Developing an algorithm to geographically estimate the available time for agricultural field spraying in the state of Mato Grosso do Sul / Desenvolvendo um algoritmo para estimar geograficamente o tempo disponível para pulverização agrícola no estado de Mato Grosso do Su

The dimensions of mechanized agricultural systems depend on the edaphoclimatic conditions, crops, and work regimes. This study aimed to geographically estimate the monthly available time and number of favorable hours for agricultural field spraying in the state of Mato Grosso do Sul, Brazil. The meteorological restrictions imposed during unfavorable hours were as follows: ambient temperature above 32 ºC, relative humidity below 50 %, wind speed above 15 km h-1, and volumetric soil humidity above 39 % (equivalent to 90 % of the available water capacity). Mathematical models were then developed considering a period of ten years, which used historical data from the ground monitoring stations of the National Institute of Meteorology within the region. The subsequent algorithm was programmed and installed in a web server to simulate the time required for agricultural field spraying. During the cropping period in the region, there were climatic restrictions on performing agricultural spraying, with relative humidity being the variable with the most significant impact. However, soil moisture conditions restricted the available time for agricultural spraying more than the wind speed, relative air humidity, or ambient temperature.

O dimensionamento de sistemas mecanizados agrícolas depende das condições edafoclimáticas, da cultura e do regime de trabalho. O objetivo deste trabalho foi estimar geograficamente o tempo disponível mensal e o número de horas favoráveis à pulverização agrícola no Estado de Mato Grosso do Sul, Brasil. As restrições meteorológicas impostas para o cálculo das horas desfavoráveis foram: temperatura ambiente acima de 32ºC, umidade relativa abaixo de 50%, velocidade do vento acima de 15 km h-1 e umidade volumétrica do solo acima de 39% (equivalente a 90% da capacidade hídrica disponível). Os modelos matemáticos foram elaborados considerando um período de dez anos, com base nos dados históricos das estações automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia instaladas no Estado. O algoritmo desenvolvido e instalado em ambiente web permitiu simular o tempo disponível para pulverização agrícola no estado de Mato Grosso do Sul. Durante o período de safra na região, há restrições climáticas para a realização da atividade de pulverização agrícola, sendo a umidade relativa do ar a variável de maior impacto. A condição de umidade do solo é mais restritiva para o tempo disponível para a pulverização agrícola do que a velocidade do vento, umidade relativa do ar ou temperatura do ambiente.

Developing a hybrid forecasting system for agricultural commodity prices (case study: Thailand rice free on board price) / Desenvolvimento de um sistema de previsão híbrido para preços de commodities agrícolas: estudo de caso para arroz tailandês

Forecast the price of agricultural goods is a beneficial action for farmers, marketing agents, consumers, and policymakers. Today, managing this product security requires price forecasting models that are both efficient and reliable for a country's import and export. In the last few decades, the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model has been widely used in economics time series forecasting. Recently, many of the time series observations presented in economics have been clearly shown to be nonlinear, Machine learning (ML) modelling, conversely, offers a potential price forecasting technique that is more flexible given the limited data available in most countries' economies. In this research, a hybrid price forecasting model has been used, through a novel clustering technique, a new cluster selection algorithm and a multilayer perceptron neural network (MLPNN), which had many advantages and using monthly time series of Thai rice FOB price form November 1987 to October 2017. The empirical results of this study showed that the value of root mean square error (RMSE) equals 14.37 and the Mean absolute percentage error (MAPE) equals 4.09% for the hybrid model. The evaluation results of proposed method and comparison its performance with four benchmark models, by monthly time series of Thailand rice FOB price from November 1987 to October 2017 showed the outperform of proposed method.

Prever o preço dos produtos agrícolas é uma ação benéfica para agricultores, agentes de marketing, consumidores e legisladores. Hoje, o gerenciamento da segurança desse produto requer modelos de previsão de preços eficientes e confiáveis para a importação e exportação de um país. Nas últimas décadas, o modelo Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) tem sido amplamente utilizado na previsão de séries temporais da economia. Recentemente, muitas das observações de séries temporais apresentadas em economia têm se mostrado claramente não lineares. A modelagem de aprendizado de máquina (ML), por outro lado, oferece uma técnica de previsão de preços potencial que é mais flexível, apresentados os dados limitados disponíveis na maioria dos países. Nesta pesquisa, um modelo híbrido de previsão de preços foi usado, por meio de uma nova técnica de agrupamento, um novo algoritmo de seleção de agrupamento e uma rede neural perceptron multicamadas (MLPNN), que teve muitas vantagens, e usando séries temporais mensais de preços FOB do arroz tailandês de novembro 1987 a outubro de 2017. Os resultados empíricos deste estudo mostraram que o valor da raiz do erro quadrático médio (RMSE) é igual a 14,37 e o erro percentual absoluto médio (MAPE) é igual a 4,09% para o modelo híbrido. Os resultados da avaliação do método proposto e a comparação de seu desempenho com quatro modelos de benchmark, por séries temporais mensais de preço FOB do arroz tailandês de novembro de 1987 a outubro de 2017, mostram o desempenho superior do método proposto.

