A alta resolução espacial, incorporada aos novos sensores remotos imageadores, apresenta um cenário que promove uma captura excessiva das variações espectrais das classes, funcionando mais como ruído e aumentando desnecessariamente a variância interna das classes. Estas características geram prejuízos no processo de classificação, pois aumentam o erro de Bayes e conseqüentemente pioram a acurácia da classificação. Por isso, a necessidade de abandonar o pixel como unidade de classificação e passar adotar regiões obtidas por segmentação prévia da imagem. Buscando introduzir no processo de classificação variáveis que pudessem se adequar a essas novas características, o presente estudo propõe-se investigar a utilização de atributos de forma e textura em adição aos atributos espectrais. Para poder avaliar a eficácia de cada atributo no processo de classificação, será utilizado um algoritmo de classificação em múltiplos estágios e entre os possíveis critérios de separabilidade será utilizada a distância de Bhattacharrya. A aplicação do algoritmo proposto foi testado sobre os dados imagem do sistema Quickbird e a implementação em ambiente Matlab. / High spatial resolution image data are becoming increasingly available to the users community. The obvious advantages introduced by high resolution data also pose some new challenges. Chief among them is the problem of digital image classification. The traditional pixel based classification procedures frequently yield poor results when applied to high spatial resolution image data. The small ground pixel size frequently captures an unnecessary high level of detail resulting in large class-variances which increase the confusion among classes. In this context, it is normally more convenient to replace individual pixels by image segments, also known as objects, as individuals to be labeled according with the existing classes. One of the main advantages of employing smaller pixels is the ability of capturing spatial information such as shape and texture which may be conveniently added to the spectral data to increase the accuracy in the resulting thematic map. In this study, it is investigated the combined use of spectral and spatial attributes in a classifier. As the data dimensionality may increase substantially due to the larger amount of data used, a feature extraction process are used in the classification procedure, rather than the original spectral and spatial data themselves. A binary decision tree classifier is used in this study to label every image segment. In a binary tree, only two classes are considered at a time on every node. The feature extraction procedure has to optimize the distance between a pair of classes. In this study, the criterion used to define the linear transformation for feature extraction is the Bhattacharyya distance. The proposed methodology is tested using high spatial resolution image data acquired by the sensor system Quickbird. Results are presented and commented.

SANTOS, J. R. V. Avaliação de técnicas de realce de imagens digitais utilizando métricas subjetivas e objetivas. 2016. 82 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2016-11-07T16:27:46Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_jrvsantos.pdf: 29027239 bytes, checksum: 55cc15e705859ff23b730f71dcb22098 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-11-16T17:24:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_jrvsantos.pdf: 29027239 bytes, checksum: 55cc15e705859ff23b730f71dcb22098 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-16T17:24:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_jrvsantos.pdf: 29027239 bytes, checksum: 55cc15e705859ff23b730f71dcb22098 (MD5) Previous issue date: 2016-07-28 / Image enhancement is a technique that increases the visual information available in images. Its use is important for many areas of science, engineering, biomedical, among others. The objetive of this thesis is to implement and evaluate five methods of enhancement images based on Histogram Equalization, Gamma Correction and Retinex. In literature there are objective and subjective metrics that help in the extraction of important features, from the enhanced image, thus being able to assist in the diagnosis of their quality. The images used in this thesis are provided by NASA, which also provides its enhancement results which are evaluated objectively. The results of these five methods are compared using three objective metric Entropy, AMBE (Absolute Mean Brightness Error) and EME (Measure of Enhancement); and subjective by visual analysis issued by 35 volunteers. Two methods have demonstrated sufficient performance for use on platforms with low computing power as embedded platforms. / O realce de imagens é uma técnica que aumenta a informação visual disponível em imagens. Sua utilização é importante para diversas áreas da ciência, engenharia, biomédica, dentre outras. O objetivo desta dissertação é implementar e avaliar cinco métodos de realce de imagens baseados em Equalização de Histograma, Correção Gamma e Retinex. Na literatura existem métricas objetivas e subjetivas que ajudam na extração de características importantes, a partir da imagem realçada, podendo assim auxiliar no diagnóstico de sua qualidade. As imagens utilizada nesta dissertação são cedidas pela NASA, a qual também disponibiliza seus resultados de realce, que são avaliados objetivamente. Os resultados destes cinco métodos são comparados utilizando-se três métricas objetiva entropia, AMBE (Erro de Brilho Médio Absoluto) e EME (Medida de Realce); e subjetiva através da análise visual emitida por 35 voluntários. Dois métodos demonstraram desempenho suficiente para serem usados em plataformas com baixo poder computacional como em plataformas embarcadas.

