Os satélites para sensoriamento remoto atualmente dispoívies à comunidade científica possuem diferenies resoluções espaciais, por exemplo: SPOT 20 e 10 metros, LANDSAT-TM 30 metros e NOA-AVHRR 1100 metros. Essa resolução frequentemente não é grande o suficiente para um grande número de aplicações que necessitam de uma percepção da cena mais detalhada. Muitas vezes, no interior de uma célula de resolução (pixel) mais de uma classe ocorre. Este caso é conhecido como pixel mistura. Na classificação de imagens obtidas por sensoriamento remoto é comum a utilização de metodologias que atribuem somente uma classe a um pixel, como o procedimento clássico da máxima verossimilhança. Esse procedimento resulta frequentemente em uma estimação errônea das áreas ocupadas pelas classes presentes na cena. Em alguns casos, especialmente quando não há uma classe dominante, isto pode ser a fonte de um erro significativo. Desde o início dos anos 70, diferentes metodologias têm sido propostas para o trabalho num nível de subpixel. A grande vantagem do trabalho nesse nível é que um pixel não é necessariamente atribuído a somente uma classe. O pixel tem um grau que o correlaciona a cada classe: de zero(se a classe não ocorre no pixel) até 1 (a classe ocorre no pixel inteiro). Assim, cada pixel tem um vetor associado que estima a proporção de cada classe nele. A metodologia mais comumente utilizada considera a refletância do pixel mistura como uma combinação linear da refletância média de cada classe componente. De acordo com essa visão as refletâncias associadas às classes componentes são consideradas constantes conhecidas i.e., não são variáveis aleatórias. Assim, a proporção de cada classe no pixel é obtida pela resolução de um sistema de equações lineares. Uma outra metodologia é assumir as refletâncias que caracterizam as classes como sendo variáveis aleatórias. Nesta visão, as informações a respeito das distribuições das classes é utilizada. A estimativa das proporções de cada classe é obtida pelo vetor de proporções que maximiza a função de verossimilhança. Mais recentemente, uma visão diferente foi proposta: a utilização da lógica fuzzy. Esta metodologia utiliza o conceito de função de pertinência que é essencial à teoria dos conjuntos fuzzy. Esta função utiliza elementos com natureza estatística ou não para a estimação das proporções. No presente trabalho, duas funções de pertinência foram definidas: a primeira baseada na função densidade probabilidade gaussiana e a segunda baseada diretamente na distância de Mahalanobis. O objetivo deste estudo é avaliar cada uma das metodologias anteriores em termos de acurácia, performance e dados necessários. Para este objetivo, as metodologias foram implementadas computacionalmente e alimentadas com imagens LANDSAT-TM. Para a avaliação da acurácia dos modelos um estudo qualitativo foi executado.