Optimum contribution for mate selection in Santa Inês sheep

The objective of this research was to simulate the genetic gains expected comparing random mating strategies and mate selection by optimum contribution with different penalty levels in the inbreeding rate of Santa Inês sheep. The optimum contribution theory was thus applied to optimize genetic gain in the long term in twelve selection groups by selectively mating 500 females with the respective males, increasingly penalizing the increase in inbreeding in the objective function. Genetic algorithms were used to find the optimum contribution. Optimization was achieved via EVA software. Selection candidates had their contribution defined into four treatments, using different values to weigh the genetic merit and penalize increases in inbreeding. This made it possible to measure the degree of control over those parameters that can be obtained with this methodology. This selection offers different levels of genetic gain, which are achievable from restrictions on the coancestry. The number of males selected and their distribution into selection groups varied according to the penalty attributed to inbreeding in the objective function. Mate selection using optimum contribution should be adopted when aiming to limit the increase in inbreeding. Increasing the exchange of genetic material between groups is recommended to elevate genetic gain and maintain control over inbreeding.

Mapping of corn phenological stages using NDVI from OLI and MODIS sensors / Mapeamento dos estádios fenológicos da cultura do milho utilizando o NDVI derivado dos sensores OLI e MODIS

Crop phenology knowledge is relevant to a series of actions related to its management and can be accessed through vegetation indexes. Thus, this study aimed to evaluate the use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), from images of OLI and MODIS sensors, to obtain phenological information from corn crops. To this end, we evaluated two corn cropping areas, irrigated by a central pivot, and located western Bahia state, Brazil. These areas were managed with high technology and had no record of biotic and abiotic stresses. NDVI showed a well-defined temporal pattern throughout the corn cycle, with a rapid increase at the beginning, stabilization at intermediate stages, and decreases at the end of the cycle. Excellent fits for polynomial equations were obtained to estimate NDVI as a function of days after sowing (DAS), with R² values of 0.96 and 0.95 for images of OLI and MODIS sensors, respectively. This demonstrates that both sensors could characterize corn canopy changes over time. NDVI ranges were correlated with the main phenological stages (PE), using the direct relationship between both variables (NDVI and PE) with days after sowing (DAS). For the beginning and end of each phenological stage, NDVI ranges were validated through model identity testing. NDVI proved to be a suitable parameter to assess corn phenology accurately and remotely. Finally, NDVI was also an important tool for detecting biotic and abiotic stresses throughout the crop cycle, and hence for decision making based on corn phenology.(AU)

O conhecimento da fenologia das culturas é relevante para uma série de ações relacionadas ao seu manejo e pode ser acessada por meio de índices de vegetação. Portanto, objetivou-se com este trabalho avaliar o potencial do uso do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), calculado a partir de imagens dos sensores OLI e MODIS para obter informações fenológicas da cultura do milho. Para tanto, foram utilizadas duas áreas de cultivo de milho irrigadas por sistema de pivô central na região oeste do estado da Bahia, Brasil. Estas áreas foram manejadas com alta tecnologia e sem registro de ocorrência de estresses bióticos e abióticos. O NDVI apresentou um padrão temporal bem definido ao longo do ciclo de desenvolvimento, com rápido incremento no início do desenvolvimento, estabilização nos estádios intermediários, e decréscimos na parte final do ciclo. Excelentes ajustes para as equações polinomiais foram obtidos para estimar o NDVI em função dos dias após a semeadura (DAS), com R² de 0,96 e 0,95 para as imagens do sensor OLI e MODIS, respectivamente, demonstrando que os sensores são capazes de caracterizar temporalmente as modificações do dossel da cultura do milho ao longo do ciclo. Intervalos de valores de NDVI foram correlacionados com os principais estádios fenológicos (EF) da cultura do milho, utilizando a relação direta de ambas as variáveis (NDVI e EF) com os dias após a semeadura (DAS). Os intervalos de valores de NDVI para o início e final de cada estádio fenológico foram validados através do teste de identidade do modelo, tornando o NDVI uma variável adequada para ser utilizada no acesso a fenologia do milho com precisão de maneira remota. Por fim, esses valores também são uma importante ferramenta para detecção de problemas bióticos e abióticos ao longo do ciclo de cultivo e para tomadas de decisão baseadas na fenologia da cultura.(AU)

Optimization Algorithm Applied to Environmental Control in Broiler Houses

The present study aimed to apply the Simulated Annealing (SA) optimization algorithm to find the ideal control of broiler housing rearing environment at 21, 28, 35, and 42 days of growth. Data from four types of houses using environmental control and similar flock density were recorded weekly in the morning and afternoon, during two seasons (summer and winter). The variables related to environmental and air quality data (temperature, relative humidity, air velocity, ammonia, and carbon dioxide concentrations) were registered and organized into the database to provide a descriptive analysis. The ideal rearing conditions were established as a goal, and we used the Simulated Annealing optimization algorithm to process the data. Such an approach may be applied in the cases that the ideal condition of optimization has multiple objectives, and when each variable is the result of a process. The model was implemented considering the optimal controlled environmental condition that depends on the age of broilers. Results indicated that there was a large dispersion of the data collected from the environmental variables. The process suggested that the optimized functions lead to absolute values obtained by the algorithm for each of the environmental factors of the controlled environmental system, representing the optimal condition of the environment found for each broiler age, considering the interactions of the variables. The maximum optimization was prominent to 21 and 35-d old birds, representing 40-48% of the improvement of the process. 28 and 42-d old birds might benefit from the controlled environmental optimization process by up to 30%.(AU)

