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Em Portugal, de acordo com o Decreto-Lei 92/2019 de 10 de julho, existem cerca de 300 espécies Invasoras. As espécies exóticas, sejam animais, plantas ou outros organismos não representam por si só um problema. Essa questão surge quando uma espécie apresenta um comportamento invasor. O concelho de Gavião, à semelhança de outros em Portugal, é atingido pelo fenómeno das espécies invasoras, nomeadamente espécies de Acacia e Hakea. Os objetivos deste trabalho consistiram, numa primeira fase, na localização e caracterização de uma seleção de plantas invasoras presentes no concelho de Gavião e, numa segunda fase, na definição de uma proposta de intervenção para controlo das mesmas com vista a minimizar os seus impactes. Utilizei a deteção remota (DR) e os métodos de aprendizagem automática para a classificação das imagens. Complementarmente à informação de campo, foram delimitadas várias áreas aleatoriamente no sentido de potenciar a validação efetuada. Posteriormente efetuouse a validação de campo das áreas delimitadas com base nos classificadores Random Forest e Máquina Vetor Suporte, que revelaram valores de eficácia diferentes. A aplicação do algoritmo da floresta aleatória (Ramdom Forest) alcançou um índice Kappa de 65% o que significa que a sua classificação é substancial. A área ocupada por espécies invasoras através do algoritmo em causa, foi de aproximadamente 4% do território, o que equivale a mais de 1000 hectares de acácias. O algoritmo Máquina Vetor Suporte alcançou um índice de 51%, obtendo uma classificação moderada. A aprendizagem automática revela-se uma excelente ferramenta de deteção e de classificação de imagens. Através da deteção remota foi possível identificar e definir um plano estratégico. Foi possível através da DR extrair as áreas de acácias, para as háqueas não foi possível definir as áreas devido à confusão no espectro com os matos. De acordo com as espécies indicadas, foi elaborada uma proposta abrangendo as várias etapas de controlo, incluído as metodologias mais adequadas, bem como o custo possível para execução de ações de controlo numa área piloto PALAVRAS-CHAVE: Espécies Invasoras, Deteção Remota, Índice Kappa, Floresta Aleatória, Aprendizagem automática, Sentinel-2 In Portugal, according to Decree-Law 92/2019 of 10 July, there are about 300 Invasive species. Exotic species, whether animals, plants or other organisms are not in themselves a problem. This question arises when a species exhibits invasive behavior. The municipality of Gavião, like others in Portugal, is affected by the phenomenon of invasive species, namely Acacias and Hakeas. The methodology used in the present work consists, in a first phase, in the localization and characterization of the invasive species present in Gavião county and, in a second phase, in the definition of an intervention proposal to control them in order to minimize their impacts. The information used comes from field data collection, complemented by satellite images obtained by Sentinel. The images analyzed date from May 25, 2019, at a time of year when most species are in flowering, which facilitates the treatment of their image and further analysis. In addition to the field information, several areas were randomly delimited in order to enhance the validation performed. Subsequently, the field validation of the delimited areas was performed based on two classifiers, which revealed different efficacy values. The application of the random forest algorithm reached a 65% Kappa index which means that its classification is substantial. The area occupied by invasive species through the algorithm in question was approximately 4% of the territory, which is equivalent to over 1000 hectares of acacia trees. According to the indicated species, the most appropriate forms of control were suggested, as well as the possible cost of carrying out control actions in a pilot area. Machine learning proves to be an excellent image detection and classification tool. Through remote sensing it was possible to identify and define a strategic plan. KEYWORDS: Invasive species, Acacia dealbata, Acacia mearnsii, Hakea sericea, Machine Learning, Sentinel-2

Dissertação de Mestrado em Biologia Clínica Laboratorial apresentada à Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro

