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[EN] The aim of this work is investigate the use of a rotary dryer with inert bed for drying of microalga Spirulina platensis. The influence of air temperature, feed rate, rotation speed and inerts filling degree was quantified. The contents of main bioactive compounds were also analyzed. The results shown that the used drying system proved to be an interesting alternative for a possible use of this microalga, if performed under adequate conditions. It was identified conditions with high drying performance and with the preservation of product quality

[EN] The aim of this work is investigate the use of a rotary dryer with inert bed for drying of microalga Spirulina platensis. The influence of air temperature, feed rate, rotation speed and inerts filling degree was quantified. The contents of main bioactive compounds were also analyzed. The results shown that the used drying system proved to be an interesting alternative for a possible use of this microalga, if performed under adequate conditions. It was identified conditions with high drying performance and with the preservation of product quality

[EN] The aim of this work is investigate the use of a rotary dryer with inert bed for drying of microalga Spirulina platensis. The influence of air temperature, feed rate, rotation speed and inerts filling degree was quantified. The contents of main bioactive compounds were also analyzed. The results shown that the used drying system proved to be an interesting alternative for a possible use of this microalga, if performed under adequate conditions. It was identified conditions with high drying performance and with the preservation of product quality

[EN] The aim of this work is investigate the use of a rotary dryer with inert bed for drying of microalga Spirulina platensis. The influence of air temperature, feed rate, rotation speed and inerts filling degree was quantified. The contents of main bioactive compounds were also analyzed. The results shown that the used drying system proved to be an interesting alternative for a possible use of this microalga, if performed under adequate conditions. It was identified conditions with high drying performance and with the preservation of product quality

[EN] The aim of this work is investigate the use of a rotary dryer with inert bed for drying of microalga Spirulina platensis. The influence of air temperature, feed rate, rotation speed and inerts filling degree was quantified. The contents of main bioactive compounds were also analyzed. The results shown that the used drying system proved to be an interesting alternative for a possible use of this microalga, if performed under adequate conditions. It was identified conditions with high drying performance and with the preservation of product quality

El objetivo de este estudio es demostrar Ia aplicabilidad del algoritmo de síntesis genética basado en una red neuronal artificial no supervisada ART2 (Adaptative Resonance Theory) en el tratamiento, de imágenes dei ASTERITERRA, para Ia clasificacióii temática del uso y cobertura de Ia tierra para los aflos 2002 y 2003. El área de estudio está situada cri Ia región norte dei Estado de Mato Grosso - Brasil, siendo caracterizada por un fuerte proceso de ocupacióti humana, que ha causado cambios intensivos en el paisaje por Ia deforestacióti, Ia tala selectiva de árboles y por el incremento de Ia frontera agrícola. EI resultado final. de Ia clasificaciótt fue evaluado posteriormente con datos levantados cri campo mediante el método de estadística Kappa. La cornbinación de bandas 2(630-690 rim), 3(760-860 rim) y 4(1600-1700 nm) del ASTER permiticron una diferenciación creciente de clases temáticas; por otro lado, Ias bandas 8 (2295-2365 rim) y 6 (2185-2225 rim) proporcionaron informaciones complementarias importantes para Ia identificación de Ias clases. La comparación de Ia elasificación obtenida por Ia red neuronal con Ias informaciones obtenidas en campo, fue considerada satisfactoria (Kappa = 0,64) para Ias elases i emáticas investigadas: bosque primario, bosque con explotación maderera reciente, bosque degradado, regeneración, cultivos, pastos y suelos expuestos. El uso de los datos ASTER contribuyó significativamente para alcanzar un conocimiento adecuado sobre Ia dinâmica del proceso de ocupación en esta área tropical. ABSTRACT: The objective of this study is to show the applicability of the genetic synthesis of the unsupervised artificial neural network ART2 (Adaptive Resonance Theory) in the classification of ASTER image for land uselland cover mapping. The area under study is located in northem Mato Grosso State, Brazil, and is characterized by a strong human occupation process, which caused intensive changes ai the landscape, by deforestation, selective loggi, isbn: 85-904724-1-8, Volume: v.1, Pages: 78-85