Optimization Algorithm Applied to Environmental Control in Broiler Houses

The present study aimed to apply the Simulated Annealing (SA) optimization algorithm to find the ideal control of broiler housing rearing environment at 21, 28, 35, and 42 days of growth. Data from four types of houses using environmental control and similar flock density were recorded weekly in the morning and afternoon, during two seasons (summer and winter). The variables related to environmental and air quality data (temperature, relative humidity, air velocity, ammonia, and carbon dioxide concentrations) were registered and organized into the database to provide a descriptive analysis. The ideal rearing conditions were established as a goal, and we used the Simulated Annealing optimization algorithm to process the data. Such an approach may be applied in the cases that the ideal condition of optimization has multiple objectives, and when each variable is the result of a process. The model was implemented considering the optimal controlled environmental condition that depends on the age of broilers. Results indicated that there was a large dispersion of the data collected from the environmental variables. The process suggested that the optimized functions lead to absolute values obtained by the algorithm for each of the environmental factors of the controlled environmental system, representing the optimal condition of the environment found for each broiler age, considering the interactions of the variables. The maximum optimization was prominent to 21 and 35-d old birds, representing 40-48% of the improvement of the process. 28 and 42-d old birds might benefit from the controlled environmental optimization process by up to 30%.

Residual nets for understanding animal behavior

Analysis of animal behavior requires proper algorithms for the extraction of desired information from videos. Animal behavior involves various states like facial expression, body movement etc. With the advancement in hardware, deep learning has become popular for analyzing the complex and large dataset. Deep learning algorithms have proved their significance on the benchmark dataset. In this paper, we used Residual Nets for classifying three-hour video containing egg laying induced activity changes in Drosophila. We obtained 99.5% accuracy and found significant improvement in accuracy as compared to CNN (Convolutional Neural Networks). Further, it is suggested that this technique can be used for analysis of animal behavior as well as activities of other domain like object detection, speech recognition, and character recognition, among others.(AU)

Residual nets for understanding animal behavior

Analysis of animal behavior requires proper algorithms for the extraction of desired information from videos. Animal behavior involves various states like facial expression, body movement etc. With the advancement in hardware, deep learning has become popular for analyzing the complex and large dataset. Deep learning algorithms have proved their significance on the benchmark dataset. In this paper, we used Residual Nets for classifying three-hour video containing egg laying induced activity changes in Drosophila. We obtained 99.5% accuracy and found significant improvement in accuracy as compared to CNN (Convolutional Neural Networks). Further, it is suggested that this technique can be used for analysis of animal behavior as well as activities of other domain like object detection, speech recognition, and character recognition, among others.

Productivity and water demand of maize estimated by the modified satellite Priestley-Taylor algorithm / Produtividade e demanda hídrica do milho estimado pelo algoritmo de Priestley-Taylor modificado para satélite

The water demand of crops, as well as the relation of this variable to productivity and other important factors related to the sustainable management of agriculture, makes it relevant to estimate parameters that help in the most assertive and efficient decision-making in the agricultural environment. In this context, the work aims to estimate the actual evapotranspiration (ETa), biomass (Bio), water productivity (WP) and crop productivity (P), using the Landsat-8 satellite, through the Modified Satellite Priestley-Taylor Algorithm (MS-PT). For this, ETa was estimated for maize culture irrigated by central pivots, using the MS-PT with six images of Landsat-8, which were free of clouds. The ETa estimate was accurate in the first 60 days after emergence (DAE) of the crop. Subsequently, the variables Bio, P, and WP were estimated using the ETa and the assumptions of the Monteith (1972) model. Therefore, we sequentially calculated the dry biomass, crop productivity and water productivity. ETa presented a high correlation with Bio from the second image (06/10/2015), due to the canopy closure of the crop and, consequently, the predominance of transpiration in the evapotranspiration phenomenon. The water productivity was constant throughout the maximum vegetative stage until the reproductive phase R4 of the crop, verifying in this interval the best efficiency in the conversion of water in biomass. From the obtained results, it is verified that the set of algorithms used in the estimation of the parameters demonstrated the potential to increase the capacity to handle agriculture in a more efficient, assertive and sustainable way.

A demanda hídrica das culturas, assim como a relação dessa com variáveis de produtividade e outros importantes fatores relacionados ao manejo da agricultura sustentável, faz com seja relevante a estimação de parâmetros que auxiliam de modo assertivo e eficiente a tomada de decisão no ambiente agrícola. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi estimar a evapotranspiração real (ETa), biomassa (Bio), produtividade da água (WP) e a produtividade da cultura (P), utilizando imagens do satélite Landsat-8, por meio do algoritmo Priestley-Taylor modificado para satélite (MS-PT). Para isso, estimou-se a ETa para a cultura do milho irrigado por pivôs central, utilizando o MS-PT com seis imagens do Landsat-8, as quais encontravam-se livre de nuvens. A estimativa da ETa foi acurada nos primeiros 60 dias após a emergência (DAE) da cultura. Posteriormente, as variáveis Bio, P, e WP foram estimadas utilizando a ETa e os pressupostos do modelo de Monteith (1972). A ETa apresentou alta correlação com a Bio a partir da segunda imagem (10/06/2015), em função do fechamento dossel da cultura e consequentemente a predominância da transpiração no fenômeno de evapotranspiração. A WP foi constante durante o máximo crescimento vegetativo até a fase reprodutiva da cultura denominada R4, sendo verificado nessa amplitude de tempo a melhor eficiência da conversão de água em biomassa. A partir dos resultados obtidos, verifica-se que esse conjunto de algoritmos utilizados para estimativa dos parâmetros relacionados a produtividade do milho mostraram o potencial de crescimento que se tem para melhorar a capacidade de como lidar com uma agricultura mais eficiente, assertiva e sustentável.

