Redes Neurais Artificiais (RNA) aplicadas à classificação de áreas cafeeiras na Região de Três Pontas-MG.

A cafeicultura é atividade de fundamental importância na região Sul do estado de Minas Gerais, no Brasil, e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Este estudo apresenta uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de identificar áreas cafeeiras na região de Três Pontas, Sul de Minas Gerais. Um fator complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café com áreas de mata nativa. Foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, com um índice kappa de 69%

Redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras da região de Guaxupé.

A cultura cafeeira tem o padrão espectral muito próximo ao da mata, dificultando a classificação automática dessas classes uso da terra. A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de classes de maior complexidade. No presente trabalho foram utilizadas três bandas espectrais da imagem do satélite SPOT da região de Guaxupé, MG. O software utilizado para o processamento das imagens e classificação foi o IDRISI. Este trabalho visa à avaliação do uso de RNA para classificação automática de áreas cafeeiras em imagens de alta resolução espectral. Para validação dos mapas obtidos pela classificação, realizou-se o cruzamento do mapa de uso e ocupação da terra por classificação visual com o gerado pela RNA. Em relação ao mapa de referência, o índice Kappa (k) do mapa classificado pela RNA ficou em 71,85%, é considerado um índice bom. A metodologia de redes neurais artificiais multilayer perceptron (MLP) apresentou um bom resultado, porém é necessário que se utilize outros dados de entrada para a RNA, uma vez que somente as bandas espectrais não são suficientes para uma classificação otimizada

Size and Shape of Chariklo from Multi-epoch Stellar Occultation

We use data from five stellar occultations observed between 2013 and 2016 to constrain Chariklo’s size and shape, and the ring reflectivity. We consider four possible models for Chariklo (sphere, Maclaurin spheroid, triaxial ellipsoid, and Jacobi ellipsoid), and we use a Bayesian approach to estimate the corresponding parameters. The spherical model has a radius R = 129 ± 3 km. The Maclaurin model has equatorial and polar radii a=b={143}-6+3 {km} and c={96}-4+14 {km}, respectively, with density {970}-180+300 {kg} {{{m}}}-3. The ellipsoidal model has semiaxes a={148}-4+6 {km}, b={132}-5+6 {km}, and c={102}-8+10 {km}. Finally, the Jacobi model has semiaxes a = 157 ± 4 km, b = 139 ± 4 km, and c = 86 ± 1 km, and density {796}-4+2 {kg} {{{m}}}-3. Depending on the model, we obtain topographic features of 6–11 km, typical of Saturn icy satellites with similar size and density. We constrain Chariklo’s geometric albedo between 3.1% (sphere) and 4.9% (ellipsoid), while the ring I/F reflectivity is less constrained between 0.6% (Jacobi) and 8.9% (sphere). The ellipsoid model explains both the optical light curve and the long-term photometry variation of the system, giving a plausible value for the geometric albedo of the ring particles of 10%–15%. The derived mass of Chariklo of 6–8 × 1018 kg places the rings close to 3:1 resonance between the ring mean motion and Chariklo’s rotation period

Spatio-Temporal Tracking and Phylodynamics of an Urban Dengue 3 Outbreak in São Paulo, Brazil

The dengue virus has a single-stranded positive-sense RNA genome of ∼10.700 nucleotides with a single open reading frame that encodes three structural (C, prM, and E) and seven nonstructural (NS1, NS2A, NS2B, NS3, NS4A, NS4B, and NS5) proteins. It possesses four antigenically distinct serotypes (DENV 1–4). Many phylogenetic studies address particularities of the different serotypes using convenience samples that are not conducive to a spatio-temporal analysis in a single urban setting. We describe the pattern of spread of distinct lineages of DENV-3 circulating in São José do Rio Preto, Brazil, during 2006. Blood samples from patients presenting dengue-like symptoms were collected for DENV testing. We performed M-N-PCR using primers based on NS5 for virus detection and identification. The fragments were purified from PCR mixtures and sequenced. The positive dengue cases were geo-coded. To type the sequenced samples, 52 reference sequences were aligned. The dataset generated was used for iterative phylogenetic reconstruction with the maximum likelihood criterion. The best demographic model, the rate of growth, rate of evolutionary change, and Time to Most Recent Common Ancestor (TMRCA) were estimated. The basic reproductive rate during the epidemics was estimated. We obtained sequences from 82 patients among 174 blood samples. We were able to geo-code 46 sequences. The alignment generated a 399-nucleotide-long dataset with 134 taxa. The phylogenetic analysis indicated that all samples were of DENV-3 and related to strains circulating on the isle of Martinique in 2000–2001. Sixty DENV-3 from São José do Rio Preto formed a monophyletic group (lineage 1), closely related to the remaining 22 isolates (lineage 2). We assumed that these lineages appeared before 2006 in different occasions. By transforming the inferred exponential growth rates into the basic reproductive rate, we obtained values for lineage 1 of R0 = 1.53 and values for lineage 2 of R0 = 1.13. Under the exponential model, TMRCA of lineage 1 dated 1 year and lineage 2 dated 3.4 years before the last sampling. The possibility of inferring the spatio-temporal dynamics from genetic data has been generally little explored, and it may shed light on DENV circulation. The use of both geographic and temporally structured phylogenetic data provided a detailed view on the spread of at least two dengue viral strains in a populated urban area