A aplicação de técnicas de integração espectral, tais como a fusão de imagens, permite o uso de imagens de melhor resolução espacial em conjunto com outras de melhor resolução espectral. Nesse contexto, o método de Brovey é aplicável para a obtenção de imagens integradas por meio de fusão de imagens. Entretanto, a ausência de literaturas científicas que abordem de maneira explícita a análise do desempenho desse tipo de procedimento de fusão de imagens, como uma lacuna na comunidade científica das Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, impulsionou esta pesquisa a realizar essa abordagem, analisando estatisticamente os dados integrados, quantificando suas perdas explicitamente por meio das qualidades métrica e temática. Assim, esta pesquisa teve como objetivo geral analisar estatisticamente a integração de dados do sensor OLI/LANDSAT-8, definindo e testando critérios de avaliação da precisão espectral. Para isso, foram utilizadas para a qualidade métrica o RMSE, SAM, ERGAS e MB. Para a qualidade temática, o Índice Kappa. Como resultados mais relevantes, a característica diferenciada da banda 2, do azul, em comparação às demais ao testada sua integração espectral por meio de fusão com a banda pancromática. Por fim, este trabalho mostrou-se satisfatório no cumprimento dos seus objetivos propostos, demonstrando por meio da avaliação estatística da integração de dados OLI pelo método de Brovey medidas quantitativas e características qualitativas acerca dos dados integrados. The use of spectral integration techniques, such as image fusion, allows the use of better spatial resolution images in conjunction with better spectral resolution images. In this context, the Brovey method is applicable for the use of integrated images in the middle of image fusion. However, an absence of scientific literature that deals with the way in which the process of image analysis is done, as a gap in the scientific community of Information Sciences and Technologies, has promoted the research of this perspective, analyzing statistically the integrated data, explicitly quantified by means of the metrical and thematic qualities. The objective of this research was to analyze and integrate OLI / LANDSAT-8 sensor data, defining and testing the spectral search evaluation status. For this purpose, they were used for the measurement of RMSE, SAM, ERGAS and MB. For the thematic quality, the Kappa Index. As more relevant, a differentiated comparison of band 2, blue, compared to the test of its spectral integration by the fusion medium with the panchromatic band. Finally, this work proved to be satisfactory, with a balance of its proposed objectives, demonstrated by the statistical evaluation of the data integration.

Submitted by BRUNO TIMÓTEO RODRIGUES null (brunogta21@gmail.com) on 2016-09-28T19:47:11Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Mestrado Bruno.pdf: 17780320 bytes, checksum: 9ae4b184379c35c8b718ffc683ad0b0f (MD5) Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-09-30T18:20:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rodrigues_bc_me_bot.pdf: 17780320 bytes, checksum: 9ae4b184379c35c8b718ffc683ad0b0f (MD5) Made available in DSpace on 2016-09-30T18:20:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rodrigues_bc_me_bot.pdf: 17780320 bytes, checksum: 9ae4b184379c35c8b718ffc683ad0b0f (MD5) Previous issue date: 2016-07-29 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Os novos sensores orbitais e a aquisição contínua de imagens da superfície terrestre têm oferecido um volume e variedade cada vez maior de dados a comunidade de sensoriamento remoto. Como exemplo desse novo segmento da modelagem ambiental, o projeto SRTM assim como o ASTER, obtendo como produtos Modelos Digitais de Terreno (MDT) de até 80% da área terrestre do planeta. Este trabalho teve como objetivo avaliar a qualidade e precisão de dados altimétricos obtidos em Modelos Digitais de Elevação (MDEs). Para tanto, foi elaborado um mapa altimétrico base (Verdade terrestre), o qual foi comparado, por analise do Indice Kappa, com três modelos digitais de terreno (MDT) obtidos dos projetos TOPODATA, SRTM 30 metros e ASTER. De acordo com a avaliação expressa pela Matriz de Confusão gerada a partir da Altimetría do TOPODATA cruzada a Verdade Terrestre, 19 das 26 classes de informações