Productivity and water demand of maize estimated by the modified satellite Priestley-Taylor algorithm / Produtividade e demanda hídrica do milho estimado pelo algoritmo de Priestley-Taylor modificado para satélite

The water demand of crops, as well as the relation of this variable to productivity and other important factors related to the sustainable management of agriculture, makes it relevant to estimate parameters that help in the most assertive and efficient decision-making in the agricultural environment. In this context, the work aims to estimate the actual evapotranspiration (ETa), biomass (Bio), water productivity (WP) and crop productivity (P), using the Landsat-8 satellite, through the Modified Satellite Priestley-Taylor Algorithm (MS-PT). For this, ETa was estimated for maize culture irrigated by central pivots, using the MS-PT with six images of Landsat-8, which were free of clouds. The ETa estimate was accurate in the first 60 days after emergence (DAE) of the crop. Subsequently, the variables Bio, P, and WP were estimated using the ETa and the assumptions of the Monteith (1972) model. Therefore, we sequentially calculated the dry biomass, crop productivity and water productivity. ETa presented a high correlation with Bio from the second image (06/10/2015), due to the canopy closure of the crop and, consequently, the predominance of transpiration in the evapotranspiration phenomenon. The water productivity was constant throughout the maximum vegetative stage until the reproductive phase R4 of the crop, verifying in this interval the best efficiency in the conversion of water in biomass. From the obtained results, it is verified that the set of algorithms used in the estimation of the parameters demonstrated the potential to increase the capacity to handle agriculture in a more efficient, assertive and sustainable way.(AU)

A demanda hídrica das culturas, assim como a relação dessa com variáveis de produtividade e outros importantes fatores relacionados ao manejo da agricultura sustentável, faz com seja relevante a estimação de parâmetros que auxiliam de modo assertivo e eficiente a tomada de decisão no ambiente agrícola. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi estimar a evapotranspiração real (ETa), biomassa (Bio), produtividade da água (WP) e a produtividade da cultura (P), utilizando imagens do satélite Landsat-8, por meio do algoritmo Priestley-Taylor modificado para satélite (MS-PT). Para isso, estimou-se a ETa para a cultura do milho irrigado por pivôs central, utilizando o MS-PT com seis imagens do Landsat-8, as quais encontravam-se livre de nuvens. A estimativa da ETa foi acurada nos primeiros 60 dias após a emergência (DAE) da cultura. Posteriormente, as variáveis Bio, P, e WP foram estimadas utilizando a ETa e os pressupostos do modelo de Monteith (1972). A ETa apresentou alta correlação com a Bio a partir da segunda imagem (10/06/2015), em função do fechamento dossel da cultura e consequentemente a predominância da transpiração no fenômeno de evapotranspiração. A WP foi constante durante o máximo crescimento vegetativo até a fase reprodutiva da cultura denominada R4, sendo verificado nessa amplitude de tempo a melhor eficiência da conversão de água em biomassa. A partir dos resultados obtidos, verifica-se que esse conjunto de algoritmos utilizados para estimativa dos parâmetros relacionados a produtividade do milho mostraram o potencial de crescimento que se tem para melhorar a capacidade de como lidar com uma agricultura mais eficiente, assertiva e sustentável.(AU)

Complying with the HIV test algorithm for diagnosing children aged from 1 to 18 months born to HIV–positive mothers / Cumprimento do algoritmo para o diagnóstico do HIV em crianças de 1 a 18 meses nascidas de mães HIV positivas

The evolution of the epidemic of HIV in Brazil has especially affected women, and the control of mother-to-child transmission of HIV (MTCT) has been a new challenge to be faced. This study assessed the compliance with the algorithm recommended by the Ministry of Health (MH) for diagnosing the children born to HIV-positive mothers, followed-up in the Regional Central Laboratory of the Instituto Adolfo Lutz of São José do Rio Preto-X, and to evaluate the occurrence of mother-to-child transmission. This cross-sectional descriptive study collected data on the CD4+ T-cell count and viral load System for Controlling Laboratory Examinations (SISCEL) and System for Hospital Management (SIGH) from January 2009 to December 2014. In this period, 265 children were registered, being 141 (53.2%) male and 124 (46.8%) female; and only 217 (81.9%) complied with the algorithm recommended by the MH. The mean prevalence of MTCT was 5.9%. Despite the efforts exerted by the MH, the HIV algorithm noncompliance still occurs, and the vertical transmission rate is higher than 2%. These data reinforce the need to intensify the surveillance, to improve the information and the follow-up of pregnant women, and to rescue those responsible who do not strictly comply with the algorithm proposed by the MH.