Os satélites para sensoriamento remoto atualmente dispoívies à comunidade científica possuem diferenies resoluções espaciais, por exemplo: SPOT 20 e 10 metros, LANDSAT-TM 30 metros e NOA-AVHRR 1100 metros. Essa resolução frequentemente não é grande o suficiente para um grande número de aplicações que necessitam de uma percepção da cena mais detalhada. Muitas vezes, no interior de uma célula de resolução (pixel) mais de uma classe ocorre. Este caso é conhecido como pixel mistura. Na classificação de imagens obtidas por sensoriamento remoto é comum a utilização de metodologias que atribuem somente uma classe a um pixel, como o procedimento clássico da máxima verossimilhança. Esse procedimento resulta frequentemente em uma estimação errônea das áreas ocupadas pelas classes presentes na cena. Em alguns casos, especialmente quando não há uma classe dominante, isto pode ser a fonte de um erro significativo. Desde o início dos anos 70, diferentes metodologias têm sido propostas para o trabalho num nível de subpixel. A grande vantagem do trabalho nesse nível é que um pixel não é necessariamente atribuído a somente uma classe. O pixel tem um grau que o correlaciona a cada classe: de zero(se a classe não ocorre no pixel) até 1 (a classe ocorre no pixel inteiro). Assim, cada pixel tem um vetor associado que estima a proporção de cada classe nele. A metodologia mais comumente utilizada considera a refletância do pixel mistura como uma combinação linear da refletância média de cada classe componente. De acordo com essa visão as refletâncias associadas às classes componentes são consideradas constantes conhecidas i.e., não são variáveis aleatórias. Assim, a proporção de cada classe no pixel é obtida pela resolução de um sistema de equações lineares. Uma outra metodologia é assumir as refletâncias que caracterizam as classes como sendo variáveis aleatórias. Nesta visão, as informações a respeito das distribuições das classes é utilizada. A estimativa das proporções de cada classe é obtida pelo vetor de proporções que maximiza a função de verossimilhança. Mais recentemente, uma visão diferente foi proposta: a utilização da lógica fuzzy. Esta metodologia utiliza o conceito de função de pertinência que é essencial à teoria dos conjuntos fuzzy. Esta função utiliza elementos com natureza estatística ou não para a estimação das proporções. No presente trabalho, duas funções de pertinência foram definidas: a primeira baseada na função densidade probabilidade gaussiana e a segunda baseada diretamente na distância de Mahalanobis. O objetivo deste estudo é avaliar cada uma das metodologias anteriores em termos de acurácia, performance e dados necessários. Para este objetivo, as metodologias foram implementadas computacionalmente e alimentadas com imagens LANDSAT-TM. Para a avaliação da acurácia dos modelos um estudo qualitativo foi executado.

Os satélites para sensoriamento remoto atualmente dispoívies à comunidade científica possuem diferenies resoluções espaciais, por exemplo: SPOT 20 e 10 metros, LANDSAT-TM 30 metros e NOA-AVHRR 1100 metros. Essa resolução frequentemente não é grande o suficiente para um grande número de aplicações que necessitam de uma percepção da cena mais detalhada. Muitas vezes, no interior de uma célula de resolução (pixel) mais de uma classe ocorre. Este caso é conhecido como pixel mistura. Na classificação de imagens obtidas por sensoriamento remoto é comum a utilização de metodologias que atribuem somente uma classe a um pixel, como o procedimento clássico da máxima verossimilhança. Esse procedimento resulta frequentemente em uma estimação errônea das áreas ocupadas pelas classes presentes na cena. Em alguns casos, especialmente quando não há uma classe dominante, isto pode ser a fonte de um erro significativo. Desde o início dos anos 70, diferentes metodologias têm sido propostas para o trabalho num nível de subpixel. A grande vantagem do trabalho nesse nível é que um pixel não é necessariamente atribuído a somente uma classe. O pixel tem um grau que o correlaciona a cada classe: de zero(se a classe não ocorre no pixel) até 1 (a classe ocorre no pixel inteiro). Assim, cada pixel tem um vetor associado que estima a proporção de cada classe nele. A metodologia mais comumente utilizada considera a refletância do pixel mistura como uma combinação linear da refletância média de cada classe componente. De acordo com essa visão as refletâncias associadas às classes componentes são consideradas constantes conhecidas i.e., não são variáveis aleatórias. Assim, a proporção de cada classe no pixel é obtida pela resolução de um sistema de equações lineares. Uma outra metodologia é assumir as refletâncias que caracterizam as classes como sendo variáveis aleatórias. Nesta visão, as informações a respeito das distribuições das classes é utilizada. A estimativa das proporções de cada classe é obtida pelo vetor de proporções que maximiza a função de verossimilhança. Mais recentemente, uma visão diferente foi proposta: a utilização da lógica fuzzy. Esta metodologia utiliza o conceito de função de pertinência que é essencial à teoria dos conjuntos fuzzy. Esta função utiliza elementos com natureza estatística ou não para a estimação das proporções. No presente trabalho, duas funções de pertinência foram definidas: a primeira baseada na função densidade probabilidade gaussiana e a segunda baseada diretamente na distância de Mahalanobis. O objetivo deste estudo é avaliar cada uma das metodologias anteriores em termos de acurácia, performance e dados necessários. Para este objetivo, as metodologias foram implementadas computacionalmente e alimentadas com imagens LANDSAT-TM. Para a avaliação da acurácia dos modelos um estudo qualitativo foi executado.