Generalized linear mixing model accounting for endmember variability

Endmember variability is an important factor for accurately unveiling vital information relating the pure materials and their distribution in hyperspectral images. Recently, the extended linear mixing model (ELMM) has been proposed as a modification of the linear mixing model (LMM) to consider endmember variability effects resulting mainly from illumination changes. In this paper, we further generalize the ELMM leading to a new model (GLMM) to account for more complex spectral distortions where different wavelength intervals can be affected unevenly. We also extend the existing methodology to jointly estimate the variability and the abundances for the GLMM. Simulations with real and synthetic data show that the unmixing process can benefit from the extra flexibility introduced by the GLMM

Challenges to the Brazilian Social Service and the strategic role of professional entities

Este trabalho foi construído a partir de uma revisão bibliográfica e aborda desafios ao Serviço Social brasileiro em tempos de regressão de direitos e imensuráveis perdas a todo conjunto da classe trabalhadora a partir do golpe de 2016 e a entrada de Michel Temer na presidência do Brasil. Nosso objetivo é discorrer sobre a trajetória de lutas e resistências no interior da profissão, destacando a direção sociopolítica engendrada, sobretudo, após a década de 1990, a partir da interlocução com a teoria marxista, e enfatizar o papel fundamental e estratégico das entidades do Serviço Social Brasileiro (ABEPSS, CFESS/CRESS e ENESSO) na construção e luta permanente pela manutenção da direção social profissão, sobretudo nestes tempos desafiantes. Nesse ínterim, destacamos que a relação política que sustenta as entidades é um patrimônio da categoria que deve ser preservado e fortalecid

A Low-rank Tensor Regularization Strategy for Hyperspectral Unmixing

Tensor-based methods have recently emerged as a more natural and effective formulation to address many problems in hyperspectral imaging. In hyperspectral unmixing (HU), low-rank constraints on the abundance maps have been shown to act as a regularization which adequately accounts for the multidimensional structure of the underlying signal. However, imposing a strict low-rank constraint for the abundance maps does not seem to be adequate, as important information that may be required to represent fine scale abundance behavior may be discarded. This paper introduces a new low-rank tensor regularization that adequately captures the low-rank structure underlying the abundance maps without hindering the flexibility of the solution. Simulation results with synthetic and real data show that the the extra flexibility introduced by the proposed regularization significantly improves the unmixing results

Super-Resolution for Hyperspectral and Multispectral Image Fusion Accounting for Seasonal Spectral Variability

Image fusion combines data from different heterogeneous sources to obtain more precise information about an underlying scene. Hyperspectral-multispectral (HS-MS) image fusion is currently attracting great interest in remote sensing since it allows the generation of high spatial resolution HS images, circumventing the main limitation of this imaging modality. Existing HS-MS fusion algorithms, however, neglect the spectral variability often existing between images acquired at different time instants. This time difference causes variations in spectral signatures of the underlying constituent materials due to different acquisition and seasonal conditions. This paper introduces a novel HS-MS image fusion strategy that combines an unmixing-based formulation with an explicit parametric model for typical spectral variability between the two images. Simulations with synthetic and real data show that the proposed strategy leads to a significant performance improvement under spectral variability and state-of-the-art performance otherwise

Deep Generative Models for Library Augmentation in Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis

Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) is one of the leading approaches to perform spectral unmixing (SU) considering variability of the endmembers (EMs). It represents each EM in the image using libraries of spectral signatures acquired a priori. However, existing spectral libraries are often small and unable to properly capture the variability of each EM in practical scenes, which compromises the performance of MESMA. In this paper, we propose a library augmentation strategy to increase the diversity of existing spectral libraries, thus improving their ability to represent the materials in real images. First, we leverage the power of deep generative models to learn the statistical distribution of the EMs based on the spectral signatures available in the existing libraries. Afterwards, new samples can be drawn from the learned EM distributions and used to augment the spectral libraries, improving the overall quality of the SU process. Experimental results using synthetic and real data attest the superior performance of the proposed method even under library mismatch conditions

Reforma Psiquiátrica brasileira e Questão Racial:: contribuições marxianas para a Luta Antimanicomial

O presente artigo é oriundo das inquietações dos/as autores/as a despeito da interlocução, bem como do debate entre a saúde mental e a questão racial. Objetiva aproximar e relacionar as afinidades existentes entre a luta antimanicomial e a luta antirracista. Aborda sobre a composição do campo da saúde mental e da atenção psicossocial, enfatizando os projetos societários que estão em disputa na Reforma Psiquiátrica e na Luta Antimanicomial, problematizando os caminhos percorridos até o momento. Em seguida estabelece a discussão acerca das bases da formação sócio-histórica brasileira, a qual está assentada no patriarcado, no colonialismo e na ideologia racista, pontuando os resquícios escravocratas presentes na contemporaneidade, contextualizando a situação de segregação/subalternização/violência vivenciada pela população negra até os dias atuais, evidenciando os seus rebatimentos no campo da saúde mental. Finda com reflexões que convocam à necessidade imperativa de radicalização da luta política que vislumbre o horizonte estratégico de outra ordem social

Kalman Filtering and Expectation Maximization for Multitemporal Spectral Unmixing

The recent evolution of hyperspectral imaging technology and the proliferation of new emerging applications presses for the processing of multiple temporal hyperspectral images. In this work, we propose a novel spectral unmixing (SU) strategy using physically motivated parametric endmember representations to account for temporal spectral variability. By representing the multitemporal mixing process using a state-space formulation, we are able to exploit the Bayesian filtering machinery to estimate the endmember variability coefficients. Moreover, by assuming that the temporal variability of the abundances is small over short intervals, an efficient implementation of the expectation maximization (EM) algorithm is employed to estimate the abundances and the other model parameters. Simulation results indicate that the proposed strategy outperforms state-of-the-art multitemporal SU algorithms

A educação ambiental na visão de estudantes de ensino médio em escolas públicas de Manaus / A educação ambiental na visão de estudantes de ensino médio em escolas públicas de Manaus

O presente trabalho teve como objetivo identificar a concepção que os alunos concludentes do Ensino Médio de escolas públicas de Manaus têm a respeito das questões ambientais. Para tal, foi utilizada uma pesquisa qualitativa/quantitativa e escolhidos itens de cunho ambiental, relacionados diretamente ao cotidiano dos alunos. Os resultados apresentados permitiram conhecer um pouco da visão dos alunos finalistas sobre os seguintes temas: água, poluição dos igarapés e áreas verdes de nossa capital, bem como tudo isso se relaciona com sua qualidade de vida. Vale ressaltar que a partir das respostas obtidas, observa-se uma grande necessidade de trabalhar de forma mais efetiva o tema Educação Ambiental, ampliando esta discussão para espaços não formais também. É importante lembrar que cada sala de aula tem suas peculiaridades, e que iniciativas como esta podem servir como um guia para os professores que queiram formar cidadãos com consciência ambiental mais apurada