Mapeamento de uso das terras utilizando processamento digital de imagem de sensoriamento remoto.

O uso dos métodos tradicionais de levantamento do uso das terras, em razão do custo elevado dos instrumentos e a dificuldade de disponibilizar as informações de maneira rápida aos tomadores de decisão, torna proibitivo seu emprego de forma sistemática e repetitiva sobre grandes extensões de território. Desta forma, existe a necessidade de se utilizar métodos que possibilitem o levantamento do uso das terras de maneira eficiente, rápida e que tenham relativamente baixo custo. Neste contexto, a forma mais eficiente e rápida para caracterizar o uso atual das terras é por meio dos recursos instrumentais oferecidos pelo sensoriamento remoto (SR), com auxílio dos Sistemas de Informações Geográficas (SIGs) e dos Sistema de Posicionamento Global (GPSs). O processo de levantamento e caracterização do uso das terras, nesse caso, pode ser grandemente facilitado pela utilização de imagens de satélites e outros recursos de sensoriamento remoto, que podem gerar dados passíveis de serem geocodificados, ou seja, integrados, relacionados e espacializados nos SIGs. Esses, em conjunto com os GPSs, são considerados, atualmente, como a maneira mais eficiente de levantamento e identificação do uso das terras. Desta forma, o trabalho teve como objetivo o mapeamento de uso das terras utilizando o processamento digital de imagem de sensoriamento remoto, utilizando-se a interpretação visual, a classificação digital supervisionada, e a classificação híbrida (classificação digital + interpretação visual), utilizando-se imagem TM do satélite LANDSAT 7.bitstream/CNPM/830/1/cot7_paulin.pd

Ferramentas de processamento digital de imagem para imagens neuronais

Mestrado em Biomedicina MolecularOs neurónios são celulas especializadas do Sistema Nervoso, cujas funções se baseiam na correta formação de três compartimentos subcelulares primários – corpo celular, axónio e dendrites – e na rede neuronal que formam para passar a informação entre si. A análise quantitativa das características destas estruturas pode ser usada para estudar a relação entre a morfologia e função neuronal, e monitorizar alterações que ocorram em células individuais ou ao nível da rede, que se possam correlacionar com doenças neurológicas. Nesta tese foi efetuada uma pesquisa de ferramentas digitais disponíveis dedicadas ao processamento e análise de imagens neuronais, com enfoque na sua aplicabilidade para analisar as nossas bioimagens neuronais de fluorescência adquiridas no dia-a-dia. Nos programas selecionados (NeuronJ, NeurphologyJ e NeuriteQuant) foi primeiro avaliada a necessidade de preprocessamento, e os programas foram subsequentemente utilizados em conjuntos de imagens de culturas primárias de córtex de rato para comparar a sua eficácia no processamento destas bioimagens. Os dados obtidos com os vários programas foram comparados com a análise manual usando o ImageJ como ferramenta de análise. Os resultados demonstraram que o programa que aparenta funcionar melhor com as nossas imagens de fluorescência é o NeuriteQuant, porque é automático e dá resultados globalmente semelhantes aos da análise manual, especialmente na avaliação do Comprimento das Neurites por célula. Uma das desvantagens é que a quantificação da ramificação das neurites não dá resultados satisfatórios e deve continuar a ser realizada manualmente. Também realizamos uma pesquisa de ferramentas de processamento de imagem dedicada a imagens de contraste de fase, mas poucos programas foram encontrados. Estas imagens são mais fáceis de obter e mais acessíveis economicamente, contudo são mais difíceis de analisar devido às suas características intrínsecas. Para contornar esta lacuna, estabeleceu-se e otimizou-se uma sequência de processamento e análise para melhor extrair informação neuronal relevante de imagens de contraste de fase utilizando o programa ImageJ. A sequência desenvolvida, na forma de uma macro do ImageJ designada NeuroNet, foi aplicada a imagens de contraste de fase de culturas neuronais em diferentes dias de diferenciação, na presença ou ausência de um inibidor farmacológico, com o objetivo de responder a uma questão científica. A macro NeuroNet desenvolvida provou ser útil para analisar estas bioimagens, existindo contudo espaço para ser aperfeiçoada.Neurons are specialized cells of the Nervous System, with their function being based on the formation of the three primary sub cellular compartments – soma, axons, and dendrites – and on the neuritic network they form to contact and pass information to each other. The quantitative analysis of the characteristics of these structures can be used to study the relation between neuronal morphology and function, and to monitor distortions occurring in individual cells or at the network level that may correlate with neurological diseases. In this thesis a survey of freely available digital tools dedicated to neuronal images processing and analysis was made with an interest in their applicability to analyse our routinely acquired neuronal fluorescent bioimages. The selected program´ (NeuronJ, NeurphologyJ and NeuriteQuant) preprocessing requirements were first evaluated, and the programs were subsequently applied to a set of images of rat cortical neuronal primary cultures in order to compare their effectiveness in bioimage processing. Data obtained with the various programs was compared to the manual analysis of the images using the ImageJ analysis tool. The result show that the program that seems to work better with our fluorescence images is NeuriteQuant, since it is automatic and gives overall results more similar to the manual analysis. This is particularly true for the evaluation of the Neurite Length per Cell. One of the drawbacks is that the quantification of neuritic ramification does not give satisfactory results and is better to be performed manually. We also performed a survey of digital image processing tools dedicated to phase contrast microphotographs, but very few programs were found. These images are easier to obtain and more affordable in economic terms, however they are harder to analyse due to their intrinsic characteristics. To surpass this gap we have established and optimized a sequence of steps to better extract relevant information of neuronal phase contrast images using ImageJ. The work-flow developed, in the form of an ImageJ macro named NeuroNet, was then used to answer a scientific question by applying it to phase contrast images of neuronal cultures at different differentiating days, in the presence or absence of a pharmacological inhibitor. The developed macro NeuroNet proved to be useful to analyse the images however there is still space to improvement

