Métodos tradicionais de animação de fluidos têm dificuldade em resolver escoamentos que envolvem aberturas estreitas e geometrias finas. Abordagens anteriores artificialmente inflaram ou voxelizaram geometrias de objetos finos, sacrificando a geometria e topologias corretas do domínio de simulação, impedindo que o escoamento interaja corretamente com regiões estreitas. No trabalho desenvolvido, apresentamos uma técnica de simulação de fluidos que respeita geometrias complexas de maneira precisa e supera obstáculos comuns em ambientes com aberturas estreitas e geometrias finas. A nossa solução baseia-se no recorte preciso de células do grid regular, gerando uma malha conformal à geometria e topologicamente correta. Nós utilizamos uma abordagem de bordas incorporadas (cut-cells): em cada passo do tempo, a malha de triângulos representando a superfície sólida de um objeto no domínio de simulação é recortada pelas células que intercepta, potencialmente gerando múltiplas sub-células distintas. A malha resultante é conformal ao objeto incorporado e se reduz ao grid regular em regiões que não estão em contato com a superfície. Nós estendemos as abordagens tradicionais de advecção de velocidade e projeção da pressão para dar suporte a essa estrutura de malha aprimorada. Em geral, nossa abordagem é capaz de representar melhor detalhes de geometrias que são menores que uma célula do grid, corretamente recuperando condições de contorno no-slip e free-slip, enquanto mantém uma convergência para a solução da pressão de segunda ordem no espaço. Para melhorar a advecção em regiões próximas às bordas irregulares, introduzimos um método de interpolação que funciona em células poliédricas arbitrárias, utilizando-se do método de interpolação spherical barycentric coordinates (SBC). Essa abordagem possibilita que as linhas características do escoamento respeitem a geometria sem penetrá-la, em contraste com métodos tradicionais de interpolação lineares ou cúbicos. Finalmente, nós melhoramos os métodos de advecção com um método FLIP modificado. Nosso método resolve uma dificuldade inerente a advecção Semi-Lagrangiana no contexto de geometrias deslocando-se através do domínio de simulação: as células que são varridas por sólidos em locomoção perdem sua informação de velocidade e tem de ser preenchidas com velocidades extrapoladas de células vizinhas. Nosso esquema FLIP garante que a informação de velocidade viaje corretamente com as superfícies, não necessitando de nenhum método de extrapolação. / Fluid animation methods based on Eulerian grids have long struggled to resolve flows involving narrow gaps and thin solid features. Past approaches have artificially inflated or voxelized boundaries, although this sacrifices the correct geometry and topology of the fluid domain and prevents flow through narrow regions. We present a boundary-respecting fluid simulator that overcomes these challenges. Our solution is to intersect the solid boundary geometry with the cells of a background regular grid to generate a topologically correct, boundary-conforming cut-cell mesh. We extend both pressure projection and velocity advection to support this enhanced grid structure. For pressure projection, we introduce a general graph-based scheme that properly preserves discrete incompressibility even in thin and topologically complex flow regions, while nevertheless yielding symmetric positive definite linear systems. For advection, we exploit polyhedral interpolation to improve the degree to which the flow conforms to irregular and possibly non-convex cell boundaries, and propose a modified PIC/FLIP advection scheme to eliminate the need to inaccurately reinitialize invalid cells that are swept over by moving boundaries. The method naturally extends the standard Eulerian fluid simulation framework, and while we focus on thin boundaries, our contributions are beneficial for volumetric solids as well. Our results demonstrate successful one-way fluid-solid coupling in the presence of thin objects and narrow flow regions even on very coarse grids.