El objetivo de este estudio es demostrar Ia aplicabilidad del algoritmo de síntesis genética basado en una red neuronal artificial no supervisada ART2 (Adaptative Resonance Theory) en el tratamiento, de imágenes dei ASTERITERRA, para Ia clasificacióii temática del uso y cobertura de Ia tierra para los aflos 2002 y 2003. El área de estudio está situada cri Ia región norte dei Estado de Mato Grosso - Brasil, siendo caracterizada por un fuerte proceso de ocupacióti humana, que ha causado cambios intensivos en el paisaje por Ia deforestacióti, Ia tala selectiva de árboles y por el incremento de Ia frontera agrícola. EI resultado final. de Ia clasificaciótt fue evaluado posteriormente con datos levantados cri campo mediante el método de estadística Kappa. La cornbinación de bandas 2(630-690 rim), 3(760-860 rim) y 4(1600-1700 nm) del ASTER permiticron una diferenciación creciente de clases temáticas; por otro lado, Ias bandas 8 (2295-2365 rim) y 6 (2185-2225 rim) proporcionaron informaciones complementarias importantes para Ia identificación de Ias clases. La comparación de Ia elasificación obtenida por Ia red neuronal con Ias informaciones obtenidas en campo, fue considerada satisfactoria (Kappa = 0,64) para Ias elases i emáticas investigadas: bosque primario, bosque con explotación maderera reciente, bosque degradado, regeneración, cultivos, pastos y suelos expuestos. El uso de los datos ASTER contribuyó significativamente para alcanzar un conocimiento adecuado sobre Ia dinâmica del proceso de ocupación en esta área tropical. ABSTRACT: The objective of this study is to show the applicability of the genetic synthesis of the unsupervised artificial neural network ART2 (Adaptive Resonance Theory) in the classification of ASTER image for land uselland cover mapping. The area under study is located in northem Mato Grosso State, Brazil, and is characterized by a strong human occupation process, which caused intensive changes ai the landscape, by deforestation, selective loggi, Pages: 78-85

El objetivo de este estudio es demostrar Ia aplicabilidad del algoritmo de síntesis genética basado en una red neuronal artificial no supervisada ART2 (Adaptative Resonance Theory) en el tratamiento, de imágenes dei ASTERITERRA, para Ia clasificacióii temática del uso y cobertura de Ia tierra para los aflos 2002 y 2003. El área de estudio está situada cri Ia región norte dei Estado de Mato Grosso - Brasil, siendo caracterizada por un fuerte proceso de ocupacióti humana, que ha causado cambios intensivos en el paisaje por Ia deforestacióti, Ia tala selectiva de árboles y por el incremento de Ia frontera agrícola. EI resultado final. de Ia clasificaciótt fue evaluado posteriormente con datos levantados cri campo mediante el método de estadística Kappa. La cornbinación de bandas 2(630-690 rim), 3(760-860 rim) y 4(1600-1700 nm) del ASTER permiticron una diferenciación creciente de clases temáticas; por otro lado, Ias bandas 8 (2295-2365 rim) y 6 (2185-2225 rim) proporcionaron informaciones complementarias importantes para Ia identificación de Ias clases. La comparación de Ia elasificación obtenida por Ia red neuronal con Ias informaciones obtenidas en campo, fue considerada satisfactoria (Kappa = 0,64) para Ias elases i emáticas investigadas: bosque primario, bosque con explotación maderera reciente, bosque degradado, regeneración, cultivos, pastos y suelos expuestos. El uso de los datos ASTER contribuyó significativamente para alcanzar un conocimiento adecuado sobre Ia dinâmica del proceso de ocupación en esta área tropical. ABSTRACT: The objective of this study is to show the applicability of the genetic synthesis of the unsupervised artificial neural network ART2 (Adaptive Resonance Theory) in the classification of ASTER image for land uselland cover mapping. The area under study is located in northem Mato Grosso State, Brazil, and is characterized by a strong human occupation process, which caused intensive changes ai the landscape, by deforestation, selective loggi, Pages: 78-85