A epidemia do HIV no Brasil tem afetado de maneira especial as mulheres e trouxe, como um novo desafio a ser enfrentado, o controle da transmissão vertical (TV) do HIV. O objetivo deste estudo foi de avaliar o cumprimento ao algoritmo preconizado pelo Ministério da Saúde(MS) no diagnóstico de crianças nascidas de mães HIV positivas, acompanhadas no Centro de Laboratório Regional Instituto Adolfo Lutz de São José do Rio Preto-X, e avaliar a ocorrência de TV. Foram coletados dados do Sistema de Informação e Gestão Hospitalar (SIGH) e do Sistema de Controle de Exames Laboratoriais da Rede Nacional de Contagem de Linfócitos T CD4+ e Carga Viral (SISCEL) no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2014. Foram cadastradas265 crianças, 141 (53,2%) eram do sexo masculino e 124 (46,8%) feminino. Destas, 217 (81,9%) completaram o algoritmo preconizado pelo MS. A média da prevalência de TV foi de 5,9%. Apesar dos esforços do MS, há descumprimento no algoritmo e a taxa de TV é maior que a meta de 2%. Os dados reforçam a necessidade de intensificar a vigilância, melhorar a informação e acompanhamento de gestantes e resgate dos responsáveis que não cumprem o algoritmo do MS.

Complying with the HIV test algorithm for diagnosing children aged from 1 to 18 months born to HIV–positive mothers / Cumprimento do algoritmo para o diagnóstico do HIV em crianças de 1 a 18 meses nascidas de mães HIV positivas

The evolution of the epidemic of HIV in Brazil has especially affected women, and the control of mother-to-child transmission of HIV (MTCT) has been a new challenge to be faced. This study assessed the compliance with the algorithm recommended by the Ministry of Health (MH) for diagnosing the children born to HIV-positive mothers, followed-up in the Regional Central Laboratory of the Instituto Adolfo Lutz of São José do Rio Preto-X, and to evaluate the occurrence of mother-to-child transmission. This cross-sectional descriptive study collected data on the CD4+ T-cell count and viral load System for Controlling Laboratory Examinations (SISCEL) and System for Hospital Management (SIGH) from January 2009 to December 2014. In this period, 265 children were registered, being 141 (53.2%) male and 124 (46.8%) female; and only 217 (81.9%) complied with the algorithm recommended by the MH. The mean prevalence of MTCT was 5.9%. Despite the efforts exerted by the MH, the HIV algorithm noncompliance still occurs, and the vertical transmission rate is higher than 2%. These data reinforce the need to intensify the surveillance, to improve the information and the follow-up of pregnant women, and to rescue those responsible who do not strictly comply with the algorithm proposed by the MH.(AU)

A epidemia do HIV no Brasil tem afetado de maneira especial as mulheres e trouxe, como um novo desafio a ser enfrentado, o controle da transmissão vertical (TV) do HIV. O objetivo deste estudo foi de avaliar o cumprimento ao algoritmo preconizado pelo Ministério da Saúde(MS) no diagnóstico de crianças nascidas de mães HIV positivas, acompanhadas no Centro de Laboratório Regional Instituto Adolfo Lutz de São José do Rio Preto-X, e avaliar a ocorrência de TV. Foram coletados dados do Sistema de Informação e Gestão Hospitalar (SIGH) e do Sistema de Controle de Exames Laboratoriais da Rede Nacional de Contagem de Linfócitos T CD4+ e Carga Viral (SISCEL) no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2014. Foram cadastradas265 crianças, 141 (53,2%) eram do sexo masculino e 124 (46,8%) feminino. Destas, 217 (81,9%) completaram o algoritmo preconizado pelo MS. A média da prevalência de TV foi de 5,9%. Apesar dos esforços do MS, há descumprimento no algoritmo e a taxa de TV é maior que a meta de 2%. Os dados reforçam a necessidade de intensificar a vigilância, melhorar a informação e acompanhamento de gestantes e resgate dos responsáveis que não cumprem o algoritmo do MS.(AU)

Reconstructing historical forest cover change in the Lower Amazon floodplains using the LandTrendr algorithm / Reconstrução histórica de mudanças na cobertura florestal em várzeas do Baixo Amazonas utilizando o algoritmo LandTrendr

The Amazon várzeas are an important component of the Amazon biome, but anthropic and climatic impacts have been leading to forest loss and interruption of essential ecosystem functions and services. The objectives of this study were to evaluate the capability of the Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery (LandTrendr) algorithm to characterize changes in várzea forest cover in the Lower Amazon, and to analyze the potential of spectral and temporal attributes to classify forest loss as either natural or anthropogenic. We used a time series of 37 Landsat TM and ETM+ images acquired between 1984 and 2009. We used the LandTrendr algorithm to detect forest cover change and the attributes of "start year", "magnitude", and "duration" of the changes, as well as "NDVI at the end of series". Detection was restricted to areas identified as having forest cover at the start and/or end of the time series. We used the Support Vector Machine (SVM) algorithm to classify the extracted attributes, differentiating between anthropogenic and natural forest loss. Detection reliability was consistently high for change events along the Amazon River channel, but variable for changes within the floodplain. Spectral-temporal trajectories faithfully represented the nature of changes in floodplain forest cover, corroborating field observations. We estimated anthropogenic forest losses to be larger (1.071 ha) than natural losses (884 ha), with a global classification accuracy of 94%. We conclude that the LandTrendr algorithm is a reliable tool for studies of forest dynamics throughout the floodplain.

