ANÁLISE DO AMBIENTE RESIDENCIAL URBANO VISANDO A INFERÊNCIA DE POPULAÇÃO UTILIZANDO DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO ORBITAL DE ALTA RESOLUÇÃO

The objective of this research was to evaluate the applicability of high spatial resolution remote sensing data for the estimation of urban population in the intercensus periods in the Brazilian city of São José dos Campos. Digital IKONOS-2 data were used. Data analysis was conducted using SPRING (GIS). The procedure attempted to identify single residential areas with similar residential occupation features, known as homogeneous zones. Within chosen zones, homogeneous samples (official census sectors) were selected. The number of housing units per sector was identified in the digital IKONOS 2 images. The population was estimated by multiplying the number of dwellings by the average per household occupancy figures obtained from census tract data. Estimates showed satisfactory results when compared to the census data, presenting a total error of 0,41%, because omission errors were offset by commission errors. Key words: Population estimation; remote sensing; high spatial resolution.O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso dos produtos de sensoriamento remoto de alta resolução espacial para estimativa de população urbana em períodos intercensitários, tendo como base as áreas residenciais unifamiliares. Foram utilizadas no desenvolvimento do trabalho imagens do satélite IKONOS-2 da cidade de São José dos Campos. A análise foi feita a partir da integração dos dados dentro do SPRING (GIS). Devido à grande heterogeneidade das áreas residenciais em termos de padrões construtivos, a área de estudo foi subdividida em zonas residenciais unifamiliares homogêneas (ZRUF). Para estas zonas foram selecionadas amostras representativas, que se constituíram em setores censitários do censo demográfico realizado para o ano 2000. Foi feita a contagem das unidades residenciais por setor censitário a partir do uso das imagens IKONOS 2. A estimativa da população foi obtida a partir da multiplicação do número de unidades residenciais, identificadas nas imagens pelo número médio de moradores por domicílio. A estimativa realizada para a área de estudo mostrou resultados satisfatórios, quando comparados com os dados oficiais fornecidos pelo censo demográfico, obtendo-se um erro total de estimativa de 0,41%, em função dos erros de omissão terem sido compensados pelos erros de inclusão. Palavras-chave: Estimativa populacional; sensoriamento remoto; alta resolução espacial

Pesquisa malacológica de Biomphalaria em municípios da Estrada Real, situados no sudeste do Estado de Minas Gerais

INTRODUCTION: The increasing practice of ecotourism and rural tourism in the State of Minas Gerais, Brazil, highlights the importance of studies concerning the occurrence of potential intermediate hosts of Schistosoma mansoni. This study aimed to identify species of Biomphalaria snails in municipalities along the Estrada Real, an important Brazilian tourism project. METHODS: The specimens were collected in different water collections of 36 municipalities along the Estrada Real in the southeast of the State of Minas Gerais. Biomphalaria species were characterized using both morphological and molecular approaches. The research was conducted between August 2005 and September 2009 and all the sites visited were georeferenced using GPS. RESULTS: Six Biomphalaria species were found in 30 of the 36 municipalities studied: glabrata, tenagophila, straminea, peregrina, occidentalis and schrammi. The first three species of Biomphalaria, recognized as intermediate hosts of S. mansoni, were present in 33.3%, 47.2% and 8.3% of the municipalities studied, respectively. The mollusks were found in different types of water collections and no infection by S. mansoni was detected. The highest occurrence of Biomphalaria concentration was verified in the area covered by the Caminho Novo route (Diamantina/MG to Rio de Janeiro/RJ). CONCLUSIONS: Considering the occurrence of schistosomiasis in the State of Minas Gerais and the socioeconomic repercussions involved in the Estrada Real Project, this work focuses on the vulnerability of water collections due to the presence of Biomphalaria mollusks and emphasizes the need for epidemiological surveillance and sanitary and educational measures integrated with the local community and tourism sectors.INTRODUÇÃO: O aumento das práticas de ecoturismo e turismo rural, em Minas Gerais, Brasil, evidencia a importância de se realizarem estudos sobre a ocorrência de hospedeiros intermediários do Schistosoma mansoni, no estado. O presente trabalho objetivou a busca e identificação das espécies de caramujos Biomphalaria encontrados em municípios mineiros pertencentes à Estrada Real, um importante projeto de turismo brasileiro. MÉTODOS: Os moluscos foram coletados em 36 municípios da Estrada Real, no sudeste de Minas Gerais. A pesquisa foi realizada de agosto de 2005 a setembro de 2009 e todos os locais visitados foram georreferenciados com o uso de GPS. RESULTADOS: Dos 36 municípios estudados, 30 apresentaram a ocorrência de pelo menos uma entre as seis espécies de Biomphalaria: glabrata, tenagophila, straminea, peregrina, occidentalis e schrammi. As três primeiras espécies citadas, reconhecidas como hospedeiras intermediárias do S. mansoni, estavam presentes em 33,3%, 47,2% e 8,3% dos municípios estudados, respectivamente. Os moluscos foram encontrados em diferentes tipos de coleções hídricas e em nenhum deles foi detectada infecção pelo S. mansoni. Houve maior ocorrência de Biomphalaria na área referente ao Caminho Novo (Diamantina/MG ao Rio de Janeiro/RJ). CONCLUSÕES: Considerando-se a ocorrência da esquistossomose, no Estado de Minas Gerais, e as repercussões socioeconômicas que envolvem o projeto Estrada Real, este trabalho aponta para a vulnerabilidade das coleções hídricas devido à presença de moluscos Biomphalaria e enfatiza a necessidade de vigilância epidemiológica e medidas educativas e sanitárias integradas com a comunidade local e setores de turismo

