Avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação a partir de classificação digital de imagens sentinel-2, por meio do algoritmo random forest: estudo de caso de Valença/RJ e arredores.

O presente trabalho objetivou desenvolver uma metodologia de avaliação e mapeamento de pastagens com diferentes níveis de degradação, com base em técnicas de Sensoriamento Remoto. Utilizou-se imagens Sentinel-2, índices de vegetação, texturas GLCM e amostras de campo (peso e altura da biomassa das pastagens). O processamento das imagens digitais foi realizado no R e no Google Earth Engine usando o algoritmo random forest. No R, obteve-se informações sobre as imagens mais importantes; e no Google Earth Engine, realizou-se o processamento da série temporal principal. O índice de vegetação NCI foi a imagem mais importante, apresentando correlação de R2 = 0,722 com o peso da biomassa. Os resultados revelaram que na área de estudo tem-se: N1 (52.72%), N2N3 (32.56%) e N4 (14.72%). As acurácias alcançadas foram as seguintes: Acurácia Global = 0,93; Kappa = 0,89; e F-score (N1 = 0,97, N2N3 = 0,93, N4 = 0,88)

Avaliação do impacto das amostras de treinamento na acurácia da classificação random forest dos sistemas integrados de produção agropecuária.

Ao conduzir uma classificação supervisionada com algoritmos de aprendizado de máquina, como o Random Forest, a estratégia de balanceamento das amostras é fundamental, pois impacta diretamente nos resultados. Estes classificadores são sensíveis às proporções das amostras de treinamento das diferentes classes. Compreender como estes fatores influenciam na classificação de áreas de produção agropecuária, sobretudo de sistemas minoritários e complexos como o iLP (Integração Lavoura-Pecuária) são de extrema importância para contribuir com metodologias de monitoramento. Para avaliar o impacto do balanceamento, foram testados três grupos de dados de aprendizagem do Random Forest: (i) Bset01: dados balanceados entre três classes prioritárias no estado do Mato Grosso; (ii) Bset02: dados desbalanceados com as proporções refletindo a realidade de campo e (iii) Bset03: superestimando a classe rara iLP. Os melhores valores de fscore da classe iLP foram para Bset01 (0,81) e Bset02 (0,83), com um erro de comissão mais alto para Bset01, sugerindo uma melhor performance do Bset02

Nonlinear Magneto-Optics of Fe Monolayers from first principles: Structural dependence and spin-orbit coupling strength

We calculate the nonlinear magneto-optical response of free-standing fcc (001), (110) and (111) oriented Fe monolayers. The bandstructures are determined from first principles using a full-potential LAPW method with the additional implementation of spin-orbit coupling. The variation of the spin-orbit coupling strength and the nonlinear magneto-optical spectra upon layer orientation are investigated. We find characteristic differences which indicate an enhanced sensitivity of nonlinear magneto-optics to surface orientation and variation of the in-plane lattice constants. In particular the crossover from onedimensional stripe structures to twodimensional films of (111) layers exhibits a clean signature in the nonlinear Kerr-spectra and demonstrates the versatility of nonlinear magneto-optics as a tool for in situ thin-film analysis.Comment: 28 pages, RevTeX, psfig, submitted to PR

A next generation measurement of the electric dipole moment of the neutron at the FRM II

In this paper we discuss theoretical motivations and the status of experimental searches to find time-reversal symmetry-violating electric dipole moments (EDM). Emphasis is given to a next generation search for the EDM of the neutron, which is currently being set up at the FRM II neutron source in Garching, with an ultimate sensitivity goal of 5 × 10−28 cm (3σ). The layout of the apparatus allows for the detailed investigation of systematic effects by combining various means of magnetic field control and polarized UCN optics. All major components of the installations are portable and can be installed at the strongest available UCN beam