altimétricas apresentadas não tiveram os seus maiores valores expressos nos respectivos eixos principais das classes confrontadas com a verdade terrestre da área, constatando um bom grau de acuracidade nos dados classificados do cruzamento do TOPODATA com a Verdade Terrestre. Observou-se que as classes que apresentaram os maiores valores um nível abaixo do eixo principal da matriz de confusão se localizam exatamente na região que corresponde à área com declividade muito acentuada, se tratando da feição geomorfológica da Cuesta. Desta forma considera-se que a resolução espacial das imagens provenientes dos sensores de radar, neste caso o arquivo do TOPODADA, está diretamente ligada com a baixa acurácia em áreas de grandes declividades, pois quanto maior o tamanho do pixel, maior a dificuldade de capturar diferenças abruptas de declividade. No Modelo digital de elevação do sensor de Radar SRTM 30m, apenas 2 das 26 classes de informações altimétricas apresentadas não tiveram os seus maiores valores expressos nos respectivos eixos principais das classes confrontadas com a verdade terrestre da área. Dessa forma, pode-se verificar um bom grau de acuracidade nos dados classificados. Para os dados analisados do sensor ASTER confrontados com a Verdade Terrestre, assim como os dados do SRTM 30m, somente 2 das 26 classes de informações altimétricas apresentadas não tiveram os seus maiores valores expressos nos respectivos eixos principais das classes confrontadas com a verdade terrestre. Desta forma, também considera um bom grau de acuracidade do cruzamento do dados classificados dos sensores ASTER com a Verdade Terrestre. Por fim, observou-se que o sensor de radar SRTM 30 metros exibiu o melhor dos MDEs analisados, por apresentar resultados de índice Kappa, com 3,798% de acertos a mais em relação ao sensor ASTER e 6,43% a mais que o dados do TOPODATA. The new orbital sensors and continuous acquisition of land surface images have offered a volume and increasing variety of data to remote sensing community. As an example of this new segment of the environmental modeling, SRTM project as well as ASTER, obtaining as products Digital Terrain Models (DTM) of up to 80% of the Earth's land area. To evaluate the quality and accuracy of altimetry data from Digital Elevation Models (DEMs). Thus, a altimetry basemap (terrestrial Truth) was prepared which was compared by analysis of Kappa Index, with three digital terrain models (DTM) obtained from TOPODATA projects, SRTM and ASTER 30 meters. According to the evaluation expressed by the confusion matrix generated from the altimetry of cross TOPODATA Truth Land, 19 of the 26 classes presented altimetric information did not have their greatest values expressed in the respective main axes of the classes faced with the ground truth area , finding a good degree of accuracy in the data classified as TOPODATA the intersection with Road Truth. It was observed that the classes that showed the highest values one level below the main confusion matrix axis is located exactly in the region that corresponds to the area with very steep slopes, in the case of geomorphological feature of Cuesta. Thus it is considered that the spatial resolution from images of the radar sensors, in this case TOPODADA file is directly connected with the low accuracy in areas of great slope, because the larger the pixel size, the more difficult to capture sharp differences in steepness. In the digital elevation model of the radar sensor SRTM 30m, only 2 of the 26 classes of altimetric information submitted have not had their highest values expressed in the respective main axes of the classes faced with the ground truth of the area. Thus, it can be seen a good degree of accuracy in the data sorted. For the analyzed data ASTER faced with the Earth Truth, as well as data from SRTM 30m, only 2 of the 26 classes of altimetric information submitted have not had their highest values expressed in the respective main axes of the classes faced with the ground truth. Thus, also considers a good degree of accuracy of the data crossing the classified ASTER sensors with the Earth Truth. Finally, there was the SRTM 30 meters radar sensor exhibited the best of MOUs analyzed by presenting the results of Kappa index, 3.798% of the more hits against the ASTER and 6.43% more than the data the TOPODATA.