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:26Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-04-28Bitstream added on 2014-06-13T18:08:16Z : No. of bitstreams: 1 lima_dl_me_prud.pdf: 5006702 bytes, checksum: 55f78a828d4086c80c053c382c80e7d9 (MD5) / Devido ao seu caráter sinóptico e repetitivo, as imagens de satélite constituem-se em um recurso valioso no processo de mapear e monitorar a dispersão de plantas aquáticas em reservatórios de hidrelétricas, cuja ocorrência é um problema de importância crescente no Brasil. Considerando que a disponibilidade de imagens multiespectrais e multitemporais representa o registro de um fenômeno particularmente importante no contexto da utilização da água para geração de energia, a proposta deste trabalho é buscar um método que permita usar dados multiespectrais adquiridos em diferentes momentos do tempo para caracterizar a infestação por plantas aquáticas em reservatórios. Para isso, foram utilizadas técnicas de análise de imagens multiespectrais e geoestatística, no sentido de se obter um modelo do comportamento, no espaço e no tempo, da ocorrência dessas plantas aquáticas. No entanto, a modelagem da distribuição espaço-temporal de fenômenos dinâmicos não é trivial, principalmente quando a variável deve ser analisada em diferentes domínios: multiespectral, espacial e temporal. Para verificar a hipótese de que a abordagem geoestatística é aplicável neste contexto, foi realizado um experimento utilizando imagens multiespectrais, de diferentes sensores e satélites, abrangendo o Reservatório de Salto Grande em Americana/SP. O conjunto de dados foi submetido a uma série de pré-processamentos a fim de garantir a consistência geométrica e radiométrica das análises, bem como diminuir sua dimensionalidade no domínio multiespectral. Em seguida, foram ajustadas as componentes (ou modelos) espacial e temporal, separadamente, e integradas em um único modelo espaço-temporal, que caracteriza a estrutura da dispersão espaçotemporal do fenômeno. Por fim, o modelo obtido foi utilizado na previsão do fenômeno em um futuro próximo através de uma interpolação por krigagem. / Due to their synoptic and repetitive character, the satellite images consist in a valuable resource in the mapping and monitoring process of the aquatic plants dispersion in hydroelectric reservoirs, whose occurrence is an increasing importance problem in Brazil. Considering that multispectral and multitemporal images availability represent a particularly important phenomenon register in the use of water for energy generation context, this work proposes the establishment of a method to use multispectral data acquired at different moments of the time to characterize aquatic plants infestation in reservoirs. Multispectral images analysis and geostatistics techniques are used aiming the construction of an aquatic plants occurrence behavior space-time model. However, the space-time modeling of dynamic phenomena distribution is not trivial, principally when the variable must be analyzed in different domains: multispectral, spatial and temporal. To verify the hypothesis that geostatistics approach is applicable in this context, an experiment was performed using multispectral images, of different sensors and satellites, enclosing Salto Grande reservoir, Americana, São Paulo, Brazil. Data set was submitted to a series of preprocessing in order to certify the geometric and radiometric consistency of the analyses, as well as reducing its dimensionality in the multispectral domain. After that, the spatial and temporal components (or models) were adjusted, separately, and integrated in a space-time model, who characterizes the phenomenon spacetime dispersion structure. Finally, space-time model was used to forecast... (Complete abstract click electronic access below)