Classificação de uso e cobertura da terra na Amazônia brasileira por meio de imagens de satélite

Land use/cover classification is one of the most important applications in remote sensing. However, mapping accurate land use/cover spatial distribution is a challenge, particularly in moist tropical regions, due to the complex biophysical environment and limitations of remote sensing data per se. This paper reviews experiments related to land use/cover classification in the Brazilian Amazon for a decade. Through comprehensive analysis of the classification results, it is concluded that spatial information inherent in remote sensing data plays an essential role in improving land use/cover classification. Incorporation of suitable textural images into multispectral bands and use of segmentation‑based method are valuable ways to improve land use/cover classification, especially for high spatial resolution images. Data fusion of multi‑resolution images within optical sensor data is vital for visual interpretation, but may not improve classification performance. In contrast, integration of optical and radar data did improve classification performance when the proper data fusion method was used. Of the classification algorithms available, the maximum likelihood classifier is still an important method for providing reasonably good accuracy, but nonparametric algorithms, such as classification tree analysis, has the potential to provide better results. However, they often require more time to achieve parametric optimization. Proper use of hierarchical‑based methods is fundamental for developing accurate land use/cover classification, mainly from historical remotely sensed data.A classificação de uso e cobertura da terra é uma das principais aplicações do sensoriamento remoto. Contudo, a precisão no mapeamento da distribuição espacial do uso/cobertura da terra é um desafio, principalmente em regiões tropicais úmidas, em razão do complexo ambiente biofísico e das limitações dos dados de sensoriamento remoto per se. Este trabalho revisa experimentos relacionados à classificação do uso/cobertura da terra na Amazônia brasileira, durante uma década. A partir de análise compreensiva dos resultados de classificação, conclui-se que a informação espacial, em dados de sensoriamento remoto, tem papel fundamental na melhoria da classificação de uso/cobertura da terra. A incorporação de imagens textura, em bandas multiespectrais, e o uso de método baseado em segmentação são formas importantes de melhorar a  classificação, especialmente para imagens de alta resolução espacial. A fusão de dados de imagens de resolução múltipla dentro de dados do sensor ótico é vital para a interpretação visual, mas pode não melhorar o desempenho da classificação. Em contraste, a integração de dados ópticos e de radar melhorou o desempenho da classificação, quando o método adequado de fusão de dados foi utilizado. Entre os algoritmos de classificação disponíveis, o classificador de máxima verossimilhança ainda é importante para se obter precisão razoável, mas algoritmos não paramétricos, como a análise por árvore de decisão, podem promover melhores resultados. Porém, algoritmos não paramétricos geralmente demandam mais tempo para obtenção da parametrização otimizada. O uso adequado de métodos baseados em hierarquia é fundamental para a precisão na classificação de uso/cobertura da terra, sobretudo em dados de sensoriamento remoto antigos