As várzeas amazônicas são um importante componente do bioma Amazônico, mas impactos antrópicos e climáticos têm levado à perda florestal e à interrupção de processos e serviços ecossistêmicos. O presente estudo teve como objetivos avaliar a aplicabilidade do algoritmo Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery (LandTrendr) na detecção de mudanças na cobertura florestal de várzea no Baixo Amazonas, e analisar o potencial de atributos espectrais e temporais na classificação das perdas florestais em antrópicas ou naturais. Utilizamos uma série temporal de 37 imagens Landsat TM e ETM+, adquiridas entre 1984 e 2009. Aplicamos o algoritmo LandTrendr para detectar mudanças na cobertura florestal e extrair os atributos de "duração", "magnitude" e "ano de início" das mudanças, além de "NDVI ao final da série". A detecção se restringiu a áreas identificadas como cobertura florestal no início e/ou final da série. Os atributos derivados da série temporal foram classificados pelo algoritmo Support Vector Machine (SVM), diferenciando as perdas florestais antrópicas e naturais. A confiabilidade da detecção dos eventos de mudança foi consistentemente alta ao longo do rio Amazonas, e mais variável no interior da várzea. As trajetórias espectrais-temporais representaram fielmente os eventos de mudança na cobertura florestal, com base em averiguações em campo. A perda da cobertura florestal por causas antrópicas foi maior (1.071 ha) do que por causas naturais (884 ha), com exatidão global de classificação de 94%. Concluímos que o algoritmo LandTrendr é uma ferramenta confiável para aplicação em estudos de dinâmica da cobertura florestal de várzea.

Reconstructing historical forest cover change in the Lower Amazon floodplains using the LandTrendr algorithm / Reconstrução histórica de mudanças na cobertura florestal em várzeas do Baixo Amazonas utilizando o algoritmo LandTrendr

The Amazon várzeas are an important component of the Amazon biome, but anthropic and climatic impacts have been leading to forest loss and interruption of essential ecosystem functions and services. The objectives of this study were to evaluate the capability of the Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery (LandTrendr) algorithm to characterize changes in várzea forest cover in the Lower Amazon, and to analyze the potential of spectral and temporal attributes to classify forest loss as either natural or anthropogenic. We used a time series of 37 Landsat TM and ETM+ images acquired between 1984 and 2009. We used the LandTrendr algorithm to detect forest cover change and the attributes of "start year", "magnitude", and "duration" of the changes, as well as "NDVI at the end of series". Detection was restricted to areas identified as having forest cover at the start and/or end of the time series. We used the Support Vector Machine (SVM) algorithm to classify the extracted attributes, differentiating between anthropogenic and natural forest loss. Detection reliability was consistently high for change events along the Amazon River channel, but variable for changes within the floodplain. Spectral-temporal trajectories faithfully represented the nature of changes in floodplain forest cover, corroborating field observations. We estimated anthropogenic forest losses to be larger (1.071 ha) than natural losses (884 ha), with a global classification accuracy of 94%. We conclude that the LandTrendr algorithm is a reliable tool for studies of forest dynamics throughout the floodplain.(AU)

As várzeas amazônicas são um importante componente do bioma Amazônico, mas impactos antrópicos e climáticos têm levado à perda florestal e à interrupção de processos e serviços ecossistêmicos. O presente estudo teve como objetivos avaliar a aplicabilidade do algoritmo Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery (LandTrendr) na detecção de mudanças na cobertura florestal de várzea no Baixo Amazonas, e analisar o potencial de atributos espectrais e temporais na classificação das perdas florestais em antrópicas ou naturais. Utilizamos uma série temporal de 37 imagens Landsat TM e ETM+, adquiridas entre 1984 e 2009. Aplicamos o algoritmo LandTrendr para detectar mudanças na cobertura florestal e extrair os atributos de "duração", "magnitude" e "ano de início" das mudanças, além de "NDVI ao final da série". A detecção se restringiu a áreas identificadas como cobertura florestal no início e/ou final da série. Os atributos derivados da série temporal foram classificados pelo algoritmo Support Vector Machine (SVM), diferenciando as perdas florestais antrópicas e naturais. A confiabilidade da detecção dos eventos de mudança foi consistentemente alta ao longo do rio Amazonas, e mais variável no interior da várzea. As trajetórias espectrais-temporais representaram fielmente os eventos de mudança na cobertura florestal, com base em averiguações em campo. A perda da cobertura florestal por causas antrópicas foi maior (1.071 ha) do que por causas naturais (884 ha), com exatidão global de classificação de 94%. Concluímos que o algoritmo LandTrendr é uma ferramenta confiável para aplicação em estudos de dinâmica da cobertura florestal de várzea.(AU)

Comparative analysis of decision tree algorithms on quality of water contaminated with soil / Análise comparativa de algoritmos de árvore de decisão na classificação da qualidade da água contaminada por solo

Agriculture, roads, animal farms and other land uses may modify the water quality from rivers, dams and other surface freshwaters. In the control of the ecological process and for environmental management, it is necessary to quickly and accurately identify surface water contamination (in areas such as rivers and dams) with contaminated runoff waters coming, for example, from cultivation and urban areas. This paper presents a comparative analysis of different classification algorithms applied to the data collected from a sample of soil-contaminated water aiming to identify if the water quality classification proposed in this research agrees with reality. The sample was part of a laboratory experiment, which began with a sample of treated water added with increasing fractions of soil. The results show that the proposed classification for water quality in this scenario is coherent, because different algorithms indicated a strong statistic relationship between the classes and their instances, that is, in the classes that qualify the water sample and the values which describe each class. The proposed water classification varies from excelling to very awful (12 classes).(AU)