A enorme quantidade de trajetórias contendo múltiplas dimensões, e o aumento de complexidade que esses dados ocasionam, impõem desafios ao visualizar e analisar estas informações. Visualização de Trajetórias deve lidar com alterações tanto na dimensão de espaço quanto na dimensão de tempo. Porém, os atributos de cada trajetória podem ocasionar uma melhor compreensão sobre seus comportamentos e características. Dessa forma, eles não deveriam ser neglicenciados. Neste trabalho, nós abordamos este problema interpretando séries temporais multivariadas com foco nos atributos das trajetórias, em um espaço de configuração que codifica um explícito relacionamento entre as variáveis das séries temporais. Nós propomos uma técnica original de clusterização de trajetórias, chamada Attribute Field k-means (AFKM). Ela usa um espaço de configuração dinâmica para gerar clusters baseados nos atributos e parâmetros definidos pelo usuário. Além disso, incorporando uma interface de sketching, nosso método é capaz de encontrar clusters que aproximam os exemplos de trajetórias desenhados pelo usuário. Nós também desenvolvemos um protótipo para explorar as trajetórias e clusters gerados pelo AFKM, de um modo interativo. Nossos resultados, em sintéticos e reais conjuntos de dados de séries temporais, provam a eficiência e o poder de visualização do nosso método. / The amount of high-dimensional trajectory data and its increasing complexity imposes a challenge when visualizing and analysing this information. Trajectory Visualization must deal with changes both in space and time dimensions, but the attributes of each trajectory may provide insights about its behavior and important aspects. Thus, they should not be neglected. In this work, we tackle this problem by interpreting multivariate time series as attribute-rich trajectories in a configuration space that encodes an explicit relationship among the time series variables. We propose a novel trajectory-clustering technique called Attribute Field k-means (AFKM). It uses a dynamic configuration space to generate clusters based on attributes and parameters set by the user. Furthermore, by incorporating a sketching-based interface, our approach is capable of finding clusters that approximates the input sketches. In addiction, we developed a prototype to explore the trajectories and clusters generated by AFKM in an interactive manner. Our results on synthetic and real time series datasets prove the efficiency and visualization power of our approach.

Este trabalho apresenta uma análise dos principais algoritmos de poligonização de isosuperfícies na GPU. O resultado desta análise mostra tanto como a GPU pode ser modificada para oferecer suporte a este tipo de algoritmo quanto como os algoritmos podem ser modificados para se adaptar as características das GPUs atuais. As técnicas usadas em versões de GPU do Marching Cubes são extendidas e uma poligonização com menos artefatos é gerada. São propostas versões paralelas do Dual Contouring e do Macet, algoritmos que melhoram a aproximação e a forma das malhas de triângulos, respectivamente. Ambas técnicas extraem isosuperfícies a partir de grandes volumes de dados em menos de um segundo, superando versões de CPU em até duas ordens de grandeza. As contribuições desse trabalho incluem uma versão orientada a tabelas do Dual Contouring (DC) para grids estruturados. A tabela é utilizada na especificação da topologia dos quadriláteros, que ajuda a implementação e a eficiência de cache em cenários paralelos. A tabela é adequada para a expansão de streams na GPU em ambos geometry shader e Histogram Pyramids. Além disso, nossa versão de aproximação de características das isosuperfícies é mais simples que a Decomposição de Valores Singulares e também que a Decomposição QR. O posicionamento dos vértices não requer uma diagonalização de matrizes. Ao invés disso, usa-se uma simples interpolação trilinear. Afim de avaliar a eficiência das técnicas apresentadas neste trabalho, comparamos nossas técnicas com versões do Marching Cubes na GPU do estado da arte. Também incluímos uma análise detalhada da arquitetura de GPU para a extração de isosuperfícies, usando ferramentas de avaliação de desempenho da indústria. Essa análise apresenta os gargalos das placas gráficas na extração de isosuperfícies e ajuda na avaliação de possíveis soluções para as GPUs das próximas gerações.