A alta resolução espacial, incorporada aos novos sensores remotos imageadores, apresenta um cenário que promove uma captura excessiva das variações espectrais das classes, funcionando mais como ruído e aumentando desnecessariamente a variância interna das classes. Estas características geram prejuízos no processo de classificação, pois aumentam o erro de Bayes e conseqüentemente pioram a acurácia da classificação. Por isso, a necessidade de abandonar o pixel como unidade de classificação e passar adotar regiões obtidas por segmentação prévia da imagem. Buscando introduzir no processo de classificação variáveis que pudessem se adequar a essas novas características, o presente estudo propõe-se investigar a utilização de atributos de forma e textura em adição aos atributos espectrais. Para poder avaliar a eficácia de cada atributo no processo de classificação, será utilizado um algoritmo de classificação em múltiplos estágios e entre os possíveis critérios de separabilidade será utilizada a distância de Bhattacharrya. A aplicação do algoritmo proposto foi testado sobre os dados imagem do sistema Quickbird e a implementação em ambiente Matlab. / High spatial resolution image data are becoming increasingly available to the users community. The obvious advantages introduced by high resolution data also pose some new challenges. Chief among them is the problem of digital image classification. The traditional pixel based classification procedures frequently yield poor results when applied to high spatial resolution image data. The small ground pixel size frequently captures an unnecessary high level of detail resulting in large class-variances which increase the confusion among classes. In this context, it is normally more convenient to replace individual pixels by image segments, also known as objects, as individuals to be labeled according with the existing classes. One of the main advantages of employing smaller pixels is the ability of capturing spatial information such as shape and texture which may be conveniently added to the spectral data to increase the accuracy in the resulting thematic map. In this study, it is investigated the combined use of spectral and spatial attributes in a classifier. As the data dimensionality may increase substantially due to the larger amount of data used, a feature extraction process are used in the classification procedure, rather than the original spectral and spatial data themselves. A binary decision tree classifier is used in this study to label every image segment. In a binary tree, only two classes are considered at a time on every node. The feature extraction procedure has to optimize the distance between a pair of classes. In this study, the criterion used to define the linear transformation for feature extraction is the Bhattacharyya distance. The proposed methodology is tested using high spatial resolution image data acquired by the sensor system Quickbird. Results are presented and commented.

A alta resolução espacial, incorporada aos novos sensores remotos imageadores, apresenta um cenário que promove uma captura excessiva das variações espectrais das classes, funcionando mais como ruído e aumentando desnecessariamente a variância interna das classes. Estas características geram prejuízos no processo de classificação, pois aumentam o erro de Bayes e conseqüentemente pioram a acurácia da classificação. Por isso, a necessidade de abandonar o pixel como unidade de classificação e passar adotar regiões obtidas por segmentação prévia da imagem. Buscando introduzir no processo de classificação variáveis que pudessem se adequar a essas novas características, o presente estudo propõe-se investigar a utilização de atributos de forma e textura em adição aos atributos espectrais. Para poder avaliar a eficácia de cada atributo no processo de classificação, será utilizado um algoritmo de classificação em múltiplos estágios e entre os possíveis critérios de separabilidade será utilizada a distância de Bhattacharrya. A aplicação do algoritmo proposto foi testado sobre os dados imagem do sistema Quickbird e a implementação em ambiente Matlab. / High spatial resolution image data are becoming increasingly available to the users community. The obvious advantages introduced by high resolution data also pose some new challenges. Chief among them is the problem of digital image classification. The traditional pixel based classification procedures frequently yield poor results when applied to high spatial resolution image data. The small ground pixel size frequently captures an unnecessary high level of detail resulting in large class-variances which increase the confusion among classes. In this context, it is normally more convenient to replace individual pixels by image segments, also known as objects, as individuals to be labeled according with the existing classes. One of the main advantages of employing smaller pixels is the ability of capturing spatial information such as shape and texture which may be conveniently added to the spectral data to increase the accuracy in the resulting thematic map. In this study, it is investigated the combined use of spectral and spatial attributes in a classifier. As the data dimensionality may increase substantially due to the larger amount of data used, a feature extraction process are used in the classification procedure, rather than the original spectral and spatial data themselves. A binary decision tree classifier is used in this study to label every image segment. In a binary tree, only two classes are considered at a time on every node. The feature extraction procedure has to optimize the distance between a pair of classes. In this study, the criterion used to define the linear transformation for feature extraction is the Bhattacharyya distance. The proposed methodology is tested using high spatial resolution image data acquired by the sensor system Quickbird. Results are presented and commented.

Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-25Bitstream added on 2014-08-13T18:00:30Z : No. of bitstreams: 1 000758676.pdf: 2049270 bytes, checksum: f95548fba5af3d1f0ef8dcecb0a1ad33 (MD5) / Esse trabalho propõe melhorias em uma metodologia preexistente para o refinamento geométrico de contornos de telhados extraídos de dados LASER, usando imagens aéreas de alta resolução e campos aleatórios de Markov (MRF - Markov Random Field). A metodologia original assume que a descrição 3D de cada telhado de edifício reconstruído de dados de varredura a LASER está topologicamente correta e que é necessário apenas melhorar sua acurácia. Uma vez que as cumeeiras de telhado são acuradamente extraídas de dados de varredura a LASER, o objetivo básico é usar imagens aéreas de alta resolução para melhorar somente a qualidade geométrica dos contornos de telhado. Para tanto, essa metodologia utiliza retas extraídas da imagem e as projeções dos contornos de telhados extraídos dos dados LASER para estabelecer uma descrição MRF com base em relações de comprimento, proximidade e orientação entre ambos os conjuntos de retas. A função de energia associada com a descrição MRF é minimizada através de uma versão modificada do algoritmo de força bruta, resultando em um agrupamento de retas para cada contorno de telhado. Uma das melhorias propostas nesse trabalho consiste em incluir na função de energia associada ao MRF uma restrição denominada injunção de quina. Esta restrição leva em conta que a intersecção de duas retas adjacentes, correspondentes a lados de contorno, deve estar próxima de uma quina em 90º. As quinas são extraídas na imagem através de um algoritmo apropriado de processamento de imagem. Outra melhoria na função de energia baseia-se no fato de que as retas representativas de contornos de telhados são aproximadamente paralelas ou ortogonais entre si... / This paper proposes improvements in a previous methodology for the geometric refinement of building roof contours extracted from LASER data using high-resolution aerial images and Markov Random Field (MRF) models. The original methodology takes for granted that the 3D description of each building roof reconstructed from the laser scanning data is topologically correct and that it is only necessary to improve its accuracy. Since roof ridges are accurately extracted from laser scanning data, our main objective is to use high-resolution aerial images to improve the accuracy of roof outlines. For this, this methodology uses lines extracted form the image and the projection of the roof contours extracted from the LASER data to establish a MRF description based on relations of length, proximity and orientation between the two sets of straight lines. One of the proposed improvements is to include in the energy function associated with the MRF a restriction called corner injuction. This restriction considers that the intersection of two adjacent lines, corresponding to the contour sides, should be close to a corner in 90º. The corners are extracted from an image through an appropriate image processing algorithm. Other improvement in the energy function is based on the fact that the lines representing roof contours are aproximately parallel or orthogonal. This restriction was called rectangularity injuction. Other modification in the original methodology refers to the energy function optimization algorithm. The original methodology used the brute force optimization algorithm associated with some heuristics. Although this method allows to obtain the optimal solution, if there is, the search space becomes computationally intractable when dozens of lines are in the search space. It is proposed to use a genetic algorithm in order to solve this problem...