Comunicação da qual só está disponível o resumo. A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) tem revelado interesse no desenvolvimento de métodos de análise expeditos e de baixo custo ao nível da composição química, propriedades físicas, mecânicas e anatómicas de materiais de madeira. A maioria dos trabalhos de investigação e divulgações técnicas com a utilização da NIRS para ciência e tecnologia da madeira encontram-se publicados entre 2006 e 2013. Nos últimos 25 anos só os Estados unidos, Japão, Austrália e China contribuíram com 314 publicações enquanto Portugal deu o seu contributo com 18 publicações. Com base em 120 discos de madeira de Acacia melanoxylon, pertencentes a 20 árvores de quatro locais em Portugal (1-2), foram estabelecidos modelos em NIRPLS-R para diversos parâmetros de qualidade (3-4), para a mesma amostragem de madeira. Os modelos obtidos permitiram estimar parâmetros de qualidade como a massa volúmica básica da madeira (2), rendimento em pasta, índice Kappa (4) e brancura ISO (5) de pastas cruas Kraft; e ainda a morfologia das fibras celulósicas (largura e comprimento ponderado em comprimentos das fibras). Os indicadores de qualidade da validação cruzada dos modelos, apresentaram uma variação de 79.0 a 98.9 % para o coeficiente de determinação; utilizando 3 a 9 componentes principais para explicar a variação encontrada para cada um dos parâmetros de qualidade em estudo; e um desvio residual de previsão (RPD) a variar entre 2,2 a 9,5. Todos os modelos utilizaram processos derivativos como pré-processamento (3-4). Os resultados dos modelos NIR-PLS-R demostraram que através da mesma informação espectral de madeira moída de Acacia melanoxylon, pode ser utilizada para prever uma grande variedade de parâmetros, tais como o rendimento em pasta, a largura e o comprimento ponderado em comprimentos das fibras; enquanto a informação espectral das pastas cruas permite obter a informação ao nível do índice Kappa e a brancura ISO das mesmas. info:eu-repo/semantics/publishedVersion

The study investigated the effect of reduction of the sample elements number used in the representation of the distribution of spatial variable of soil resistance to the penetration (RSP) on layer 0-0,1m in the thematic maps. The Grid100, with one hundred sample elements marked every 10m is used as reference set and the reduction of the number of samples is considered as Grid 25. In other words, 25 elements sample marked every 20 m plus 21 elements sample that is neighbor of three elements sample selected by random process within Grid25. The random process efficiency was verified by comparison of maps of spatial variability of soil resistance to penetration on layer 0-0,1m. The first map constructed for a region of 10.000 m2 considered a sample set with 100 points marked every 10m, called reference map with the Grid100. The second map constructed to the same region, but using the sample set reduced, the Grid46, called model map. The comparison between the thematic maps was realized by error matrix with the index values of global accuracy and Kappa of 0,87 and 0,78, respectively. The index showed that the thematic maps have a very good similarity. This form to select the sampling grid is a resource to reduced number of sample to minimizate the field operations and the costs including the laboratory labor to measure other soil properties. Thus, the reduction of the number of sample grid, called Grid46, is suggested to sampling the soil properties in the region of study with purpose to reduce the number of samples to be collected and the costs to measure it. O estudo investigou o efeito da redução do número de elementos amostrais utilizados na representação da distribuição espacial da variável resistência do solo à penetração na camada de 0-0,1m realizada por meio da construção de mapas temáticos. O Grid100, com cem elementos amostrais espaçados 10m, são utilizados como referência; e a redução do número de amostras considera um Grid25, ou seja, com 25 elementos amostrais espaçados 20 m, dos quais foram selecionados três elementos por seleção aleatória para formar um Grid46, que é constituído pelos 25 elementos do Grid25 mais os 21 elementos amostrais vizinhos dos três obtidos de modo aleatório no conjunto do Grid25. A comprovação da eficácia do sorteio aleatório para a escolha dos elementos a serem amostrados foi realizada por meio da comparação de dois mapas temáticos da resistência do solo à penetração a 0-0,1m. O primeiro mapa gerado considerou para uma região de 10.000 m2 um conjunto amostral de 100 pontos com distância de 10m, que foram utilizados para a construção do mapa de referência com o Grid100. O segundo mapa foi gerado considerando a mesma região, mas com o conjunto de dados reduzidos, o Grid46, chamado mapa modelo. A comparação dos mapas foi realizada por meio da matriz dos erros com os índices de exatidão global e Kappa de 0,87 e 0,78, respectivamente. Essa forma de se obter uma malha amostral é um recurso à redução do número de amostras com vistas à minimização das operações de campo e custos de laboratório para a mensuração de outras propriedades do solo. A avaliação dos índices mostrou que os mapas possuem semelhança muito boa, o que sugere que em uma atividade de campo para amostragem dessa propriedade do solo, pode-se realizar amostragem apenas nos pontos obtidos pela grade modelo, o que reduz o número de amostras a serem coletadas.