Gender Category Study: Perspectives Of Nursing Interns In Public Health

Introduction: The dialog with learning process about gender category is one of the ways, in nursing, to recognize needs produced by population through social control. It may be linked by formative mechanisms, aiming the qualification of academic knowledge and practical internship activities. Objective: We explore the learning experience from the approximation with gender category and its implications to the care provided by nurses in Primary Care. Methods: This is a descriptive study, critic-reflexive, of experience report type, systematized from the experience with gender category in health, and designed under two reflective axes: 1 – Operationalization of Supervised Curricular Internship; and 2 - Conceptualizing gender: perspectives for nursing care. Results: There were a theoretical enrichment about gender category in overcoming the biases found during the formation process, demystifying normative patterns built around gender and sexuality, becoming necessary to conceptual comprehension in nursing care context, in nurse’s action in Primary Care, in the current social scenario of health-disease process from identity questions, recognizing subjects’ expression through their subjectivity. Conclusion: Making the nursing students’ knowledge about the theme possible has demonstrated to be an operationalization of necessary tools to implement a more qualified assistance in Public Health. Keywords: Gender; Nursing; Public Health

Extração de Atributos Via Modelos Arma 1D/2D, Avaliação Estatística da Distância JM e Classificador Condicional Contextual

O objetivo desta pesquisa é uma comparação dos métodos de extração de atributos via modelagem ARMA unidimensional e na sua forma Bidimensional; definir a significância estatística da distância JM uma vez que mesma cresce à medida que se adiciona mais atributo (critério da monotocidade) e ainda propor um classificador contextual condicional de tal forma que: Se a diferença da verossimilhança for estritamente diferente dos vizinhos logo se classifica pontualmente, caso contrário classifica-se usando a informação de contexto. Implementar em linguagem IDL, um software de classificação de imagens digitais que permita a agregação futura novas metodologias ou a implementação das já existentes

Viabilidade de uso do TM-Landsat na estimativa de produção de maçã

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Discriminação de incrementos de desflorestamento na Amazônia com dados SAR R99B em banda L Discriminating deforestation increment areas in the Amazon rainforest with L band SAR R99B data

O uso de dados de sensoriamento remoto óptico em projetos de monitoramento de extensas áreas de floresta tropical é limitado devido à intensa cobertura por nuvens. Os dados SAR (Synthetic Aperture Radar) podem ser uma alternativa interessante para detectar desflorestamento nas regiões de floresta tropical onde a cobertura por nuvens é permanente. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é avaliar o potencial do dado SAR adquirido em banda L pelo sistema aerotransportado R99B da Força Aérea Brasileira (FAB) para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia. Para tanto, foram realizadas classificações MAXVER-ICM com dados SAR multipolarizados de uma área teste localizada na região Sudeste do Estado do Acre. As classificações realizadas com a combinação dos canais HH, HV e VV e com o par de polarizações HH+HV obtiveram boa concordância com o mapa produzido no projeto PRODES (k = 0,68, onde k é o índice Kappa), o qual foi adotado como dado de referência. Este resultado indica que o dado SAR multipolarizado em banda L possui bom potencial para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia.The use of optical remote sensing data in large tropical forest regions has an important limitation due to cloud cover. Synthetic Aperture Radar (SAR) data can be a viable alternative in areas where cloud cover is permanent, because the data acquisition is independent on atmospheric conditions. In this context, the main objective of this work was to evaluate the potential of L band SAR data acquired by R99B Brazilian Air Force (FAB) airborne system to discriminate deforestation increments in the Amazon rainforest. In order to achieve this purpose, we performed Maximum Likelihood classifications with multipolarized SAR data of a test site located in the state of Acre. The classifications performed with the combination of three channels (HH+HV+VV) and with the polarization pair HH+HV obtained good agreement with PRODES reference map (k=0,68, where k is de Kappa index). This result indicates that multipolarized L band SAR data have good potential to discriminate deforestation increments in the Amazon rainforest