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-12-13T03:09:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 342957.pdf: 1434861 bytes, checksum: 4195176fb5bae37c4fbdb4d7c531b961 (MD5) Previous issue date: 2016 / Em análise forense, as técnicas de identificação de dispositivos de aquisição são usadas para verificar se uma imagem investigada foi adquirida por um determinado dispositivo suspeito (câmera digital, por exemplo). Para tentar solucionar esse problema, uma característica dos equipamentos de aquisição de imagens que vem sendo amplamente explorada é a não uniformidade da fotorresposta (photo-response nonuniformity - PRNU). A PRNU é um padrão de ruído, originário das imperfeições do processo de manufatura, que caracteriza cada fotossensor de forma única. Atualmente, a taxa de sucesso (identificação correta da fonte da imagem) das técnicas baseadas em PRNU, utilizando imagens de baixa resolução, tende a ser limitada. Tal limitação se deve ao fato de que imagens de baixa resolução possuem poucas amostras (pixels) para estimar a PRNU, diferente de imagens de alta resolução. Este trabalho propõe uma nova abordagem baseada em PRNU para identificação de dispositivos de aquisição de imagens. Tal abordagem baseia-se na decomposição da imagem em subimagens, visando reduzir o efeito da interpolação da imagem no processo de estimação da PRNU. Além disso, essa abordagem utiliza todos os canais da imagem, sem distinção entre eles, para obter uma estimativa da PRNU. Assim, resultados melhores são obtidos para identificação da fonte, tanto de imagens de alta resolução quanto de baixa resolução, conforme observado em experimentos realizados com imagens adquiridas por câmeras digitais e câmeras digitais de telefones celulares.<br> / Abstract : In forensic analysis, techniques of acquisition device identification are used for checking whether an image under investigation has been acquired by a particular suspect device (digital camera, for example). For trying to solve this problem, a characteristic of image acquisition device that has been widely explored is the photo-response nonuniformity (PRNU). The PRNU is a pattern noise originating from the imperfections of the manufacturing process, which characterizes each photo sensor. Currently, the success rate (correct identification of the image source) of techniques based on PRNU, using low-resolution images, tends to be limited. Such a limitation is due to the fact that low-resolution images have few samples (pixels) to estimate the PRNU, unlike high-resolution images. This paper proposes a new approach based on PRNU to perform image acquisition device identification. This approach is based on the decomposition of the image into sub-images, aiming to reduce the image interpolation effect in the PRNU estimation process. Moreover, this approach uses all image channels, without distinguishing among them, to estimate the PRNU. Thereby, improved results are obtained for identifying the source for both high-resolution and low-resolution images, as illustrated in experiments carried out by using images from digital cameras and cellphone digital cameras.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Química, Programa de Pós-Graduação em Química, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-09-06T19:04:09Z No. of bitstreams: 1 2016_HadassadeSouzaRamosPontesMoura.pdf: 7866011 bytes, checksum: 5ac084ffe51a11a133f37046e5050c6e (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-11-03T12:15:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_HadassadeSouzaRamosPontesMoura.pdf: 7866011 bytes, checksum: 5ac084ffe51a11a133f37046e5050c6e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-03T12:15:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_HadassadeSouzaRamosPontesMoura.pdf: 7866011 bytes, checksum: 5ac084ffe51a11a133f37046e5050c6e (MD5) / Este trabalho descreve o desenvolvimento de microssistemas fluídicos construídos a base de uretano-acrilato com células de detecção fluorimétricas e quimiluminescentes integradas. Os fenômenos luminescentes são bastante interessantes para a determinação de diversos analitos, entretanto, as estratégias utilizadas para realizar a detecção destas emissões apresentam dificuldades para serem adaptadas às instrumentações do tipo lab-made, não somente por serem de alto custo, mas também devido a sua complexidade. A literatura carece de aplicações para realizar determinações luminescentes com detectores de custo reduzido e de fácil operação. Partindo desta demanda, este projeto se propôs a utilizar como detector alternativo uma webcam comercial para realizar determinações envolvendo medidas de fluorescência e quimiluminescência. A detecção foi baseada em imagens digitais produzidas pela webcam durante o monitoramento contínuo da célula de fluxo do sistema miniaturizado. Para gravar os microcanais no substrato, foi empregada a fotolitografia profunda no UV. As dimensões dos canais são de aproximadamente 450 μm de largura e 550 μm, de profundidade. Para a realização de medidas de quimiluminescência, inicialmente, foi