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior In recent years Geostatistics has been widely used in the field of precision agriculture, this is due to being a tool to analyze the spatial variability exists in the area of agricultural production, enabling assess the need for creation of subareas or zones where they are handlings performed differently. One focus of precision agriculture is to identify management zones within the field based on the variability, and through Geostatistics is possible to produce thematic maps that assist in the establishment of management zones through adjustments of models of spatial dependence. The objective of this study was to analyze the influence of models of spatial dependence in the definition of thematic maps of management zones, using different models and different semivariogram sampling grids. To conduct the study, we analyzed simulated data generated in SAS software, where he held various structures of spatial dependence (DE) and different sampling grids (grid), with different sizes and densities of points, with a total of 9 data set simulated. To analyze the spatial dependence structure experimental semivariograms were used and adjusted three theoretical models to experimental semivariogram: exponential, spherical and Gaussian for each data set under study, according to the parameters set forth by autotune software ArcGis 9.3. Were adjusted 27 different semivariogram models using the method of ordinary kriging and through cross-validation technique checked the fit of the models semivariográficos. Thematic maps management zones were generated from the technique of kriging, and with the aid of software Idrisi was performed to compare the maps using Kappa Index of agreement, which was tested by testing their significance Z. From the analyzes, it was concluded that the model of spatial dependence does not influence the definition of thematic maps of management zones. Nos últimos anos a Geoestatística vem sendo amplamente utilizada na área de agricultura de precisão, isso se deve ao fato de ser uma ferramenta que permite analisar a variabilidade espacial existente na área de produção agrícola, possibilitando avaliar a necessidade de criação de subáreas ou zonas onde serão realizados manejos de forma diferenciada. Um dos focos da agricultura de precisão é a identificação de zonas de manejo dentro do campo baseadas na variabilidade existente, e por meio da Geoestatística é possível produzir os mapas temáticos que auxiliam no estabelecimento das zonas de manejo através de ajustes de modelos de dependência espacial. Assim, o objetivo geral deste estudo foi analisar a influência de modelos de dependência espacial na definição de mapas temáticos de zonas de manejo, usando diferentes modelos de semivariogramas e diferentes grades de amostragem. Para a realização do estudo foram analisados dados simulados gerados no software SAS, onde se considerou diferentes estruturas de dependência espacial (DE) e diferentes grades de amostragens (grid), com diferentes tamanhos e densidades de pontos, sendo um total de 9 conjunto de dados simulados. Para a análise da estrutura de dependência espacial foram utilizados semivariogramas experimentais e ajustados três modelos teóricos ao semivariograma experimental: exponencial, esférico e gaussiano, para cada conjunto de dados em estudo, conforme os parâmetros estipulados pelo auto-ajuste do software ArcGis 9.3. Foram ajustados 27 diferentes modelos de semivariogramas através do método da krigagem ordinária e através da técnica de validação-cruzada verificados os ajustes dos modelos semivariográficos. Mapas temáticos de zonas de manejo foram gerados a partir da técnica de krigagem ordinária, e com o auxilio do software Idrisi foi realizada a comparação dos mapas através do Índice Kappa de concordância, o qual foi testado sua significância através do teste Z. A partir das análises realizadas, concluindo-se que o modelo de dependência espacial não influencia na definição de mapas temáticos de zonas de manejo.