Agricultura, estradas, fazendas de pecuária e outros usos da terra podem alterar a qualidade da água dos rios, barragens e outras águas doces superficiais. No monitoramentode processos ecológicos para a gestão ambiental, é necessário identificar com rapidez e precisão a contaminação de águas superficiais (em áreas como rios e represas) e subterrâneas, com o escoamento da água contaminada que,advinda, por exemplo, de áreas de cultivo e urbanas. Este artigo apresenta uma análise comparativa dos diferentes algoritmos de classificação aplicados a dados coletados a partir de uma amostra de água contaminada do solo, com o objetivo de criar um modelo de classificação para identificar a qualidade da água. A amostra foi parte de um experimento de laboratório, que partiu de uma amostra de água tratada, adicionando-se frações crescentes de solo. Os resultados mostram que a classificação proposta para a qualidade da água neste cenário é coerente, porque diferentes algoritmos indicaram uma forte relação estatística entre as classes e suas instâncias, ou seja, entre as classes que qualificam a amostra de água e os valores que descrevem cada classe. O modelo de classificação proposto utiliza 12 classes, que variam de excelente a muito péssima.(AU)

Árvore de decisão e a densidade mínima de amostras no mapeamento da cobertura da terra / Decision tree and minimum sample density in land cover mapping

A cobertura da terra é uma informação espacial de extrema relevância para uma série de modelos, sendo utilizada para estimar a produção de sedimentos e para mensurar a potencialidade da paisagem em sequestrar carbono. A classificação da cobertura da terra pelo método de classificação supervisionado necessita de áreas de treino, já que essas áreas devem ser representativas para cada classe de cobertura da terra. Para o algoritmo de classificação por árvore de decisão (AD), a complexidade da AD resulta em diferentes valores de acurácias para os mapas temáticos. Desse modo, o objetivo deste estudo foi determinar a densidade mínima de amostras em um modelo por AD, a fim de discriminar as classes de cobertura da terra e avaliar o tamanho da AD gerada quanto ao seu número de folhas. Além disso, preocupou-se em identificar as classes da cobertura da terra de mais difícil classificação. Nesse contexto, foram utilizadas bandas da imagem do satélite RESOURCESAT-1 e índices espectrais. A densidade mínima de amostras variou entre 0,15 e 0,30% da área total para cada classe. Esse intervalo de amostragem possibilitou resultados melhores que 80% para o índice kappa. O menor agrupamento entre observações em uma mesma folha terminal foi de 45, e as classes mais difíceis de classificar foram floresta e lavoura de arroz, devido à semelhança espectral que as florestas sombreadas possuem com as lavouras de arroz irrigadas.(AU)

Land cover is a spatial information of great relevance for a variety of models for estimating sediment yield and to measure the potential of the landscape carbon sequestration. The classification of land cover by the supervised method requires training areas, these areas must be representative of each class of land cover. For the classification decision tree (DT) algorithm, the complexity of DT, results in different values of accuracies for thematic maps. Thus, the objective of this study was to estimate the minimum sample density in a DT model which would allow to discriminate land cover classes, evaluate the size of the generated DT model, as well as, identify the more difficult land cover class to be mapped. Satellite images from RESOURCESAT-1as well as spectral indices were used in the study. The minimum sample density varied between 0.15 and 0.30% of the total area for each class, this sampling interval allowed better results than 80% for kappa index. The smallest grouping of observations in the same terminal leaf was 45 observations. In this study the most difficult land use classes to be mapped were forest and rice crops due to spectral similarity of shaded forests with irrigated rice crops.(AU)

Proposta de análise genética de curvas de crescimento de bovinos por meio do algoritmo SAEM / Proposal for genetic analysis of growth curves of cattle through the SAEM algorithm

Compararam-se duas diferentes metodologias na avaliação genética de curvas de crescimento de animais Nelore: o algoritmo SAEM e o método Two-step. Para a implementação dessas metodologias, foram utilizados o modelo de crescimento de Brody modificado e o modelo touro. A diferença entre o SAEM e o Two-step é que o algoritmo SAEM estima simultaneamente parâmetros do modelo e efeitos genéticos e ambientais, e o método Two-step faz esse processo de estimação em duas etapas distintas. Mais ainda, o algoritmo SAEM utiliza o método de máxima verossimilhança, e o do Two-step o de máxima verossimilhança restrita. Foram obtidos, com base nas metodologias testadas, além das estimativas de efeitos fixos e parâmetros genéticos, os valores genéticos preditos para os touros avaliados. A partir dos valores genéticos preditos, foram obtidas as curvas genéticas para os touros. O algoritmo SAEM mostrou-se consistente na estimação dos efeitos fixos e na predição dos efeitos aleatórios, apresentando-se como uma alternativa viável para avaliação genética de animais Nelore.(AU)

Two methodologies in genetic evaluation of growth curves of Nellore cattle were compared: the SAEM algorithm and the Two Step method. To implement these methodologies the Brody modified growth curve and the sire model were used. The difference between the SAEM and the Two Step is that SAEM estimates jointly the parameters of the model and genetics and environmental effects and the Two Step method does this process in two independent steps. Estimates of the fixed effects and genetics parameters, and prediction breeding values for the sires were obtained from the methodologies. From the breeding values genetic curves were obtained for the sires. The SAEM algorithm proved consistent in the estimation of fixed effects and prediction of random effects.(AU)