Resumo: Devido ao seu caráter sinóptico e repetitivo, as imagens de satélite constituem-se em um recurso valioso no processo de mapear e monitorar a dispersão de plantas aquáticas em reservatórios de hidrelétricas, cuja ocorrência é um problema de importância crescente no Brasil. Considerando que a disponibilidade de imagens multiespectrais e multitemporais representa o registro de um fenômeno particularmente importante no contexto da utilização da água para geração de energia, a proposta deste trabalho é buscar um método que permita usar dados multiespectrais adquiridos em diferentes momentos do tempo para caracterizar a infestação por plantas aquáticas em reservatórios. Para isso, foram utilizadas técnicas de análise de imagens multiespectrais e geoestatística, no sentido de se obter um modelo do comportamento, no espaço e no tempo, da ocorrência dessas plantas aquáticas. No entanto, a modelagem da distribuição espaço-temporal de fenômenos dinâmicos não é trivial, principalmente quando a variável deve ser analisada em diferentes domínios: multiespectral, espacial e temporal. Para verificar a hipótese de que a abordagem geoestatística é aplicável neste contexto, foi realizado um experimento utilizando imagens multiespectrais, de diferentes sensores e satélites, abrangendo o Reservatório de Salto Grande em Americana/SP. O conjunto de dados foi submetido a uma série de pré-processamentos a fim de garantir a consistência geométrica e radiométrica das análises, bem como diminuir sua dimensionalidade no domínio multiespectral. Em seguida, foram ajustadas as componentes (ou modelos) espacial e temporal, separadamente, e integradas em um único modelo espaço-temporal, que caracteriza a estrutura da dispersão espaçotemporal do fenômeno. Por fim, o modelo obtido foi utilizado na previsão do fenômeno em um futuro próximo através de uma interpolação por krigagem. / Abstract: Due to their synoptic and repetitive character, the satellite images consist in a valuable resource in the mapping and monitoring process of the aquatic plants dispersion in hydroelectric reservoirs, whose occurrence is an increasing importance problem in Brazil. Considering that multispectral and multitemporal images availability represent a particularly important phenomenon register in the use of water for energy generation context, this work proposes the establishment of a method to use multispectral data acquired at different moments of the time to characterize aquatic plants infestation in reservoirs. Multispectral images analysis and geostatistics techniques are used aiming the construction of an aquatic plants occurrence behavior space-time model. However, the space-time modeling of dynamic phenomena distribution is not trivial, principally when the variable must be analyzed in different domains: multispectral, spatial and temporal. To verify the hypothesis that geostatistics approach is applicable in this context, an experiment was performed using multispectral images, of different sensors and satellites, enclosing Salto Grande reservoir, Americana, São Paulo, Brazil. Data set was submitted to a series of preprocessing in order to certify the geometric and radiometric consistency of the analyses, as well as reducing its dimensionality in the multispectral domain. After that, the spatial and temporal components (or models) were adjusted, separately, and integrated in a space-time model, who characterizes the phenomenon spacetime dispersion structure. Finally, space-time model was used to forecast... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo / Coorientador: Vilma Mayumi Tachibana / Banca: Edivaldo Domingues Velini / Banca: Paulo Justiniano Ribeiro Júnior / Mestre

Con el propósito de evitar el efecto del metamerismo en la medición de color de los dispositivos de captura de imágenes, se han desarrollado técnicas basadas en el uso de filtros de banda ancha o estrecha acoplados a una cámara digital monocromática de laboratorio para capturar información de color a distintas longitudes de onda y poder realizar la reconstrucción de la reflectancia espectral de la escena basada en un análisis de componentes principales, un análisis de componentes independientes o una matriz de pseudoinversa directa. Lo que no ha quedado cubierto por el estado del arte es la posibilidad de emplear una técnica de reconstrucción basada, no en el uso de filtros, sino en el uso de iluminantes con diferentes temperaturas de color y una cámara doméstica. En el presente trabajo se explora esa posibilidad y se proponen además dos métodos adicionales para la reconstrucción de la reflectancia espectral, basados en el cálculo de las mínimas distancias Euclídeas dentro del espacio Lab entre el parche de color que se desea reconstruir y un subconjunto de parches de color de la carta de entrenamiento. / Valle Fayos, JVD. (2015). Aportaciones a la reconstrucción de la reflectancia espectral de una carta de color mediante la captura de imágenes con cámara digital tricromática y distintos iluminantes [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/48562 / TESIS