Com o constante crescimento tecnológico, é bastante comum deparar-se com um display público em lugares de grande concentração de pessoas, como aeroportos e cinemas. Apesar de possuírem informações úteis, esses displays poderiam ser melhor aproveitados se fossem interativos. Baseando-se em pesquisas sobre a interação com displays grandes e as características próprias de um display colocado em um espaço público, busca-se uma maneira de interação que seja adequada a esse tipo de situação. O presente trabalho introduz um método de interação por gestos sem necessitar que o usuário interagente segure ou tenha nele acoplado qualquer dispositivo ao interagir com um display público. Para realizar as tarefas que deseja, o usuário só precisa posicionar-se frente ao display e interagir com as informações na tela com suas mãos. São suportados gestos para navegação, seleção e manipulação de objetos, bem como para transladar a tela de visualização e ampliá-la ou diminui-la. O sistema proposto é construído de forma que possa funcionar em aplicações diferentes sem um grande custo de implantação. Para isso, é utilizado um sistema do tipo cliente-servidor que integra a aplicação que contém as informações de interesse do usuário e a que interpreta os seus gestos. É utilizado o Microsoft Kinect para a leitura dos movimentos do usuário e um pós-processamento de imagens é realizado de modo a detectar se as mãos do usuário se encontram abertas os fechadas. Após, essa informação é interpretada por uma máquina de estados que identifica o que o usuário está querendo executar na aplicação cliente. Afim de avaliar o quão robusto o sistema se portaria em um ambiente público real, são avaliados critérios que poderiam interferir na tarefa interativa, como a diferença de luminosidade do ambiente e a presença de mais pessoas no mesmo local de interação. Foram desenvolvidas três aplicações a título de estudo de caso e cada uma delas foi avaliada de forma diferente, sendo uma delas utiliza para fins de avaliação formal com usuários. Demonstrados os resultados da avaliação realizada, conclui-se que o sistema, apesar de não se portar corretamente em todas situações, tem potencial de uso desde que sejam contornadas suas deficiências, a maior parte das quais originária das próprias limitações inerentes ao Kinect. O sistema proposto funciona suficientemente bem para seleção e manipulação de objetos grandes e para aplicações baseadas em interação do tipo pan & zoom, como navegação em mapas, por exemplo, e não é influenciado por diferenças de iluminação ou presença de outras pessoas no ambiente. / With the constant technological growth, it is quite common to come across a public display in places with high concentration of people, such as airports and theaters. Although they provide useful information, these displays could be better employed if they were interactive. Based on research on topics of interaction with large displays and the characteristics of a display placed in a public space, a way of interaction that is suitable for this kind of situation is searched. This paper introduces a method of interaction by gestures without requiring that the interacting user take hold or have to him attached any device to interact with a public display. To accomplish the tasks he wants, he needs just to position himself in front of the display and to interact with the information on the screen with his hands. Gestures supported provide navigation, selection and manipulation of objects as well as to pan and zoom at the screen. The proposed system is constructed so that it works in different applications without a large installation cost. In order to achieve this, the system implements a client-server model application that is able to integrate the part that contains the useful information to the user and the one that interprets his gestures. The Microsoft Kinect is used for reading the user’s movements and techniques of image processing are performed to detect if the user’s hands are open or closed. After this information is obtained, it runs through a state machine that identifies what the user is trying to do in the application. In order to evaluate how robust the system is in a real public environment, some criteria that could interfere with the interactive task are evaluated, as the difference in brightness in the environment and the presence of another people in the same place of interaction. Three applications were developed as a case study and each one was evaluated differently, one of them being used for formal user evaluation. Given the results of the performed tasks, it is possible to conclude that the system, although not behaving correctly in all situations, has potential use if its difficulties are circumvented, most of which come from Kinect’s own inherent limitations. The proposed system works well enough for selection and manipulation of large objects and for use in applications based on pan & zoom, like those that supports map navigation, for example, and difference of ilumination or the presence of other persons on the environment does not interfere with the interaction process.

