Potencial dendrocronológico de espécies arbóreas da caatinga.

Resumo

Dinâmica de crescimento em diâmetro de espécies árbóreas da Caatinga.

A realização de estudos sobre a dinâmica de florestas é fundamental para assegurar a sua conservação e eventual manejo, envolvendo observações de longo prazo, tendo em vista a complexidade, heterogeneidade e lentidão dos processos dinâmicos desses ecossistemas (SCHAAF et al., 2005). Deve-se determinar a distribuição das espécies de árvores na floresta e localizar áreas com diferentes tipologias florestais. Essas informações associadas a estudos de crescimento e dos atributos de solos e da rede de drenagem, permitirão intervenções mais específicas de manejo sustentável (BRAZ et al., 2005), seja esse direcionado para uso ou conservação da floresta ou mesmo para o conhecimento de atributos das matas ciliares. Estudos com anéis de crescimento são muito usados em regiões de clima temperado para obter informações sobre mudanças ambientais e embasar planos de manejo florestal (CHERUBINI et al., 2003). Os anéis de crescimento em arbóreas tropicais nem sempre são claramente visíveis (MATTOS et al., 1999; ROIG et al., 2005), sendo importante a seleção de locais de coleta e das espécies, além da própria árvore a ser amostrada (WORBES, 1992), semelhante ao descrito por Cherubini et al. (2003), para clima mediterrâneo. Ainda assim, são cada vez mais frequentes os estudos dendrocronológicos com espécies tropicais e subtropicais, com o objetivo de recuperar informações sobre idade, incremento diamétrico e influências ambientais no crescimento das árvores. O potencial de análise de anéis de crescimento em pesquisas em regiões tropicais é grande, apesar do uso desses resultados não serem frequentes (WORBES, 2002). Esses estudos contribuiriam para a elaboração dos planos de corte e plantio, ou mesmo para a manutenção de florestas naturais (JACOBY, 1989), reconstrução de dados climáticos, além da compreensão da dinâmica de populações

Potencial dendrocronológico de espécies arbóreas da caatinga.

A paisagem em forma de mosaico com muitas espécies características e endêmicas, associadas a condições particulares de solo, clima e relevo, tornam a caatinga um bioma de extrema susceptibilidade à perda de biodiversidade. Com uma área de mais de 840 mil km2, ocupa cerca de 10 % do território nacional. No entanto, mais de 50 % encontram-se hoje em diferentes estágios de degradação, sendo o manejo sustentável uma alternativa para o desenvolvimento regional e a manutenção desse patrimônio biológico. O estudo dos anéis de crescimento possibilita recuperar informações registradas no lenho das árvores durante o seu crescimento, apresentando grande potencial de aplicação em regiões tropicais com sazonalidade climática definida. O presente trabalho tem como objetivo analisar os anéis de crescimento de seis espécies da caatinga. Os dados de clima utilizados para análise da sazonalidade climática foram obtidos da Embrapa Semi-Arido (CPATSA). Foram coletados discos a altura do peito (DAP) e da base de seis espécies arbóreas mais abundantes, em uma área sob manejo florestal do CPATSA (Petrolina, PE). Foram coletadas árvores de Anadenanthera columbrina (Angico de caroço), Caesalpinia microphyla (Catingueira rasteira), Pseudobombax simplicifolium (Imbiruçu), Aspidosperma pyrifolium (Pereiro) e Commiphora leptophloeos (Imburana). Os discos foram secos e lixados, possibilitando a visualização, contagem e medição dos anéis de crescimento. O Angico de caroço e Imbiruçu apresentaram limites dos anéis de crescimento marcados por parênquima marginal e faixa de fibras achatadas, com paredes espessas. Já os anéis de crescimento da Catingueira rasteira e do Pereiro, foram marcados por parênquima marginal associado ao acúmulo de poros. A idade estimada para a amostra de Caesalpinia microphyla foi 25 anos, com incremento médio anual de 2,4 mm/ano. Não foi possível estimar a idade de A. colubrina devido à presença de broca na parte central da amostra, mas essa árvore apresentou crescimento periódico anual nos últimos 20 anos de 3,6 mm/ ano. Os anéis de crescimento de Aspidosperma pyrifolium e Commiphora leptophloeos foram de difícil visualização nas amostras estudadas. As outras amostras estão sendo trabalhadas e espera-se identificar ao final do trabalho as espécies mais promissoras, dentre as estudadas, para estudos dendrocronológicos, direcionando as futuras coletas do projeto

Monitoramento da população de microrganismos viáveis em fertilizantes organominerais granulados.

FertBio 2014

Computer-assisted liver graft steatosis assessment via learning-based texture analysis

Purpose: Fast and accurate graft hepatic steatosis (HS) assessment is of primary importance for lowering liver dysfunction risks after transplantation. Histopathological analysis of biopsied liver is the gold standard for assessing HS, despite being invasive and time consuming. Due to the short time availability between liver procurement and transplantation, surgeons perform HS assessment through clinical evaluation (medical history, blood tests) and liver texture visual analysis. Despite visual analysis being recognized as challenging in the clinical literature, few efforts have been invested to develop computer-assisted solutions for HS assessment. The objective of this paper is to investigate the automatic analysis of liver texture with machine learning algorithms to automate the HS assessment process and offer support for the surgeon decision process. Methods: Forty RGB images of forty different donors were analyzed. The images were captured with an RGB smartphone camera in the operating room (OR). Twenty images refer to livers that were accepted and 20 to discarded livers. Fifteen randomly selected liver patches were extracted from each image. Patch size was 100 × 100. This way, a balanced dataset of 600 patches was obtained. Intensity-based features (INT), histogram of local binary pattern (HLBPriu2), and gray-level co-occurrence matrix (FGLCM) were investigated. Blood-sample features (Blo) were included in the analysis, too. Supervised and semisupervised learning approaches were investigated for feature classification. The leave-one-patient-out cross-validation was performed to estimate the classification performance. Results: With the best-performing feature set (HLBPriu2+INT+Blo) and semisupervised learning, the achieved classification sensitivity, specificity, and accuracy were 95, 81, and 88%, respectively. Conclusions: This research represents the first attempt to use machine learning and automatic texture analysis of RGB images from ubiquitous smartphone cameras for the task of graft HS assessment. The results suggest that is a promising strategy to develop a fully automatic solution to assist surgeons in HS assessment inside the OR