In this work of thesis there appears the development of a technology of codification to achieve the compression of images satelitales, facilitating hereby his transmission on having used minor bandwidth and minor time of transmission, as well as also facilitating his storage on having used devices with minor capacity in bytes. This project is characterized by the implementation of computational algorithms based on the software Matlab, where one has developed two technologies of compression with the purpose of reaching a high degree of compression without altering too much the information contained in the image. They are two technologies combined that are in use in this thesis: the codification with losses, and without losses. The codification with losses is based on the use of transformed discreet of the cosine in 2D (two dimensions), as the JPEG standard uses it, and the codification without losses based on the use of the codification Huffman, where it is achieved to assign the minor quantity of bits for the codification without losing any information. This combination of technologies obtains valuable results especially in images satelitales that are obtained by very poor resolutions in comparison with the conventional photographies

O aumento da expectativa de vida, associado a hábitos menos saudáveis da população, faz com que a probabilidade de desenvolvimento de algum tipo de tumor aumente. Por isso, o câncer tem se tornado cada vez mais um problema importante em saúde pública. Os métodos atualmente empregados para a detecção não são eficientes para um diagnóstico rápido e preciso, levando à busca de novas técnicas. A utilização de imagens ópticas têm se mostrado uma boa alternativa, para a realização de um diagnóstico precoce. Neste trabalho, apresentamos um sistema de imagem de campo amplo para detecção óptica de alterações teciduais, baseado em fluorescência e refletância. O desenvolvimento do sistema de imagem envolve tanto a montagem do protótipo como a proposta de um processamento das imagens adquiridas. Para a aquisição das imagens de fluorescência e refletância foi construído um sistema que utiliza uma câmera CCD colorida de alta resolução, juntamente com uma fonte de iluminação baseada em Diodos Emissores de Luz (LEDs). Para as imagens de fluorescência, utilizou-se um LED emitindo em 400 nm, juntamente com um filtro óptico, para obtenção apenas do sinal de fluorescência. As imagens de refletância foram feitas em cinco regiões: UV; azul; verde; vermelho e luz branca. Com a aquisição dessas imagens é possível formar uma imagem multiespectral da região analisada, sendo que cada tipo de imagem fornece uma informação diferente sobre o tecido analisado. Para a determinação de regiões que apresentam características ópticas distintas, utilizou-se o algoritmo k-means, que através do cálculo da distância geométrica entre as amostras, separa regiões opticamente distintas. Para a validação do sistema, foi utilizado um modelo in vivo, através da indução de lesões de pele por exposição a raios UV em camundongos hairless. Para formar a imagem multiespectral de uma lesão, foram adquiridas a imagem de fluorescência e as cinco imagens de refletância nas diferentes regiões. Para completar a imagem multiespectral, uma imagem da razão entre as componentes vermelha e verde da imagem de fluorescência foi adicionada, pois durante o desenvolvimento de uma lesão neoplásica, há uma alteração nessa proporção. A utilização de diferentes tipos de imagem permite um aumento do contraste na discriminação entre diferentes regiões. Através da utilização de fluorescência e refletância para a formação de imagens multiespectrais e de um processamento de imagens, foi possível delimitar áreas opticamente diferentes, resultado importante para a detecção e delineamento da lesão. / The increase of life expectancy associated to healthless habits results in a higher probability of tumor development. In this sense, cancer has been increasingly considered an important health public concern. The conventional methods for cancer detection are not efficient for the acquisition of a fast and precise diagnostics. In this study we present a widefield imaging system for optical detection of tissue changes based on fluorescence and reflectance. The development of the imaging system involves the device assembly as well as a proposed image processing. For the acquisition of fluorescence and reflectance images a system with a high resolution color CCD camera together with LED-based light source was built. A LED emitting at 400 nm and an optical filter were used for fluorescence imaging. The reflectance images were acquired at five spectral intervals: UV, blue, green, red, and white. After the acquisition of this set of images it is possible to merge a multispectral image of the target tissue, where each image type provides distinct information from the investigated sample. For the determination of the regions that present different optical characteristics, a k-means algorithm was used. An in vivo animal model of UV-induced skin lesions at hairless mice was used for system validation. In order to obtain the multispectral image of a lesion, a fluorescence image and five reflectance images were acquired. To complete the multispectral image, an image of the ratio of the red to green components of fluorescence image was added, because during malignant development a change of this ratio is observed. The use of different image types allows the increase of the discrimination contrast of distinct regions after an image processing it was possible to discriminate optically different regions, a result that is relevant for lesion detection and delimitation.