El objetivo de este estudio es demostrar Ia aplicabilidad del algoritmo de síntesis genética basado en una red neuronal artificial no supervisada ART2 (Adaptative Resonance Theory) en el tratamiento, de imágenes dei ASTERITERRA, para Ia clasificacióii temática del uso y cobertura de Ia tierra para los aflos 2002 y 2003. El área de estudio está situada cri Ia región norte dei Estado de Mato Grosso - Brasil, siendo caracterizada por un fuerte proceso de ocupacióti humana, que ha causado cambios intensivos en el paisaje por Ia deforestacióti, Ia tala selectiva de árboles y por el incremento de Ia frontera agrícola. EI resultado final. de Ia clasificaciótt fue evaluado posteriormente con datos levantados cri campo mediante el método de estadística Kappa. La cornbinación de bandas 2(630-690 rim), 3(760-860 rim) y 4(1600-1700 nm) del ASTER permiticron una diferenciación creciente de clases temáticas; por otro lado, Ias bandas 8 (2295-2365 rim) y 6 (2185-2225 rim) proporcionaron informaciones complementarias importantes para Ia identificación de Ias clases. La comparación de Ia elasificación obtenida por Ia red neuronal con Ias informaciones obtenidas en campo, fue considerada satisfactoria (Kappa = 0,64) para Ias elases i emáticas investigadas: bosque primario, bosque con explotación maderera reciente, bosque degradado, regeneración, cultivos, pastos y suelos expuestos. El uso de los datos ASTER contribuyó significativamente para alcanzar un conocimiento adecuado sobre Ia dinâmica del proceso de ocupación en esta área tropical. ABSTRACT: The objective of this study is to show the applicability of the genetic synthesis of the unsupervised artificial neural network ART2 (Adaptive Resonance Theory) in the classification of ASTER image for land uselland cover mapping. The area under study is located in northem Mato Grosso State, Brazil, and is characterized by a strong human occupation process, which caused intensive changes ai the landscape, by deforestation, selective loggi, isbn: 85-904724-1-8, Volume: v.1, Pages: 78-85

El objetivo de este estudio es demostrar Ia aplicabilidad del algoritmo de síntesis genética basado en una red neuronal artificial no supervisada ART2 (Adaptative Resonance Theory) en el tratamiento, de imágenes dei ASTERITERRA, para Ia clasificacióii temática del uso y cobertura de Ia tierra para los aflos 2002 y 2003. El área de estudio está situada cri Ia región norte dei Estado de Mato Grosso - Brasil, siendo caracterizada por un fuerte proceso de ocupacióti humana, que ha causado cambios intensivos en el paisaje por Ia deforestacióti, Ia tala selectiva de árboles y por el incremento de Ia frontera agrícola. EI resultado final. de Ia clasificaciótt fue evaluado posteriormente con datos levantados cri campo mediante el método de estadística Kappa. La cornbinación de bandas 2(630-690 rim), 3(760-860 rim) y 4(1600-1700 nm) del ASTER permiticron una diferenciación creciente de clases temáticas; por otro lado, Ias bandas 8 (2295-2365 rim) y 6 (2185-2225 rim) proporcionaron informaciones complementarias importantes para Ia identificación de Ias clases. La comparación de Ia elasificación obtenida por Ia red neuronal con Ias informaciones obtenidas en campo, fue considerada satisfactoria (Kappa = 0,64) para Ias elases i emáticas investigadas: bosque primario, bosque con explotación maderera reciente, bosque degradado, regeneración, cultivos, pastos y suelos expuestos. El uso de los datos ASTER contribuyó significativamente para alcanzar un conocimiento adecuado sobre Ia dinâmica del proceso de ocupación en esta área tropical. ABSTRACT: The objective of this study is to show the applicability of the genetic synthesis of the unsupervised artificial neural network ART2 (Adaptive Resonance Theory) in the classification of ASTER image for land uselland cover mapping. The area under study is located in northem Mato Grosso State, Brazil, and is characterized by a strong human occupation process, which caused intensive changes ai the landscape, by deforestation, selective loggi, isbn: 85-904724-1-8, Volume: v.1, Pages: 78-85