Resumo - O objetivo deste trabalho foi estimar a área plantada com soja por meio da normalização da matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens TM/Landsat-5. Foram avaliados oito municípios no Estado do Paraná, com dados referentes à safra de 2003/2004. As classificações foram realizadas por meio dos métodos paralelepípedo e máxima verossimilhança, dando origem à "máscara de soja". Os valores do índice Kappa dos oito municípios ficaram acima de 0,6. As estimativas de área de soja, corrigidas por matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas oficiais do estado e com as estimativas geradas a partir de um método alternativo denominado ?expansão direta?. A estimativa de área de soja por meio da normalização da matriz de erros apresenta menor custo e pode subsidiar métodos convencionais na estimativa menos subjetiva de safras.

O objetivo deste trabalho foi comparar dois métodos de levantamentos de solos. O primeiro foi realizado por meio de metodologias tradicionalmente utilizadas na distinção das unidades de paisagem e discriminação das classes de solos, como fotointerpretação e relação solo-paisagem. O segundo foi baseado na distinção das classes de solos por meio da sua resposta espectral, obtida em nível orbital. Para o estabelecimento dos atributos dos solos e sua classificação, as amostras de solo foram coletadas em duas profundidades, num grid com pontos distanciados de 500 m. Com essas amostras foram realizadas análises físicas e químicas dos solos. Nos locais de amostragem foi determinada, a partir da imagem orbital, a reflectância aparente do solo e, por meio de análise de agrupamentos, foram estabelecidas as unidades de paisagem. A fidedignidade de semelhança entre as unidades de paisagem obtidas pelos dois métodos foi avaliada pelo índice Kappa, cujo valor foi de 0,43, indicando que ambos os métodos produziram resultados semelhantes na discriminação de classes de solo. The objective of this study was compare two soil survey methods. The first was performed by methods traditionally used to distinguish landscape units and soil class discrimination. The second was based on soil class distinction through orbital spectral response. In order to establish soil characteristics and their classification, soil samples were collected at two depths in a grid system, with a distance of 500 meters between points. With these samples, physical and chemical analyses were carried out. In the sampling points, the apparent reflectance of the soil, from the orbital image, was determined and, through cluster analysis landscape units were established. In order to evaluate the resemblance reliability between the landscape units established in each method, the Kappa index was used, the value set for the confusion matrix was 0.43, indicating high quality in the comparison, showing that the non-conventional method was as close as the one carried out by photointerpretation.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:23:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Claudio Leones Bazzi.pdf: 3343114 bytes, checksum: 3fa53d5262ab876ffddc75c68048a730 (MD5) Previous issue date: 2007-01-25 The precision agriculture comes in the last years enlarging its application in the country, seeking the increase of the productivity and profitability, also reducing the environmental impact with the appropriate application of fertilizers and agricultural inputs. The impediment for larger expansion of the technology is mainly the high cost of the equipments to be used. The generation of yield maps is the phase that presents larger execution easiness inside of the cycle of AP. However when several combines are working in a certain area, not always it is possible to have monitors in each one of them. In this context this work had as objective finds the step maximum number that it can be eliminated by the combine not equipped with yield monitor without quality loss in the yield and moisture maps generated. It was also looked for to accomplish a comparison among the interpolation methods inverse square root and Kriging. In the comparison between the simulated maps and the original, the coefficient of relative deviation was used - CDR and the index kappa. He/she was proven that the eliminated last number reduces the