Melanoma é um tipo maligno de lesão de pele pigmentada, e atualmente está entre os tipos de câncer existentes mais perigosos. Entretanto, diferenciar casos malignos de benignos é uma tarefa difícil mesmo para experientes especialistas, e um sistema de diagnóstico auxiliado por computador pode ser uma ferramenta bastante útil. Normalmente, este sistema inicia por um pré-processamento da imagem, isto é, remoção de artefatos indesejados, como pelos, sardas ou efeitos de sombreamento. A seguir, o sistema executa uma etapa de segmentação, identificando as bordas da lesão. Por fim, baseando-se na área da imagem identificada como lesão, diversas feições são computadas e uma classificação é gerada. Neste tese, apresentada na forma de uma coleção de artigos publicados, nós apresentamos técnicas para automaticamente executar todos estes passos, resultando em um pré-diagnóstico para uma lesão de pele pigmentada baseado apenas em uma imagem convencional (uma simples fotografia). Nós testamos nossos métodos em bases de imagens públicas e atingimos melhores resultados de segmentação e classificação que os demais métodos presentes na literatura. / Melanoma is a type of malignant pigmented skin lesion, and currently is among the most dangerous existing cancers. However, differentiating malignant and benign cases is a hard task even for experienced specialists, and a computer-aided diagnosis system can be an useful tool. Usually, the system starts by pre-processing the image, i.e. removing undesired artifacts such as hair, freckles or shading effects. Next, the system performs a segmentation step to identify the lesion boundaries. Finally, based on the image area identified as lesion, several features are computed and a classification is provided. In this Thesis, presented as a collection of published papers, we detail approaches to automatically execute all these steps, resulting in a pre-diagnosis for a pigmented skin lesion based only in a standard camera image (i.e. a simple color photograph). We tested our methods on publicly available datasets and achieved better segmentation and classification results than methods previously proposed in the literature.

Esta dissertação apresenta um novo método para cálculo da pose da cabeça em imagens monoculares. Este cálculo é estimado no sistema de coordenadas da câmera, comparando as posições das características faciais específicas com as de múltiplas instâncias do modelo da face em 3D. Dada uma imagem de uma face humana, o método localiza inicialmente as características faciais, como nariz, olhos e boca. Estas últimas são detectadas e localizadas através de um modelo ativo de forma para faces. O algoritmo foi treinado sobre um conjunto de dados com diferentes poses de cabeça. Para cada face, obtemos um conjunto de pontos característicos no espaço de imagem 2D. Esses pontos são usados como referências na comparação com os respectivos pontos principais das múltiplas instâncias do nosso modelo de face em 3D projetado no espaço da imagem. Para obter a profundidade de cada ponto, usamos as restrições impostas pelo modelo 3D da face por exemplo, os olhos tem uma determinada profundidade em relação ao nariz. A pose da cabeça é estimada, minimizando o erro de comparação entre os pontos localizados numa instância do modelo 3D da face e os localizados na imagem. Nossos resultados preliminares são encorajadores e indicam que a nossa abordagem produz resultados mais precisos que os métodos disponíveis na literatura. / This dissertation presents a new method to accurately compute the head pose in mono cular images. The head pose is estimated in the camera coordinate system, by comparing the positions of specific facial features with the positions of these facial features in multiple instances of a prior 3D face model. Given an image containing a face, our method initially locates some facial features, such as nose, eyes, and mouth; these features are detected and located using an Adaptive Shape Model for faces , this algorithm was trained using on a data set with a variety of head poses. For each face, we obtain a collection of feature locations (i.e. points) in the 2D image space. These 2D feature locations are then used as references in the comparison with the respective feature locations of multiple instances of our 3D face model, projected on the same 2D image space. To obtain the depth of every feature point, we use the 3D spatial constraints imposed by our face model (i.e. eyes are at a certain depth with respect to the nose, and so on). The head pose is estimated by minimizing the comparison error between the 3D feature locations of the face in the image and a given instance of the face model (i.e. a geometrical transformation of the face model in the 3D camera space). Our preliminary experimental results are encouraging, and indicate that our approach can provide more accurate results than comparable methods available in the literature.