utilizada uma mini fotomultiplicadora (Hamamatsu -H7468-03), para a determinação de paracetamol em amostras de medicamentos. Nesta determinação, foram empregadas as estratégias de injeção hidrodinâmica e multicomutação. Em um segundo momento, a estratégia de injeção de zonas de misturas foi utilizada para realizar esta determinação, empregando a webcam como detector. Para todas as estratégias foram obtidas boas correlações lineares (R2 > 0,99). Os LD obtidos com a PMT foram da ordem de 0,33 mg L-1 e 0,26 mg L-1, enquanto com a webcam, foi obtido um LD de 31 mg L-1. Já para a detecção da fluorescência, a webcam foi utilizada para discriminar diferentes concentrações do fluoróforo fluoresceína e realizar a determinação da dureza da água em amostras de águas minerais, utilizando o fluoróforo calceína. Para ambas as determinações fluorimétricas, foi utilizado um LED com emissão máxima em 470 nm. Em ambos os casos, foram obtidas boas correlações lineares (R2 > 0,99), os LD foram da ordem de 0,02 mg L-1 para a discriminação de fluoresceína e de 80 μmol L-1 para a determinação de Ca2+ com calceína. _________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The following paper describes the development of fluidic microsystems built on urethane-acrylate with embedded fluorimetric and chemiluminescent detection cells. The luminescent phenomena are much interesting for determination of various analytes. However, the strategy used to carry out detection of such emissions tend to produce difficulties regarding their adaptation to lab-made instrumentation, not only because they are costly, but also because of its complexity. Chemical literature lacks applications to operate luminescent determinations with low cost, easily operable detectors. From that perspective, the following project aims to use as an ordinary, commercial webcam as an alternative detector to operate determinations involving chemiluminescence and fluorescence measurements. The mentioned detection was based on digital images produced by the webcam during continuous monitoring of the miniaturized system flow cell. In order to engrave the micro-channels into the substract, deep photolithography on UV was utilised. The channel dimensions are approximately 450 μm wide and 550 μm deep. For operation of chemiluminescence measurements, a mini photomultiplier (Hamamatsu – H7468-03) was used, in order to determine paracetamol in medication samples.. In the mentioned determination, hydrodinamic injection and multicommutation strategies were applied. Secondly, the merging zones injection strategy was applied to operate such determination, by using the webcam as a detector. For all strategies, good linear correlations have been obtained (R2 > 0,99). LDs obtained with PMT were 0,33 mg L-1 and 0,26 mg L-1, as with the webcam the results obtained are a 31 mg L-1 LD. As for the fluorescence detection, the webcam was used to differentiate diverse fluorophore fluoresceine concentrations and to operate determination of water hardness in mineral water samples, by using fluorophore calceine. For both fluorimetric determinations, a LED with maximum emission of 470 nm was applied. In both cases, good linear correlations were obtained (R2 > 0,99), LDs were approximately 0,02 mg L-1 for fluoresceine differentiation, and 80 μmol L-1 for determination of Ca2+ with calceine.

Orientador: Aluir Porfírio Dal Poz / Banca: Maurício Galo / Banca: Fernando Marques de Almeida Nogueira / Resumo: Esse trabalho propõe melhorias em uma metodologia preexistente para o refinamento geométrico de contornos de telhados extraídos de dados LASER, usando imagens aéreas de alta resolução e campos aleatórios de Markov (MRF - Markov Random Field). A metodologia original assume que a descrição 3D de cada telhado de edifício reconstruído de dados de varredura a LASER está topologicamente correta e que é necessário apenas melhorar sua acurácia. Uma vez que as cumeeiras de telhado são acuradamente extraídas de dados de varredura a LASER, o objetivo básico é usar imagens aéreas de alta resolução para melhorar somente a qualidade geométrica dos contornos de telhado. Para tanto, essa metodologia utiliza retas extraídas da imagem e as projeções dos contornos de telhados extraídos dos dados LASER para estabelecer uma descrição MRF com base em relações de comprimento, proximidade e orientação entre ambos os conjuntos de retas. A função de energia associada com a descrição MRF é minimizada através de uma versão modificada do algoritmo de força bruta, resultando em um agrupamento de retas para cada contorno de telhado. Uma das melhorias propostas nesse trabalho consiste em incluir na função de energia associada ao MRF uma restrição denominada injunção de quina. Esta restrição leva em conta que a intersecção de duas retas adjacentes, correspondentes a lados de contorno, deve estar próxima de uma quina em 90º. As quinas são extraídas na imagem através de um algoritmo apropriado de processamento de imagem. Outra melhoria na função de energia baseia-se no fato de que as retas representativas