Classificação e reconhecimento de frutos por processamento digital de imagem para previsão da produção

The concept of Precision Agriculture is usually associated with the usage of high-end technology equipments (being hardware or software), to first evaluate or control the conditions of a determined portion of land, applying afterwards various factors of production accordingly, like seeds, fertilizers, phytopharmaceuticals, growing regulators, water, etc. The proposed theme of this dissertation aims to create an algorithm capable of analyse and process images to characterize trees, particularly peach trees, distinguish fruits and calculate it dimensions, like volume and weight. The recognition of peaches on their natural conditions, on trees, is complex and requires segmentation algorithms, also complex. The proposed algorithm applies image segmentation for extraction of characteristics such as colour and shape. These characteristics are then used to train a classification method through a support vector machine to improve the recognition rate of fruits, accomplishing results around 70%. The production prediction is obtained with the volume values already calculated for the recognised peaches, providing a prediction of 29.3 tons per hectare.O conceito de Agricultura de Precisão está normalmente associado à utilização de equipamento de alta tecnologia (seja hardware, no sentido genérico do termo, ou software) para avaliar, ou monitorizar, as condições numa determinada parcela de terreno, aplicando depois os diversos fatores de produção (sementes, fertilizantes, fitofármacos, reguladores de crescimento, água, etc.), em conformidade. O tema proposto na presente dissertação tem como objetivo criar um algoritmo de análise e processamento de imagem que caracterize uma árvore, em particular pessegueiro, distinga os frutos e calcule as suas dimensões, e/ou volume, e/ou peso. A distinção dos frutos em árvore, ou seja, em ambiente natural, é complexa e requer algoritmos de segmentação igualmente complexos. No presente estudo, a segmentação de imagem é aplicada de forma a extrair as características de cor e forma usadas para identificação dos frutos. Para melhorar este reconhecimento, um método de classificação com recurso a uma máquina de suporte vetorial é usado, atingindo uma taxa de reconhecimento a rondar 70%. A estimativa da previsão de produção é feita com recurso aos valores do volume calculados para os frutos reconhecidos, obtendo um valor estimado para a previsão de produção de 29,3 toneladas por hectare