Um dos objetivos permanentes da Computação Gráfica é a representação fiel, e por consequência realista, da aparência de objetos e cenas sintetizadas. Para objetos e cenas do Reino Vegetal pode-se dizer que houve um grande avanço nos métodos para modelagem da forma e propriedades de reflexão de elementos individuais, como folhas, e de coleções de elementos, como árvores, vegetação em geral e florestas. Por outro lado, as técnicas para modelagem de padrões visuais presentes em muitos objetos naturais do Reino Vegetal, como listras de melancias ou padrões em folhas e flores, não tem recebido a mesma atenção. O presente trabalho tem por objetivos principais o estudo de técnicas de Computação Gráfica aplicáveis ao Reino Vegetal, principalmente explorar o modelo procedural Mosaico de Clones (MClone), desenvolvido em pesquisas anteriores, para a síntese de padrões visuais familiares do Reino Vegetal. Nossos resultados mostram que, neste contexto, um modelo procedural tem vantagens sobre outras técnicas, como, por exemplo, mapeamento de texturas, pois geralmente esses padrões são necessários em grande quantidade, e, ao menos para algumas plantas, com muitas variações geométricas, a atribuição de coordenadas de textura consistentes é um desafio. Nós mostramos resultados para frutos, cactus e pequenas folhagens decorativas, que confirmam a aplicabilidade do MClone para uma ampla gama de padrões do Reino Vegetal. / There has been a lot of progress in modeling and rendering elements of our Natural World for computer graphics tasks. In the Plant Kingdom, techniques for modeling the visual patterns presented in many natural objects (such as stripes on a watermelon or spots on flowers) have advanced far less than methods for modeling the shape and reflectance properties of individual or large collections of elements (such as leaves and trees). In this work we want to explore the procedural Clonal Mosaic Model (MClone), developed in previous research, for synthesis of many familiar visual patterns from the Plant Kingdom. Our results show that in this context a procedural model has advantages over other techniques such as texture mapping, since these patterns are often needed in large quantities, and at least for some plants, with many geometric variation, assigning consistent texture coordinates is a challenge. We show results for fruits, cactus, and small decorative plants, which confirm the applicability of the MClone model for synthesis of a large group of visual patterns in the Plant Kingdom.

Seleção é uma das quatro formas fundamentais de interação em mundos virtuais. É a habilidade de especificar objectos em ambientes virtuais para ações posteriores. A literatura é rica em técnicas de seleção imediata; no entanto, esta classe de técnicas está exposta a problemas de precisão, ambiguidade e complexidade de seleção. Os problemas mencionados podem ser abordados com técnicas de seleção por: refinamento prograssivo, que consiste na redução da quantia de objetos selecionáveis através de etapas de refinamento, até que o objeto desejado seja selecionado; ou níveis de precisão, que consiste em aumentar a precisão de apontamento através da manipulação de parametros do mapeamento controle para display, assim como na combinação de abordagens de apontamentio. Níveis de precisão é uma classe de técnicas de seleção que estamos propondo neste dissertação. Neste documento também apresentamos uma pesquisa com literatura relacionada a estas duas classes de técnicas de seleção. Adicionalmente, propomos as técnicas de seleção LOP-cursor e tela de desambiguação. A primeira conta com múltiplos níveis de precisão para proporcionar maior controle sobre a posição do cursor, enquanto a segunda usa a alta resolução de entrada proporcionada pela tela sensível ao toque de disposiiticos móveis para rapidamente desambiguar a seleção de um alvo entre centenas de outros objetos. Por fim, apresentamos a metáfora de um cursor com duas pernas, uma nova abordagem para apontar duas posições distintas simultaneamente. O cursor de duas pernas é projetado para rapidamente realizar tarefas compostas, como arrastar e soltar em uma área de trabalho. Avaliações com usuários mostram que nossas abordagens são promissoras, e que o espaço de design de técnicas utilizado dispoitivos móveis pode produzir inúmeras possibilidades. Os usuários foram capazes de selecionar alvos com 0:1 de tamanho angular visual com o LOP-cursor. Em um dos experimentos, a tela de desambiguação obteve a proporção de erro < 0:01 por tentativa de seleção. Por fim, ambas as técnicas foram mais rápidas que o tradicional ray-casting para seleção de objetos pequenos, sendo sempre preferidas pelos usuários. / Selection is one of the four fundamental forms of interaction in a virtual world. It is the ability of the user to specify objects in the virtual environment for subsequent actions. The literature is rich in immediate