de contornos de telhados são aproximadamente paralelas ou ortogonais entre si... / Abstract: This paper proposes improvements in a previous methodology for the geometric refinement of building roof contours extracted from LASER data using high-resolution aerial images and Markov Random Field (MRF) models. The original methodology takes for granted that the 3D description of each building roof reconstructed from the laser scanning data is topologically correct and that it is only necessary to improve its accuracy. Since roof ridges are accurately extracted from laser scanning data, our main objective is to use high-resolution aerial images to improve the accuracy of roof outlines. For this, this methodology uses lines extracted form the image and the projection of the roof contours extracted from the LASER data to establish a MRF description based on relations of length, proximity and orientation between the two sets of straight lines. One of the proposed improvements is to include in the energy function associated with the MRF a restriction called corner injuction. This restriction considers that the intersection of two adjacent lines, corresponding to the contour sides, should be close to a corner in 90º. The corners are extracted from an image through an appropriate image processing algorithm. Other improvement in the energy function is based on the fact that the lines representing roof contours are aproximately parallel or orthogonal. This restriction was called rectangularity injuction. Other modification in the original methodology refers to the energy function optimization algorithm. The original methodology used the brute force optimization algorithm associated with some heuristics. Although this method allows to obtain the optimal solution, if there is, the search space becomes computationally intractable when dozens of lines are in the search space. It is proposed to use a genetic algorithm in order to solve this problem... / Mestre

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2014. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2014-11-28T17:39:28Z No. of bitstreams: 1 2014_ CarlosAlbertoBrancoMarinho.pdf: 9161632 bytes, checksum: cb880ec247bfb839b19562a80e5a727b (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2014-11-28T17:40:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_ CarlosAlbertoBrancoMarinho.pdf: 9161632 bytes, checksum: cb880ec247bfb839b19562a80e5a727b (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-28T17:40:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_ CarlosAlbertoBrancoMarinho.pdf: 9161632 bytes, checksum: cb880ec247bfb839b19562a80e5a727b (MD5) / Com a aquisição do sensor aerofotogramétrico digital ADS-80 pela Força Aérea Brasileira, que está sendo operado pelo 1º/6º GAV (Segundo Esquadrão do Sexto Grupo de Aviação), abrem-se novas oportunidades para estudos de sensoriamento remoto em escala de detalhe. O sensor ADS-80 adquire imagens em cinco bandas multiespectrais na faixa do visível e infravermelho próximo com altíssima resolução espacial, GSD (Ground Sample Distance) de até 05 cm. As imagens dos sensores com altíssima resolução espacial, como no caso do ADS-80, levantam questões sobre até que ponto sua utilização pode ser eficaz na discriminação de tipos de cobertura vegetal, diferenciação entre culturas em áreas agrícolas e discretização espacial de feições mineralógicas na superfície terrestre. A utilização de imagens de altíssima resolução espacial, mesmo com um número reduzido de bandas espectrais, aliada às técnicas de espectrorradiometria de laboratório pode ser utilizada na tentativa de identificar certos comportamentos espectrais de minerais existentes no solo, como por exemplo, as feições referentes aos óxidos de ferro. Além disso, se faz necessário o desenvolvimento de ferramentas computacionais que auxiliem no processo de discretização de feições espectrais nas imagens com resoluções espaciais centimétricas, uma vez que as ferramentas de processamento digital disponíveis atualmente são, na maioria, voltadas para imagens de resoluções espaciais médias ou baixas, no qual o ponto focal é a resolução espectral. Utilizando imagens multiespectrais do sensor ADS-80, com um GSD de 25 cm, este trabalho mostra que é possível caracterizar feições de áreas mineralógicas com comportamento relativo aos óxidos de ferro, em porções de solo na região agrícola do PAD-DF (Programa de Assentamento Dirigido do Distrito Federal), validando as informações obtidas pelo sensor com estudos espectrográficos de amostras de solo em laboratório, para a se obter suas curvas espectrais e identificação das suas bandas de absorção e análise pela carta de Munsell para verificação da cor do solo, e por fim, utilizando uma ferramenta exploratória de classificação, desenvolvida para este estudo, para delimitar as áreas identificadas nas imagens que contenham as características espectrais de interesse. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The acquisition of aerophotogrammetric digital sensor ADS-80, which is being operated by the 1st of 6th Aviation Group from Brazilian Air Force, opens a new range of possibilities for this branch of remote sensing in Brazil, it allows the acquisition of multispectral scenes in the visible range and near infrared at very high spatial resolution, up to 05 cm GSD (Ground Sample Distance). Images of sensors with high spatial resolution, such as ADS - 80, raise questions about the extent to which their use can be effective in discriminating types of vegetation, difference between cultures in agricultural areas and spatial discretization of mineralogical features on the Earth surface. The use of images of high spatial resolution, even with a small number of spectral bands, combined with spectroradiometry laboratory techniques, can be used in an attempt to identify certain spectral behaviour of minerals existing in the soil, such as the features related to oxides of iron. Furthermore it is necessary to develop computational tools that aid the discretization process of spectral features in the images with centimetre spatial resolution, since the digital processing tools currently available are mostly focused on images of medium or low spatial resolutions, where the focal point is the spectral resolution. Using multispectral images of the ADS-80 sensor, with a GSD of 25 cm, this work shows that it is possible to characterize areas with mineralogical features with performance concerning the iron oxides, into portions of land in the agricultural region of the PAD - DF (Programme directed settlement of the Federal District), validating the information obtained by the sensor with spectrographic studies of soil samples in the laboratory to obtain their spectral curves and identifying their absorption bands and examination by the Munsell chart to check the color of the soil and finally, using an exploratory tool for the classification, developed for this study, to delimit the areas identified in the images that contain the spectral characteristics of interest.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Comunicação, 2009. / Submitted by Allan Wanick Motta (allan_wanick@hotmail.com) on 2010-06-09T19:59:36Z No. of bitstreams: 1 2009_Dissertacao_GabrielaFreitas.pdf: 37932022 bytes, checksum: 489e0cc38b2243a2a0ec4d102ed7434d (MD5) / Rejected by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br), reason: o arquivo nao abre, parece estar com problema. on 2010-06-09T20:54:10Z (GMT) / Submitted by Allan Wanick Motta (allan_wanick@hotmail.com) on 2010-06-10T18:17:24Z No. of bitstreams: 2 Parte2_GabrielaFreitas.pdf: 14498688 bytes, checksum: 2b7ad129beb5ac771614c159ed070be0 (MD5) Parte 1_GabrielaFreitas.pdf: 16728460 bytes, checksum: cc0054f0892770d150aa24eb2257ae6f (MD5) / Approved for entry into archive by Daniel Ribeiro(daniel@bce.unb.br) on 2010-06-10T19:45:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Parte2_GabrielaFreitas.pdf: 14498688 bytes, checksum: 2b7ad129beb5ac771614c159ed070be0 (MD5) Parte 1_GabrielaFreitas.pdf: 16728460 bytes, checksum: cc0054f0892770d150aa24eb2257ae6f (MD5) / Made available in DSpace on 2010-06-10T19:45:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Parte2_GabrielaFreitas.pdf: 14498688 bytes, checksum: 2b7ad129beb5ac771614c159ed070be0 (MD5) Parte 1_GabrielaFreitas.pdf: 16728460 bytes, checksum: cc0054f0892770d150aa24eb2257ae6f (MD5) Previous issue date: 2009 / A partir de uma análise das fotografias e dos diálogos entre membros de bancos de imagem e comunidades virtuais na internet, principalmente no flickr, esta pesquisa busca compreender quais são as práticas fotográficas contemporâneas dos usuários da rede mundial de computadores e dos meios de comunicação. Dessa forma, procuramos traçar um breve histórico da evolução da linguagem fotográfica de modo a inseri-la em um contexto que permita entender as atuais configurações dessa linguagem em ambiente online. Também procuramos investigar o surgimento e desenvolvimento das dinâmicas dos bancos de imagem e comunidades virtuais. Por fim, buscamos propor alguns rumos que levem a linguagem fotográfica a um caminho expressivo, possibilitando a criação de novas visibilidades para a realidade aparente por meio das práticas do diálogo e da contemplação. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT / From an analysis of photographs and of dialogues between members of image banks and virtual communities on the Internet, especially on flickr, this research seeks to understand which are the contemporary photographic practices of the worldwide web and communication media users. Thus, we trace a brief history of the evolution of the photographic language in order to insert it into a context that allows us to understand the current settings of this language in the online environment. We also seek to investigate the emergence and development of the dynamics of image banks and virtual communities. Finally, we try to propose some directions that could take the photographic language into an expressive way, enabling the creation of new visibilites to the apparent reality through the practice of dialogue and contemplation.