RetInfo - Identificação de alterações retinianas usando processamento digital de imagem

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia BiomédicaCom a evolução dos sistemas de imagem digital, nos últimos 20 anos, têm sido evidenciados esforços para o desenvolvimento de sistemas de diagnóstico automático de patologias retinianas. Desde a redução de custos à eliminação de condicionantes subjectivas ao diagnóstico, são diversas as potencialidades da integração destes sistemas em programas de rastreio médico. Neste trabalho, foi desenvolvido um método de identificação de alterações retinianas, usando processamento digital de imagem para classificação automática de imagens de autofluorescência do fundus (AFF). A sua inclusão em programas de rastreio oftalmológico permitirá pré-seleccionar os pacientes que apresentem alterações ao padrão normal da retina saudável e encaminhá-los para uma consulta oftalmológica. A metodologia proposta assenta em dois processos-chave: Extracção de Características e Classificação da Imagem. Na primeira fase procedeu-se à identificação e extracção das principais características diferenciadoras entre as situações patológicas e as saudáveis, utilizando-se algoritmos de comparação de histogramas e de avaliação do desvio padrão, bem como o algoritmo de Template Matching para a procura da localização mais provável da mácula. No total foram identificadas como relevantes 26 características. Por fim, a informação extraída permitiu desenvolver dois classificadores de aprendizagem supervisionada, nomeadamente, uma árvore de decisão e uma rede neuronal. Ambos foram testados pelo método de validação cruzada, com k=5. A rede neuronal apresentou uma taxa de erro de 2,67% e a árvore de decisão um erro de 10,96%. A análise ao coeficiente kappa de Cohen estabeleceu uma concordância substancial entre os resultados da árvore e a classificação real, enquanto a rede neuronal apresentou uma concordância quase perfeita. Estes valores, bem como uma análise da sensibilidade e especificidade dos modelos, estabeleceram a rede neuronal como o classificador que melhor generaliza os dados em análise. Os resultados obtidos permitiram concluir que a metodologia proposta é capaz de diferenciar automaticamente situações patológicas das não patológicas

Detecção de incêndios nocturnos através de processamento digital de imagem

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para o grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e ComputadoresOs incêndios florestais são uma das grandes causas da desflorestação, sendo responsáveis por uma larga percentagem da destruição de matas e florestas. São ainda responsáveis por uma enorme produção e emissão de CO2 para a atmosfera, o que juntamente com a destruição das florestas, diminui a produção de oxigénio, contribuindo assim para o efeito de estufa. A melhor forma de reduzir o número de incêndios florestais de grandes proporções, passa por detectar e extinguir os incêndios o mais depressa possível, evitando que passem rapidamente para um incêndio descontrolado de grandes proporções. Embora existam já algumas técnicas de detecção de incêndios, são na sua grande maioria técnicas de detecção diurna, havendo assim poucas ou quase nenhumas técnicas nocturnas. Existem ainda técnicas de análise química (CO2), mas são pouco precisas na localização, pois o gás pode ser arrastado pelo vento, havendo uma localização deficitária do incêndio. Neste trabalho pretende-se implementar um sistema de detecção nocturna de pontos de luz, onde o aumento de um desses pontos poderá ser um incêndio que posteriormente é confirmado através de uma análise espectral. O sistema assenta numa base já existente para a detecção diurna, onde se usa uma câmara para a captação de imagens e é feita a análise em tempo real. A análise é feita com base em comparação de imagens, extraindo-se a informação sobre todos os pontos de luz, identificando os que aparecem, os que desaparecem e ainda os que aumentam a sua dimensão. Quando se detecta um possível incêndio, é feita uma análise espectral para uma melhor confirmação (a analise química não faz parte deste projecto). Com o sistema desenvolvido obteve-se uma eficácia bastante elevada em todos os testes efectuados. Detectaram-se e classificaram-se correctamente todos os incêndios, reais e simulados, não havendo também registo de nenhum falso incêndio detectado