El objetivo de este estudio es demostrar Ia aplicabilidad del algoritmo de síntesis genética basado en una red neuronal artificial no supervisada ART2 (Adaptative Resonance Theory) en el tratamiento, de imágenes dei ASTERITERRA, para Ia clasificacióii temática del uso y cobertura de Ia tierra para los aflos 2002 y 2003. El área de estudio está situada cri Ia región norte dei Estado de Mato Grosso - Brasil, siendo caracterizada por un fuerte proceso de ocupacióti humana, que ha causado cambios intensivos en el paisaje por Ia deforestacióti, Ia tala selectiva de árboles y por el incremento de Ia frontera agrícola. EI resultado final. de Ia clasificaciótt fue evaluado posteriormente con datos levantados cri campo mediante el método de estadística Kappa. La cornbinación de bandas 2(630-690 rim), 3(760-860 rim) y 4(1600-1700 nm) del ASTER permiticron una diferenciación creciente de clases temáticas; por otro lado, Ias bandas 8 (2295-2365 rim) y 6 (2185-2225 rim) proporcionaron informaciones complementarias importantes para Ia identificación de Ias clases. La comparación de Ia elasificación obtenida por Ia red neuronal con Ias informaciones obtenidas en campo, fue considerada satisfactoria (Kappa = 0,64) para Ias elases i emáticas investigadas: bosque primario, bosque con explotación maderera reciente, bosque degradado, regeneración, cultivos, pastos y suelos expuestos. El uso de los datos ASTER contribuyó significativamente para alcanzar un conocimiento adecuado sobre Ia dinâmica del proceso de ocupación en esta área tropical. ABSTRACT: The objective of this study is to show the applicability of the genetic synthesis of the unsupervised artificial neural network ART2 (Adaptive Resonance Theory) in the classification of ASTER image for land uselland cover mapping. The area under study is located in northem Mato Grosso State, Brazil, and is characterized by a strong human occupation process, which caused intensive changes ai the landscape, by deforestation, selective loggi, isbn: 85-904724-1-8, Volume: v.1, Pages: 78-85

El objetivo de este estudio es demostrar Ia aplicabilidad del algoritmo de síntesis genética basado en una red neuronal artificial no supervisada ART2 (Adaptative Resonance Theory) en el tratamiento, de imágenes dei ASTERITERRA, para Ia clasificacióii temática del uso y cobertura de Ia tierra para los aflos 2002 y 2003. El área de estudio está situada cri Ia región norte dei Estado de Mato Grosso - Brasil, siendo caracterizada por un fuerte proceso de ocupacióti humana, que ha causado cambios intensivos en el paisaje por Ia deforestacióti, Ia tala selectiva de árboles y por el incremento de Ia frontera agrícola. EI resultado final. de Ia clasificaciótt fue evaluado posteriormente con datos levantados cri campo mediante el método de estadística Kappa. La cornbinación de bandas 2(630-690 rim), 3(760-860 rim) y 4(1600-1700 nm) del ASTER permiticron una diferenciación creciente de clases temáticas; por otro lado, Ias bandas 8 (2295-2365 rim) y 6 (2185-2225 rim) proporcionaron informaciones complementarias importantes para Ia identificación de Ias clases. La comparación de Ia elasificación obtenida por Ia red neuronal con Ias informaciones obtenidas en campo, fue considerada satisfactoria (Kappa = 0,64) para Ias elases i emáticas investigadas: bosque primario, bosque con explotación maderera reciente, bosque degradado, regeneración, cultivos, pastos y suelos expuestos. El uso de los datos ASTER contribuyó significativamente para alcanzar un conocimiento adecuado sobre Ia dinâmica del proceso de ocupación en esta área tropical. ABSTRACT: The objective of this study is to show the applicability of the genetic synthesis of the unsupervised artificial neural network ART2 (Adaptive Resonance Theory) in the classification of ASTER image for land uselland cover mapping. The area under study is located in northem Mato Grosso State, Brazil, and is characterized by a strong human occupation process, which caused intensive changes ai the landscape, by deforestation, selective loggi, isbn: 85-904724-1-8, Volume: v.1, Pages: 78-85