selection techniques; however, this class of technique is exposed to problems of selection accuracy, ambiguity and complexity. These issues can be addressed using techniques of selection by: progressive refinement, which consists of reducing the amount of selectable objects through refinement steps until the desired object is selected; or levels of precision, which consists of increasing accuracy of pointing by manipulating the control-to-display parameters as well as by the combination of pointing approaches. Levels of precision is a class of selection techniques we are proposing in this dissertation. We also present a survey that comprehends literature on these two classes of selection techniques. Furthermore, we propose the LOP-cursor and the disambiguation canvas selection techniques. The first rely on multiple levels of precision to achieve very high control over the cursor position, while the second uses the high resolution of input provided by a mobile device touchscreen to quickly disambiguate a selection among hundreds of objects. Finally, we present the two-legged cursor metaphor, a novel approach for simultaneously pointing of two distinct locations. The two-legged cursor is intended to be used to quickly perform composite tasks, such as drag and drop. User evaluation shows that our approaches are promising, and that the design space of techniques using mobile devices can lead to numerous possibilities. Users were able to select targets as little as 0:1 of visual angular size with LOP-cursor. In one of its evaluations, disambiguation canvas achieved an error rate < 0:01 per selection trial. Finally, Both techniques performed faster than ray-casting for small targets, and overall they were preferred by users.

Muitas aplicações tratam dados estruturados na forma de grafos, como, por exemplo, redes sociais, redes de computação e comunicação, redes epidemiológicas, entre outras. Essas aplicações são baseadas em grafos multivariados representando itens e relacionamentos caracterizados por múltiplos atributos. A maioria das técnicas descritas na literatura para lidar com grafos multivariados concentram-se em problemas associados com visualização da topologia ou em problemas associados com a visualização de múltiplos atributos de itens separados da topologia do grafo. Durante a exploração de grafos multivariados, os usuários podem se beneficiar da combinação de diversas técnicas de visualização. A fim de apoiar os usuários durante essa exploração, esta tese propõe uma abordagem que permite ao usuário combinar diversas técnicas de visualização, mantendo o controle da história das visualizações encadeando-as de uma maneira integrada. Os usuários são capazes de comparar os resultados fornecidos por diferentes técnicas de visualização, o que proporciona o sinergismo necessário para a compreensão mais completa do conjunto de dados. São propostas também três técnicas para a exploração de grafos multivariados. A primeira técnica (ClusterVis) fornece a visualização das relações entre atributos de nodos pertencentes a agrupamentos. A segunda, denominada GlyphMatrix, explora o uso de glifos e matriz de adjacência, para visualizar a relação entre atributos associados às arestas. E, finalmente, a terceira (Iris) permite a visualização de atributos associados às arestas de nodos adjacentes. / Many computing applications imply dealing with network data, for example, social networks, communications and computing networks, epidemiological networks, among others. These applications are based on multivariate graphs representing items and relationships characterized by multiple attributes. Most of the visualization techniques described in the literature for dealing with multivariate graphs focus either on problems associated with the visualization of topology or on problems associated with the visualization of multiple attributes of items, separated from the graph topology. During the exploration of multivariate graphs, users might get benefit of combining these diverse visualization techniques. In order to support users during that exploration, this thesis proposes an approach that allows users to combine diverse visualization techniques while keeping track of the history of chained visualizations in an integrated way. Users are able to compare results provided by different visualization techniques, and thus the tools provide the synergism one needs to fully comprehend the data set. Three techniques were embedded in the approach. The first one emphasizes the visualization of relations between the attributes of nodes belonging to clusters, and thus is called ClusterVis. The second one is named GlyphMatrix, and explores the use of glyphs and adjacency matrices as an alternative representation of the relation between the attributes of edges. Finally, a third technique (Iris) provides features for the visualization of attributes of edges of adjacent nodes.