Medida de Porosidade em Compósitos B4C-Nb por Meio de Análise e Processamento Digital de Imagem

Constant research efforts have been conducted in materials selection to combine and improve the properties of interest, service life and production cost. In this context, boron carbide (B4C) stands out for having a high mechanical performance, being the material that has the fourth highest hardness (> 29.1GPa) among ceramic materials. However, porosity is seen as a limiting factor for the high performance of this group of materials, to which boron carbide is found. Porosity control is usually conducted through imprecise techniques, and indirect or costly measures for quantification. This work quantified the porosity of boron-niobium carbide (B4C-Nb) composites obtained from high pressure - high temperature (HPHT - high pressure high temperature) sintering process through analysis and digital image processing (PDI) by microscopy optical (MO) after surface preparation with controlled and automated parameters. The results obtained were compared with those obtained using the mercury intrusion porosimetry method. The semi-quantitative chemical characterization of the composites was performed using the Energy Dispersive Spectroscopy (EDS) technique.Esforços constantes de pesquisa têm sido conduzidos na seleção de materiais com o intuito de combinar e aprimorar as propriedades de interesse, o tempo de vida útil e o custo de produção. Nesse contexto, o carbeto de boro (B4C) se destaca por possuir um elevado desempenho mecânico, sendo o material que possui a quarta maior dureza (>29,1GPa) entre os materiais cerâmicos. Entretanto, a porosidade é vista como fator limitador do alto desempenho desse grupo de materiais, ao qual o B4C se encontra. O controle da porosidade é usualmente realizado por meio de técnicas imprecisas, de medidas indiretas ou de alto custo para a sua quantificação. Este trabalho objetivou quantificar a porosidade de compósitos de carbeto de boro-nióbio (B4C-Nb) obtidos por processo de sinterização em alta pressão – alta temperatura (HPHT- high pressure high temperature) através de análise e processamento digital de imagens (PDI) obtidas por microscopia ótica (MO) após preparação da superfície com parâmetros controlados e automatizados. Os resultados obtidos por PDI foram comparados com valores de densidade relativa obtidos por método de porosimetria por intrusão de mercúrio. Os compósitos foram observados por microscopia eletrônica de varredura (MEV) e submetidos a análise química semi-quantitativa por Energy Dispersive Spectroscopy (EDS) que confirmou os poros observados por MO

Detecção e quantificação automática da actividade solar

Dissertação para obtenção do grau de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de ComputadoresEsta dissertação teve como objectivo desenvolver uma ferramenta que efectue a detecção e reconhecimento automáticos de zonas activas utilizando técnicas de processamento digital de imagem. Este estudo foi produzido com base em observações solares nas gamas K1, K3 e H-alpha. Para além da análise das imagens também se pretendeu construir um servidor de imagens dotado de capacidade de processamento como resposta ao pedido de disponibilização do espólio de imagens do observatório de Coimbra à comunidade científica internacional. Da análise das imagens solares, foram realizadas duas ferramentas. A primeira consiste em definir parâmetros obrigatórios para a orientação e dimensão das imagens do sol, que permitem obter imagens centradas, rodadas e normalizadas. A segunda, que opera com base nas imagens normalizadas da gama K1, permite criar imagens onde as manchas solares se encontram assinaladas assim como, contabilizar e mapear todas as manchas solares detectadas. Foi criado o website COSIS – Coimbra Solar Information System, que disponibiliza as ferramentas de processamento digital de imagem, as imagens resultantes do processamento, e as observações solares. Como resultado do estudo desenvolvido, é possível ter acesso a uma grande quantidade de imagens já processadas bem como à rica e vasta colecção existentes no Observatório Astronómico de Coimbra

