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O Cerrado e o Distrito Federal (DF) sofrem com o processo de fragmentação. O lançamento dos nanosatélites PlanetScope representa uma oportunidade de levar o monitoramento ambiental desse bioma a um novo patamar. Nesse estudo, utilizamos mosaicos mensais das estações seca e chuvosa e aplicamos o método de classificação Random Forest. As áreas de treinamento foram coletadas em campo com o uso de uma Aeronave Remotamente Pilotada (RPA). Os resultados mostraram alta precisão na identificação de diferentes tipos de cobertura vegetal (índice Kappa ? 0,835 e índice de similaridade 0,901). Os modelos com mais variáveis apresentaram maior precisão e as imagens classificadas conseguiram captar mudanças na cobertura do solo relacionadas à dinâmica agrícola. Além disso, a importância de cada banda no resultado das classificações pôde ser analisada

Contexto: A urbanização das grandes cidades brasileiras foi marcada pela desigualdade e a segregação. É um processo que ocorreu de forma acelerado durante o século XX. A migração para as cidades criou uma demanda por moradia, e os diferentes circuitos imobiliário produz um espaço urbano fragmentado e disperso. A população com menor renda encontra moradias muitas vezes fora da Mancha Urbana consolidada, regulares ou irregulares. Entre o final do século passado e o começo do atual, a fragmentação e dispersão das cidades tem algumas diferenças do modelo anterior. Agora, são criadas localidades valorizadas em locais fora da Mancha Urbana consolidada, principalmente com os condomínios e loteamentos fechados. O modelo segregado e disperso se acentua. Campinas, mesmo com suas particularidades, segue essas etapas da urbanização das grandes cidades brasileiras. Metodologia: Este trabalho analisou a geometria da mancha urbana de Campinas entre 2000 e 2020 a partir de mapas temáticos. Buscou-se medir e comparar o crescimento da Mancha Urbana Principal e das Manchas Dispersas. Resultados: É possível verificar uma tendência de diminuição da fragmentação da cidade, com a ocupação de vazios entre a Mancha Urbana Principal e Manchas Dispersas. Porém, é possível verificar a continuidade da característica de uma cidade dispersa.

O presente trabalho apresenta um método para o mapeamento de vegetação, por um processo de classificação por regiões geográficas, denominado GEOBIA (Geographic Object-Based Image Analysis) considerado adequado para classificar imagens de muito alta resolução (very high resolution – VHR). É possível executar o procedimento com qualquer equipamento que disponha de um sensor RGB de boa qualidade e permita execução de aplicativos para plano de voo. O método foi desenvolvido com base em softwares de código aberto (open source) para evitar custos com licenças, em todas as etapas, desde a captação das imagens, elaboração de produtos cartográficos, processamento da classificação por regiões e conclusão mediante cálculos de áreas. O estudo foi aplicado em quatro áreas de interesse, todas na região da Grande Florianópolis-SC, contendo porções do ecossistema de Formações Pioneiras - Vegetação com Influência Marinha, também denominadas áreas de restinga, cujo principal alvo da classificação foi o mapeamento das áreas invadidas por Pinus sp. O método demonstrou útil para classificação de imagens em geral, podendo ser utilizado no manejo de outras espécies vegetais exóticas, ou até em outras aplicações ambientais.

ResumoO principal objectivo deste estudo foi avaliar o potencial de imagens de alta resolução espacial (Quickbird) na identificação de espécies florestais para uma região do Alentejo (Portugal), utilizando o método de segmentação multi-resolução e classificação digital orientada a objeto. Foi criada uma máscara para a vegetação com base no índice de vegetação NDVI, e obtida uma classificação com a área coberta por espécie (Q. suber e P. pinea). A detecção da vegetação foi determinada com elevado rigor, sendo a data das imagens um fator muito importante para o resultado. A classificação foi validada através de dados de campo, e foi calculada a matriz de confusão e o coeficiente Kappa. Considerou-se a identificação e separação entre as duas classes florestais dominantes (Q. suber e P. pinea) e entre as três classe, as mesmas duas classes e outra que integra todos os restantes tipos de ocupação do solo. Os resultados foram satisfatórios, com Kappa de 79.3% e de 86,5 % respectivamente. Podemos concluir que a metodologia desenvolvida e os dados de alta resolução do satélite Quickbird produzem resultados satisfatórios para a identificação e separação das espécies florestais. A baixa resolução espectral deste satélite é compensada pela elevada resolução espacial e pela utilização de outros parâmetros de forma e de textura dos objetos individuais e entre objectos. AbstractThe main goal of this study was to evaluate the potential of high spatial resolution images (Quickbird) to identify of forest species in a region of Alentejo (Portugal), using the multi-resolution segmentation method and object-oriented classification. A vegetation mask was created based on vegetation index NDVI, and obtained a classification of forest species with the covered area (Q. suber and P. pinea). The detection of vegetation was determined with high accuracy, being the date of the images a very important factor for this result. The classification was validated by field data, and was calculated the confusion matrix and Kappa coefficient. We considered the identification and separation between for the two dominant forest classes (Q. suber e P. pinea) and the three classes, the same two classes and one that integrates include the other types of land. The results were satisfactory with Kappa of 79.3% and 86.5% respectively. It can be concluded that the methodology and data from high resolution Quickbird satellite produce satisfactory results for the identification and separation of forest species. The low spectral resolution of this satellite is compensated by the high spatial resolution and by the use of others parameters, such as form and texture of the individual objects and among them.

Gestational period in a bitch, after natural mating with a normal dog, was evaluated by two-dimensional conventional, high-resolution two-dimensional and three-dimensional ultrasonography. High-resolution two-dimensional ultrasonography show better image and provides early diagnosis of pregnancy (15 days) in comparison to conventional one (20 days). Three-dimensional ultrasonography was use to evaluate fetal morphology during late gestation period, however its application is still limited.

Resumo O objetivo deste estudo é avaliar o desempenho das simulações por conjunto do modelo Eta-5km do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais para um caso de chuva intensa ocorrido na Bacia do Rio Paraíba do Sul em janeiro de 2000, durante um evento de Zona de Convergência do Atlântico Sul. O conjunto de simulações é formado por 5 membros, denominados de acordo com suas parametrizações convectiva (Betts-Miller-Janjic - BMJ ou Kain-Fritsch - KF) e de microfísica (Ferrier ou Zhao): CNTRL (BMJ/Ferrier); KF (KF/Ferrier); KFMX (KF com fluxo de momentum/Ferrier); KFMXP (KF com fluxo de momentum e força do gradiente da perturbação da pressão/Ferrier) e ZHAO (BMJ/Zhao). As simulações são realizadas com horizontes de 24 até 120 h e condições de contorno inicial e lateral provenientes do “Climate Forecast System Reanalysis”. Os resultados indicam que todos os membros são capazes de posicionar a banda de chuva aproximadamente na mesma localização observada. O modelo, apesar de subestimar os valores das maiores pluviometrias diárias, simula uma frequência maior de eventos de chuva forte. Em geral, a média do conjunto apresenta melhor performance do que cada um dos membros isoladamente e as simulações com 48 h de antecedência são superiores às demais.