O monitoramento do meio ambiente e suas mudanças requer a análise de uma grade quantidade de imagens muitas vezes coletadas por satélites. No entanto, variações nos sinais devido a mudanças nas condições atmosféricas frequentemente resultam num deslocamento da distribuição dos dados para diferentes locais e datas. Isso torna difícil a distinção dentre as várias classes de uma base de dados construída a partir de várias imagens. Neste trabalho introduzimos uma nova abordagem de classificação supervisionada, chamada Classifica-Normaliza-Classifica (CNC), para amenizar o problema de deslocamento dos dados. A proposta é implementada usando dois classificadores. O primeiro é treinado em imagens não normalizadas de refletância de topo de atmosfera para distinguir dentre pixels de uma classe de interesse (CDI) e pixels de outras categorias (e.g. floresta versus não-floresta). Dada uma nova imagem de teste, o primeiro classificador gera uma segmentação das regiões da CDI e então um vetor mediano é calculado para os valores espectrais dessas áreas. Então, esse vetor é subtraído de cada pixel da imagem e portanto fixa a distribuição de dados de diferentes imagens num mesmo referencial. Finalmente, o segundo classificador, que é treinado para minimizar o erro de classificação em imagens já centralizadas pela mediana, é aplicado na imagem de teste normalizada no segundo passo para produzir a segmentação binária final. A metodologia proposta foi testada para detectar desflorestamento em pares de imagens co-registradas da Landsat 8 OLI sobre a floresta Amazônica. Experimentos usando imagens multiespectrais de refletância de topo de atmosfera mostraram que a CNC obteve maior acurácia na detecção de desflorestamento do que classificadores aplicados em imagens de refletância de superfície fornecidas pelo United States Geological Survey. As acurácias do método proposto também se mostraram superiores às obtidas pelas máscaras de desflorestamento do programa PRODES. / Monitoring natural environments and their changes over time requires the analysis of a large amount of image data, often collected by orbital remote sensing platforms. However, variations in the observed signals due to changing atmospheric conditions often result in a data distribution shift for different dates and locations making it difficult to discriminate between various classes in a dataset built from several images. This work introduces a novel supervised classification framework, called Classify-Normalize-Classify (CNC), to alleviate this data shift issue. The proposed scheme uses a two classifier approach. The first classifier is trained on non-normalized top-of-the-atmosphere reflectance samples to discriminate between pixels belonging to a class of interest (COI) and pixels from other categories (e.g. forest vs. non-forest). At test time, the estimated COI’s multivariate median signal, derived from the first classifier segmentation, is subtracted from the image and thus anchoring the data distribution from different images to the same reference. Then, a second classifier, pre-trained to minimize the classification error on COI median centered samples, is applied to the median-normalized test image to produce the final binary segmentation. The proposed methodology was tested to detect deforestation using bitemporal Landsat 8 OLI images over the Amazon rainforest. Experiments using top-of-the-atmosphere multispectral reflectance images showed that the deforestation was mapped by the CNC framework more accurately as compared to running a single classifier on surface reflectance images provided by the United States Geological Survey (USGS). Accuracies from the proposed framework also compared favorably with the benchmark masks of the PRODES program.