Monitorização de crescimento de plantas cultivadas in-vitro usando processamento digital de imagem

Processamento digital de imagem pode desempenhar um papel importante no estudo e monitorização de plantas, permitindo medir as suas características sem recorrer a métodos invasivos ou exaustivos. Em culturas de plantas in-vitro, as condições de cultura são determinantes para a evolução das plantas, sendo a monitorização das culturas uma ferramenta importante para avaliar o desempenho de cada ensaio de novas condições. Nesta dissertação apresentamos um sistema de visão computacional e aprendizagem supervisionada para monitorização de plantas in-vitro, contribuindo para a avaliação da performance da produção em diferentes condições de crescimento, como por exemplo, o melhoramento do meio de cultura conforme as necessidades de cada espécie. Como caso de estudo, foi analisada a produção de plantas in-vitro, adquirindo semanalmente imagens no espetro visível e infravermelho-próximo. O método proposto pré-processa, regista e normaliza as imagens adquiridas de cada recipiente, sendo depois segmentadas através de uma Random Forest que classifica pixeis como planta ou não-planta. No final é exportada a área total das plantas e o NDVI médio de cada sessão de monitorização. Foi criada uma interface gráfica para carregar e processar as imagens adquiridas de um recipiente. A validação do método foi realizada com um conjunto de imagens em que a segmentação das plantas foi realizada manualmente. Apresentou valores de precisão de 96.9%, 96.8% sensibilidade e 96.9% especificidade. Nos resultados obtidos foi possível detetar diferentes comportamentos no crescimento das plantas de cada recipiente. Verificou-se também que a taxa de crescimento da área das plantas de um recipiente acompanhou a sua taxa de crescimento da vitalidade dada pelo NDVI médio

Avaliação da Estabilidade de Emulsões Cosméticas Elaboradas com Saponinas de Juá (Ziziphus joazeiro) e Sisal (Agave sisalana)

O estudo trata sobre o desenvolvimento de emulsão cosmética utilizando as saponinas de Juá e Sisal e a avaliação dos mecanismos de envelhecimento ao longo do tempo utilizando o processamento digital de imagem como ferramenta. Para o estudo da estabilidade física das emulsões foram mensurados o diâmetro médio das gotículas de óleo a cada 7 dias durante 90 dias de armazenamento. Além disso, testes físicos como: centrifugação, ciclo de congelamento-descongelamento, aquecimento acelerado foram conduzidos proporcionando as amostras a diferentes condições de stress

Estudo das técnicas de processamento de imagem dedicadas ao tratamento dos mapas de fase

As técnicas ópticas, em conjunto com as ferramentas de processamento digital de imagem, têm encontrado um interesse cada vez maior na investigação laboratorial. No âmbito da mecânica experimental, as técnicas ópticas de interferometria Speckle são utilizadas para a medição do campo de deslocamentos de estruturas sob solicitação. A informação é gravada na forma de mapas de fase, os quais estão contaminados por ruído de Speckle e apresentam descontinuidades na fase. Estes deverão ser posteriormente tratados por ferramentas dedicadas de processamento de imagem de forma a eliminar o ruído sem destruir a informação de fase. Neste trabalho descrevem-se as principais técnicas de processamento de imagem dedicadas à análise de padrões de interferometria Speckle, como são, por exemplo, as técnicas de filtragem de fase e de padrões de intensidade, métodos de desembrulhar da fase. A partir de simulações numéricas é realizada uma análise comparativa da eficácia e robustez de diversas técnicas na remoção do ruído e eliminação das descontinuidades de fase. A partir pela minimização do valor eficaz do erro são determinados os parâmetros óptimos de cada técnica