O aumento da expectativa de vida, associado a hábitos menos saudáveis da população, faz com que a probabilidade de desenvolvimento de algum tipo de tumor aumente. Por isso, o câncer tem se tornado cada vez mais um problema importante em saúde pública. Os métodos atualmente empregados para a detecção não são eficientes para um diagnóstico rápido e preciso, levando à busca de novas técnicas. A utilização de imagens ópticas têm se mostrado uma boa alternativa, para a realização de um diagnóstico precoce. Neste trabalho, apresentamos um sistema de imagem de campo amplo para detecção óptica de alterações teciduais, baseado em fluorescência e refletância. O desenvolvimento do sistema de imagem envolve tanto a montagem do protótipo como a proposta de um processamento das imagens adquiridas. Para a aquisição das imagens de fluorescência e refletância foi construído um sistema que utiliza uma câmera CCD colorida de alta resolução, juntamente com uma fonte de iluminação baseada em Diodos Emissores de Luz (LEDs). Para as imagens de fluorescência, utilizou-se um LED emitindo em 400 nm, juntamente com um filtro óptico, para obtenção apenas do sinal de fluorescência. As imagens de refletância foram feitas em cinco regiões: UV; azul; verde; vermelho e luz branca. Com a aquisição dessas imagens é possível formar uma imagem multiespectral da região analisada, sendo que cada tipo de imagem fornece uma informação diferente sobre o tecido analisado. Para a determinação de regiões que apresentam características ópticas distintas, utilizou-se o algoritmo k-means, que através do cálculo da distância geométrica entre as amostras, separa regiões opticamente distintas. Para a validação do sistema, foi utilizado um modelo in vivo, através da indução de lesões de pele por exposição a raios UV em camundongos hairless. Para formar a imagem multiespectral de uma lesão, foram adquiridas a imagem de fluorescência e as cinco imagens de refletância nas diferentes regiões. Para completar a imagem multiespectral, uma imagem da razão entre as componentes vermelha e verde da imagem de fluorescência foi adicionada, pois durante o desenvolvimento de uma lesão neoplásica, há uma alteração nessa proporção. A utilização de diferentes tipos de imagem permite um aumento do contraste na discriminação entre diferentes regiões. Através da utilização de fluorescência e refletância para a formação de imagens multiespectrais e de um processamento de imagens, foi possível delimitar áreas opticamente diferentes, resultado importante para a detecção e delineamento da lesão. / The increase of life expectancy associated to healthless habits results in a higher probability of tumor development. In this sense, cancer has been increasingly considered an important health public concern. The conventional methods for cancer detection are not efficient for the acquisition of a fast and precise diagnostics. In this study we present a widefield imaging system for optical detection of tissue changes based on fluorescence and reflectance. The development of the imaging system involves the device assembly as well as a proposed image processing. For the acquisition of fluorescence and reflectance images a system with a high resolution color CCD camera together with LED-based light source was built. A LED emitting at 400 nm and an optical filter were used for fluorescence imaging. The reflectance images were acquired at five spectral intervals: UV, blue, green, red, and white. After the acquisition of this set of images it is possible to merge a multispectral image of the target tissue, where each image type provides distinct information from the investigated sample. For the determination of the regions that present different optical characteristics, a k-means algorithm was used. An in vivo animal model of UV-induced skin lesions at hairless mice was used for system validation. In order to obtain the multispectral image of a lesion, a fluorescence image and five reflectance images were acquired. To complete the multispectral image, an image of the ratio of the red to green components of fluorescence image was added, because during malignant development a change of this ratio is observed. The use of different image types allows the increase of the discrimination contrast of distinct regions after an image processing it was possible to discriminate optically different regions, a result that is relevant for lesion detection and delimitation.

