo, a classificação dos indivíduos, foram utilizadas as técnicas manual e automática, a fim de compararmos a eficiência e efetividade de cada uma delas. A classificação manual foi realizada em 2D e 3D, enquanto que, para a classificação automática, com base nas características extraídas, foi utilizado um algoritmo de classificação por floresta de caminhos ótimos, o OPF, desenvolvido por uma equipe de pesquisadores liderados pelo Prof. Dr. Alexandre Falcão. Os resultados foram analisados com base em matrizes de confusão geradas a partir dos dados obtidos com as classificações manual e automática. Essas análises comparam a eficiência das diversas técnicas de classificação utilizadas neste trabalho, apontando as vantagens e desvantagens do uso de cada uma delas. Este trabalho é arte do projeto temático FAPESP 03/13424-1 também se insere no contexto do projeto temático FAPESP CInAPCe (Cooperação Interinstitucional de Apoio a Pesquisas sobre o Cérebro), envolvendo pesquisadores de diversas instituições, principalmente do Laboratório de Neuroimagem do Departamento de Neurologia da Faculdade de Ciências Médicas e do Departamento de Radiologia do Hospital de Clínicas da UNICAMP. / Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) equipment allow the capture of sequences of digital images containing three dimensional (3D) human body structures. The computerized visualization and analysis of such structures have revolutionized the medical practice in many ways. This work focuses on the human brain analysis based on MRI images. A healthy brain presents a high symmetry degree with respect to the sagittal plane that divides it in two parts, the left and right hemispheres. An asymmetry at this plane can, therefore, be a symptom of a disease, such as epilepsy, Alzheimer's or brain tumor [2]. Volume abnormalities in certain structures and cavities, such as the lateral ventricles, can also be associated to diseases, such as schizophrenia, depression and dementia [1]. This work is focused on the development of asymmetry measures of the lateral ventricles, whose analysis in both controls and patients can contribute to the study of brain diseases. This analysis is split into three basic steps: the lateral ventricles segmentation, the feature extraction from the segmented structures and the data classification and analysis according to the extracted features. For the lateral ventricles segmentation, many techniques available in the literature were studied, for both manual and automatic approaches. However, there are very few references available in the literature focusing on lateral ventricles segmentation. This work is, in this sense, pioneer, since it presents techniques for lateral ventricles segmentation that allow very limited user intervention, reducing the time spent in the task. Two different approaches were used to extract the features from the lateral ventricles: Multiscale Fractal Dimension and Image Registration. Additionally, for the feature extraction process, we had to implement a technique for the localization and alignment of the mid-sagittal plane of the brain, in order to correct a typical problem in the MRI capturing procedure - the misalignment of the head with respect to the sagittal plane of the image. This technique is a direct contribution of this work. Finally, in the last step of the process - the classification task - two techniques were used, one manual and another automatic, in order to compare the efficiency and effectiveness between them. The manual classification was based in 2D and 3D image analysis, while the automatic classification was based on the Optimum Path Forest (OPF), a technique developed inside the Institute of Computing at Unicamp. The classification results were analysed through many confusion matrices, generated from the data obtained from the manual and automatic classifications. Those analyses compare the efficiency of the many classification approaches used in this work, pointing the advantages and disadvantages in each of them. This work is part of the FAPESP thematic project no. 03/13424-1 and is also related to the FAPESP CInAPCe (Inter-institutional Cooperation to Support Brain Research) thematic project, that involves researchers from many institutions, specially from the Department of Neurology at the Faculty of Medical Sciences, Unicamp. / Mestrado / Metodologia e Tecnicas da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientadores: Carlos Roberto de Souza Filho, Archimedes Perez Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-09T01:08:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vicente_LuizEduardo_D.pdf: 44738906 bytes, checksum: 6a62c2fac2b997a7d684cfb35bb32d2c (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O progressivo aumento da ocupação e uso intensivo de sistemas ambientais em âmbito global gera conseqüências como a degradação de terras, alteração nos ciclos hidrológicos e de nutrientes e diminuição da capacidade de retenção de carbono. Neste sentido, a utilização de sensoriamento remoto orbital tem contribuído para o estudo das transformações em sistemas ambientais, principalmente devido às suas características multi-escalares de abrangência espacial e temporal. Esse tipo de abordagem permite a realização de análise sistêmica por meio da utilização de técnicas de processamento digital de imagens, aliadas ao conhecimento do comportamento espectral dos materiais sob investigação em escala detalhada (componentes físico-químicos), bem como sua distribuição espacial enquanto sistema ambiental. Estudos deste tipo ainda são raros em áreas tropicais, exigindo um maior conhecimento das suas características espectrais locais. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é contribuir para o estudo de sistemas ambientais tropicais levando-se em consideração técnicas propícias a sua análise e mapeamento por sensores orbitais. Para tanto, foram utilizadas imagens ASTER nos intervalos espectrais do visível (0.52-0.69bm), infravermelho próximo (0.78-0.86 bm), infravermelho de ondas curtas (1.60 a 2.43 bm) e infravermelho termal (8-12bm). Sobre esses dados foram aplicados procedimentos de correção atmosférica considerando parâmetros tropicais locais e técnicas de classificação hiperespectral adaptados para este sensor: (i) Minimum Noise Fraction, (ii) Purity Pure Index, Visualização n-dimensional, e os algoritmos Spectral Angle Mapper e Mixture Tuned Matched Filtering. A fim de se abranger diferentes características ambientais, foram escolhidas três áreas de estudo: Região de Itirapina ¿ SP, Região de Assis ¿ SP e Região de São Francisco de Assis ¿ RS. Cada uma dessas regiões apresenta situações particulares, inerentes a transformações em sistemas ambientais tropicais, envolvendo os seguintes aspectos: (i) zonas de transição em fragmentos ecossistêmicos, (ii) componentes minerais típicos de solos tropicais, e (iii) processos de arenização. Para validação dos dados do sensor ASTER foram utilizados, além de dados de campo, análises espectrais teóricas com base em bibliotecas espectrais, medidas espectrorradiométricas locais, bem como análises por difratrometria de raio X. Como resultado, por meio do uso do intervalo espectral entre o visível o infravermelho de ondas curtas, foi possível mapear áreas de fragmentos vegetacionais numa escala de detalhe, através da separação de diferentes fitofisionomias, como: cerradão, cerrado e mata estacionária semidecídua. Nos solos tropicais foram detectados componentes minerais típicos, como: caulinita, montmorilonita, gibbsita, óxidos e hidróxidos de ferro. No que se refere ao processo de arenização, estudos aqui desenvolvidos, com base no infravermelho termal, permitiram estimar a distribuição e abundância de áreas ricas em quartzo em contraposição a outros alvos da cobertura, como forma de se estabelecer níveis de estabilidade e degradação relativas a esses locais. O conjunto de resultados obtidos neste trabalho é uma contribuição para um melhor entendimento de sistemas ambientais em regiões tropicais, particularmente no que se refere ao uso de sensoriamento remoto orbital, enquanto ferramenta de análise multi-escalar / Abstract: The progressive increase of the occupation and intensive use of environmental systems in a global scale generate consequences such as the degradation of lands, alteration in the hydrologic and nutrients cycles and diminution of the carbon retention capacity. In this sense, the use of orbital remote sensing has contributed for the study of the transformations in environmental systems, mainly due to its multi-scale characteristics of spatial and temporal coverage. This type of approach allows the achievement of systemic analysis by means of digital image processing techniques, coupled with knowledge about the spectral properties of materials under investigation in detail (physical-chemical components), as well as their spatial distribution as an environmental system. This class of study is yet rare in tropical regions, requiring an ample understanding of the spectral signature of the local targets involved. In this view, this work aims to contribute for the study of tropical environmental systems considering advanced techniques for their analysis and mapping by orbital sensors. Images acquired by the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) covering visible (0.52-0.69bm), near infrared (0.78-0.86 bm), shortwave infrared (1,60-2,43 bm) and thermal infrared (8-12bm) wavelengths were employed for these tasks. Firstly, the data were atmospherically corrected based on local tropical parameters and converted to either reflectance (VNIR-SWIR) or emissivity (TIR). Secondly, the pre-processed data were processed through algorithms originally designed for classification of hyperspectral data, such as (i) Minimum Noise Fraction, (ii) Purity Pure Index, (iii) n-dimensional visualization; (iv) Spectral Angle Mapper e and (v) Mixture Tuned Matched Filtering. In order to experiment in different scenarios, three sites were considered: Itirapina and Assis (State of São Paulo) and São Francisco de Assis (State of Rio Grande do Sul). Each of these sites shows particular characteristics as regards tropical environmental system transformations, involving the following aspects: (i) transition zones in ecosystem fragments, (ii) typical tropical ground mineral components, and (iii) desertification-like (arenization) processes. ASTER data were verified and validated using ground field data and spectra derived both from laboratory measurements and from spectral libraries, plus X-Ray Difraction analysis. Based on this multiple data approach, it was possible to map fragments of vegetation in detail, separating different vegetation species based on their distinct spectral signatures between the VNIR-SWIR range, including woodland, shrubland and tropical semideciduous forests. Tropical soils were also mapped with specific minerals such as kaolinite, montmorillonite, gibbsite and iron oxides and hydroxides. As regards the arenization processes, within the study here developed on the basis of ASTER thermal infrared multispectral data, it was possible to estimate the distribution and abundance of quartz-rich areas in contrast to other materials, allowing an assessment about the levels of stability and degradation related to control area. The set of precision results obtained in this work is an important contribution for the study of environmental systems in tropical regions, particularly in what refers to the use of remote orbital sensors as a multi-scale tool / Doutorado / Análise Ambiental e Dinâmica Territorial / Doutor em Ciências