precision of the maps in both interpolation methods. The amount monitors that it should be had in a combine group, are relative at the level of precision that one want to have. The monitored combine should be inserted so that the samples are collected in an uniform way by the whole area to be crop. A agricultura de precisão (AP) vem, nos últimos anos, ampliando sua aplicação no País, a fim de aumentar a produtividade e lucratividade, bem como diminuir o impacto ambiental com a aplicação adequada de insumos agrícolas. O entrave para a maior expansão da tecnologia está principalmente no elevado custo dos equipamentos a serem utilizados. A geração de mapas de produtividade é a fase que apresenta maior facilidade de execução dentro do ciclo da AP. Entretanto, quando várias colhedoras estão colhendo em uma determinada área, nem sempre é possível a presença de monitores de colheita em cada uma delas. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo encontrar o número máximo de passadas que podem ser eliminadas pela utilização de colhedoras não equipadas com monitor de colheita sem que haja perda de qualidade nos mapas de produtividade e de teor de água gerados. Buscou-se também realizar um comparativo entre os métodos de interpolação inverso da distância ao quadrado e Krigagem . Na comparação entre os mapas simulados e o original, utilizaram-se o coeficiente de desvio relativo CDR - e o índice kappa. Comprovou-se que o número de passadas eliminadas diminui a precisão dos mapas em ambos métodos de interpolação. A quantidade de monitores que deve haver em um conjunto de colhedoras é relativa ao nível de precisão que se deseja ter, devendo-se intercalá-las de maneira que as amostras sejam coletadas uniformemente por toda a área a ser colhida.

Com o objetivo de medir a confiabilidade da gota espessa em uma área de infecção pelo Plasmodium foi realizado um estudo no qual foram avaliadas 322 gotas espessas, lidas em condições normais de campo, por microscopista treinado. Posteriormente, as mesmas lâminas foram examinadas por outro microscopista que fez a leitura em condições ideais. A concordância foi medida usando o índice Kappa. Nos pacientes com sintomas de malária foi encontrada uma concordância de 0,91 (IC 95% 0,57-0,98 p

Neste trabalho, as imagens dos satélites Landsat 7 e Cbers 2 foram analisadas com o objetivo de identificar áreas com fragmentos de floresta semidecídua e de avaliar a exatidão da classificação feita por diferentes intérpretes e técnicas de interpretação. O estudo foi realizado em Lavras, MG, utilizando o SIG-SPRING, que possui recursos para realização da classificação digital e visual. Na comparação das diferentes classificações e avaliação da exatidão, foram empregadas as exatidões global, do consumidor, do produtor e o coeficiente Kappa. Pelos resultados, verificou-se que a exatidão global foi maior que 90% e o coeficiente Kappa variou de 50% a 77% nas comparações feitas por diferentes intérpretes, em imagens Landsat e Cbers. Os mapas de fragmentos de vegetação produzidos com base na classificação digital das imagens Cbers e Landsat apresentaram alta porcentagem de áreas comuns e os intérpretes produziram diferentes mapas, porém, aqueles gerados pela imagem Cbers apresentaram a melhor concordância entre as classificações. In this work two images from Landsat 7 and Cbers 2 were analyzed in order to identify small areas of semideciduous forest and to evaluate the classification accuracy made by three different analysts. The study was carried out in Lavras region, MG, using the SPRING GIS with the appropriate functions to jufil the digital classification and visual inspection. The comparisons between the classifications and accuracy assessment procedures employed the overall accuracy, the user's accuracy, the producer's accuracy and the Kappa coefficient. The results showed that the overall accuracy were higher than 90% and the Kappa coefficient ranged from 50% to 77% when the Landsat and Cbers images were compared by different analysts. The fragments vegetation maps made from digital classification of Cbers and Landsat satellites images presented high percentage of common areas and analysts made different maps but, those one produced from Cbers satellite images were better than the other classifications.