Dimensionality Reduction, Classification and Reconstruction Problems in Statistical Learning Approaches

Statistical learning theory explores ways of estimating functional dependency from a given collection of data. The specific sub-area of supervised statistical learning covers important models like Perceptron, Support Vector Machines (SVM) and Linear Discriminant Analysis (LDA). In this paper we review the theory of such models and compare their separating hypersurfaces for extracting group-differences between samples. Classification and reconstruction are the main goals of this comparison. We show recent advances in this topic of research illustrating their application on face and medical image databases.Statistical learning theory explores ways of estimating functional dependency from a given collection of data. The specific sub-area of supervised statistical learning covers important models like Perceptron, Support Vector Machines (SVM) and Linear Discriminant Analysis (LDA). In this paper we review the theory of such models and compare their separating hypersurfaces for extracting group-differences between samples. Classification and reconstruction are the main goals of this comparison. We show recent advances in this topic of research illustrating their application on face and medical image databases

Disentangling the contribution of multiple land covers to fire-mediated carbon emissions in Amazonia during the 2010 drought

This is the final version of the article. Available from the publisher via the DOI in this record.In less than 15 years, the Amazon region experienced three major droughts. Links between droughts and fires have been demonstrated for the 1997/1998, 2005, and 2010 droughts. In 2010, emissions of 510 ± 120 Tg C were associated to fire alone in Amazonia. Existing approaches have, however, not yet disentangled the proportional contribution of multiple land cover sources to this total. We develop a novel integration of multisensor and multitemporal satellite-derived data on land cover, active fires, and burned area and an empirical model of fire-induced biomass loss to quantify the extent of burned areas and resulting biomass loss for multiple land covers in Mato Grosso (MT) state, southern Amazonia - the 2010 drought most impacted region. We show that 10.77% (96,855 km2) of MT burned. We estimated a gross carbon emission of 56.21 ± 22.5 Tg C from direct combustion of biomass, with an additional 29.4 ± 10 Tg C committed to be emitted in the following years due to dead wood decay. It is estimated that old-growth forest fires in the whole Brazilian Legal Amazon (BLA) have contributed to 14.81 Tg of C (11.75 Tg C to 17.87 Tg C) emissions to the atmosphere during the 2010 fire season, with an affected area of 27,555 km2. Total C loss from the 2010 fires in MT state and old-growth forest fires in the BLA represent, respectively, 77% (47% to 107%) and 86% (68.2% to 103%) of Brazil's National Plan on Climate Change annual target for Amazonia C emission reductions from deforestation.This work was supported by UK NERC Amazonica grant NE/F005482/1, Brazil MCTI-PCI (302541/ 2014-4), CNPq grants 458022/2013-6 and 400640/2012-0, and NASA-IDS grant NNX14AD31G

Class Separation Improvements in Pixel Classification Using Colour Injection

This paper presents an improvement in the colour image segmentation in the Hue Saturation (HS) sub-space. The authors propose to inject (add) a colour vector in the Red Green Blue (RGB) space to increase the class separation in the HS plane. The goal of the work is the development of an algorithm to obtain the optimal colour vector for injection that maximizes the separation between the classes in the HS plane. The chromatic Chrominace-1 Chrominance-2 sub-space (of the Luminance Chrominace-1 Chrominance-2 (YC1C2) space) is used to obtain the optimal vector to add. The proposal is applied on each frame of a colour image sequence in real-time. It has been tested in applications with reduced contrast between the colours of the background and the object, and particularly when the size of the object is very small in comparison with the size of the captured scene. Numerous tests have confirmed that this proposal improves the segmentation process, considerably reducing the effects of the variation of the light intensity of the scene. Several tests have been made in skin segmentation in applications for sign language recognition via computer vision, where an accurate segmentation of hands and face is required

Dinâmica e complexidade da paisagem do Projeto de Assentamento Benfica, Sudeste Paraense.