Nos dias de hoje o controle e monitoração de sistemas biológicos relacionados ao controle ambiental tem sido considerado importante para o diagnóstico e biorremediação de sistemas aquosos como rios e lagos. A eficácia dos processos de controle está diretamente relacionada aos processos de medição \"in-situ\" em tempo real. Nesse sentido o presente trabalho apresenta o desenvolvimento de sistemas multiespectrais portáteis para monitoramento, \"in-situ\" e em tempo real, da dinâmica do crescimento microbiano utilizados em processos de biorremediação. Assim, para este fim foram desenvolvidos dois sistemas, um para monitorar a concentração de oxigênio dissolvido (OD) em meio aquoso e outro para monitorar a absorção óptica do meio de cultura. O sensor óptico para monitorar a concentração de OD está baseado em uma fibra óptica na qual em uma de suas pontas (extremidades) foi depositado um filme fino de Poli (cloreto de vinila) (PVC) dopado com moléculas de octaetilporfirina de platina (PtOEP) como parte sensível do dispositivo. O sensor mostrou resposta linear em regiões entre 4 e 18 mg/L de OD em meio aquoso, tendo como tempo de resposta de 8 s e tempo de recuperação de 236 s. O sistema de medida de absorção óptica do meio de cultura foi projetado e fabricado utilizando-se um fotodetector multiespectral e um diodo LED (600nm) como fonte de excitação. A aquisição, controle e processamento de sinais deste sistema está baseado em uma placa de aquisição NI modelo myRIO-1900 fabricado pela National Instruments, utilizando-se tecnologia Field Programmable Gate Array (FPGA). Os resultados obtidos com este sistema mostram ter o mesmo nível de desempenho se comparado ao de um sistema biofotométrico comercial na faixa de concentração entre 1,13 mg/ml à 2,11mg/ml. / Nowadays, the controlling and monitoring biological systems related to environmental control has been considered important for the diagnosis and bio-remediation of aqueous systems like rivers and lakes. The effectiveness of this control processes are directly related to \"in-situ\" and real-time measurement processes. In this sense the present work presents the development of portable multispectral systems for monitoring, \"in-situ\" and in real time, the dynamics of microbial growth used in bio-remediation processes. So, for this purpose were fabricated two systems, one to monitor the concentration of dissolved oxygen (DO) in aqueous medium and another to monitor the optical absorption of culture medium. The optical sensor to monitor the DO is based on an optical fiber in which in one of its ends was deposited a poly(vinyl chloride) (PVC) thin film doped with Platinum octaethylphorphyrin molecules (PtOEP) as part of the device. The sensor showed linear response in regions between 4 and 18 mg/L of DO in aqueous medium, with response time of 8s and the recovery time of 236s. The system of measurement of optical absorption of culture medium was designed and manufactured using a multispectral photodetector and a diode LED (600nm) as a source of excitation. The acquisition, signal processing and control of this system are based on an acquisition card NI myRIO-1900 model manufactured by National Instruments, using FPGA technology. The results obtained with this system shows to have the same level of performance to that of a commercial biophotometric system in the concentration range of 1.13 mg/mL to 2.11 mg/mL.