No cenário da ocupação recente da Amazônia, que ocasionou mudanças significativas na paisagem e perda de biodiversidade, através de diversas atividades antrópicas, a Mesorregião Sudeste Paraense representa hoje uma das áreas mais críticas de desflorestamento por frentes pioneiras. Neste contexto, este estudo teve como objetivo analisar a dinâmica e a complexidade da paisagem do Projeto de Assentamento Benfica (PA-Benfica), que representa hoje, uma das áreas mais críticas de desflorestamento por frentes pioneiras, no processo de ocupação, a partir de um conjunto de informações de campo sobre os Componentes da Paisagem (elementos constituintes como: floresta, capoeira, pastagem, etc.) e os Tipos de Paisagens (representativos de uma porção do espaço homogêneo, coerentes com o arranjo e a freqüência dos seus componentes). A estratégia metodológica exigiu uma abordagem geográfica, para compreender o contexto inerente à definição de uma tipologia de paisagens e aspectos de sua dinâmica e complexidade. Para isto foram utilizados produtos e técnicas de sensoriamento remoto orbital e geoprocessamento. As imagens de satélite Landsat- TM adquiridas para cinco datas distintas (1987, 1992, 1996 2001 e 2005) foram analisadas no sistema SPRING, considerando a classificação supervisionada por regiões para análise da dinâmica espacial. O uso do sensoriamento remoto integrado ao Sistema de Informações Geográficas (SIG), a um intenso trabalho de campo e aos modelos teóricos da paisagem, validou a identificação e caracterização de 10 Componentes da Paisagem, representativos dos padrões de cobertura vegetal e uso da terra: Floresta Remanescente (CP1); Mata ciliar (CP2); Brejos (CP3); Capoeira Alta (CP4); Capoeira com Jurubeba (CP5); Capoeira Baixa (CP6); Pasto com Lenhosas (CP7); Pasto com Babaçu (CP8); Floresta de babaçu (CP9) e Pasto Limpo (CPlO). A área do componente Floresta Remanescente (CP1) apresentou no período 1987-2005, 60% de área desflorestada. No mesmo período, as áreas de capoeira e pastagem apresentaram uma expansão correspondente a 30%, respectivamente. Além destes resultados, também foram identificados, delimitados e caracterizados cinco tipos de paisagens: Florestal (TPO), Mosaico Agrícola (TP1), Mosaico Agrícola com Pastagem (TP2), Grandes Extensões de Pastagem (TP3), Grandes Extensões Pasto com Babaçu (TP4) e Babaçual (TP5). Os resultados mostraram que no processo dinâmico ocorreu a conversão da floresta para pastagem, destacando-se as paisagens Grandes Extensões de Pastagem (TP3), Grandes Extensões Pasto com Babaçu (TP4) e Babaçual (TP5). Com base na integração das duas informações foi possível elaborar uma Escala de Complexidade específica, tanto para os Componentes da Paisagem, quanto para os Tipos de Paisagens, para estimar os graus de complexidade da paisagem, que vão do mais simples (O), ao mais complexo (12), com base em três indicadores da estrutura interna e da ordem das formações vegetais: Indicador de Diversidade, Indicador de Estratificação e Indicador de Transformação. Os graus de maior intensidade da complexidade correspondem aos Tipos de Paisagens Florestal (TPO), Mosaico Agrícola (TPI) e Mosaico Agrícola com Pastagem (TP2). O grau mediano refere-se ao Tipo de Paisagem Babaçual (CP4), enquanto o grau de menor intensidade está associado ao Tipo de Paisagem Grandes Extensões de Pastagem (TP3). A partir destes resultados foi possível avaliar a evolução da complexidade de todos os Tipos de Paisagens, para as datas consideradas neste estudo. O conjunto de resultados comprova que os Tipos de Paisagens podem ser considerados e avaliados, quanto ao maior ou menor impacto ambiental, diretamente relacionado a um intervalo de graus de complexidade de seus componentes. Assim, os mesmos podem ser utilizados como unidades de gestão territorial, para aplicação de políticas públicas voltadas para o planejamento do uso da terra e a conservação da biodiversidade.Tese (Doutorado em Ciências Agrárias) - Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém, PA. Orientadora: Izildinha Souza Miranda, UFRA

Ciência de dados na era da agricultura digital: anais.

Estes anais contêm o texto completo dos trabalhos apresentados no XI Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAgro 2017), o qual foi promovido pela Embrapa Informática Agropecuária e pela Faculdade de Engenharia Agrícola, Instituto de Computação e pelo Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Esta edição do evento foi realizada no Centro de Convenções e na Casa do Lago da Unicamp, localizados na cidade de Campinas (SP). O propósito do evento foi o de reunir pesquisadores, professores, estudantes, empresários e funcionários de empresas para discutir o tema da informática aplicada à agricultura, além de promover um ambiente propício para o surgimento de novos relacionamentos, projetos e negócios.Organizadores: Jayme Garcia Arnal Barbedo, Maria Fernanda Moura, Luciana Alvim Santos Romani, Thiago Teixeira Santos, Débora Pignatari Drucker. SBIAgro 2017