Combining multiple models to predict the geographical distribution of the Baru tree (Dipteryx alata Vogel) in the Brazilian Cerrado / Combinando múltiplos modelos para predizer a distribuição geográfica do Barueiro (Dipteryx alata Vogel) no Cerrado brasileiro

The Brazilian Cerrado is a biome of great biodiversity, but detailed information about the diversity and distribution of species in this region is still insufficient for both testing ecological hypotheses and for conservation purposes. Among native plants in the Cerrado, Dipteryx alata Vogel (commonly known as the "Baru" tree), has a high potential for exploitation. The aims of this paper were to predict the potential spatial distribution of D. alata in the Brazilian Cerrado utilising five different niche modelling techniques. These techniques usually provide distinct results, so it may be difficult to choose amongst them. To adjust for this uncertainty, we employ an ensemble forecasting approach to predict the spatial distribution of the Baru tree. We accumulated a total of 448 occurrence points and modelled the subsequent predicted occurrences using seven climatic variables. Five different presence-only ecological niche modelling techniques (GARP, Maxent, BIOCLIM, Mahalanobis Distance and Euclidean Distance) were used and the performance of these models was compared using Receiver Operating Characteristics (ROC) and the Area Under the Curve (AUC). All models presented AUC values higher than 0.68, and GARP presented the highest AUC value, whereas Euclidean Distance presented the lowest. The ensemble forecasting approach suggested a high suitability for the occurrence of the Baru tree in the Central-Western region of the Brazilian Cerrado. Our study demonstrated that modelling species distribution using ensemble forecasting can be an important computational tool for better establishing sampling strategies and for improving our biodiversity knowledge to better identify priority areas for conservation. For the Baru tree, we recommend priority actions for conservation in the central region of the Cerrado Biome.

O Cerrado brasileiro é considerado um bioma de grande biodiversidade, no entanto, informações detalhadas sobre a diversidade e distribuição das espécies ainda é insuficiente para testar hipóteses ecológicas e para propostas de conservação biológica. Dentre as plantas do cerrado com amplo potencial de exploração, destaca-se Dipteryx alata Vogel, (vulgarmente conhecida como Barueiro). O objetivo deste trabalho foi predizer a distribuição geográfica potencial de D. alata no Cerrado brasileiro, utilizando cinco diferentes técnicas de modelagem de nicho. Essas técnicas usualmente apresentam distintos resultados, dificultando a escolha de um modelo. Para corrigir essa incerteza, usamos a estratégia de combinar os modelos gerados (ensamble forecasting) para predizer a distribuição espacial potencial do Baru. Foi acumulado um total de 448 pontos de ocorrência para as espécies e modeladas, usando sete variáveis climáticas. Foram utilizadas cinco diferentes técnicas de modelagem de nicho usando-se dados de presença (GARP, Maxent, BIOCLIM, distância de Mahalanobis e Distância Euclidiana) e a performance dos modelos foi comparada usando-se a curva ROC (Receiver Operating Characteristics) e AUC (Area Under the Curve). Todos os modelos apresentaram valores de AUC superiores a 0,68, além disso, o GARP apresentou maior valor de AUC enquanto que a distância Euclidiana apresentou menor valor. A combinação dos cinco modelos sugere que as regiões de elevada adequabilidade de hábitat para essa espécie encontram-se na região centro-oeste do bioma Cerrado. Por fim, o presente estudo demonstrou que a modelagem da distribuição geográfica da espécie, usando-se a "combinação de modelos" é uma importante ferramenta computacional para auxiliar nas estratégias de amostragem das espécies e ainda identificar áreas prioritárias para conservação. Para o Barueiro, são recomendáveis ações prioritárias para conservação na região central do Bioma cerrado (i.e. vale do Araguaia).

Modeling the potential distribution of the invasive golden mussel Limnoperna fortunei in the Upper Paraguay River system using limnological variables / Modelagem da distribuição potencial do mexilhão dourado Limnoperna fortunei na Bacia do Alto Rio Paraguai usando variáveis limnológicas

The invasive golden mussel, Limnoperna fortunei (Dunker, 1857), was introduced into the La Plata River estuary and quickly expanded upstream to the North, into the Paraguay and Paraná rivers. An ecological niche modeling approach, based on limnological variables, was used to predict the expansion of the golden mussel in the Paraguay River and its tributaries. We used three approaches to predict the geographic distribution: 1) the spatial distribution of calcium concentration and the saturation index for calcium carbonate (calcite); 2) the Genetic Algorithm for Rule-Set Production (GARP) model; and the 3) Maximum Entropy Method (Maxent) model. Other limnological variables such as temperature, dissolved oxygen, pH, and Total Suspended Solids (TSS) were used in the latter two cases. Important tributaries of the Paraguay River such as the Cuiabá and Miranda/Aquidauana rivers exhibit high risk of invasion, while lower risk was observed in the chemically dilute waters of the middle basin where shell calcification may be limited by low calcium concentrations and carbonate mineral undersaturation.

A espécie invasora mexilhão dourado, Limnoperna fortunei (Dunker, 1857), foi introduzida na bacia do Rio da Prata e rapidamente se expandiu em direção ao norte, nos rios Paraguai e Paraná. A modelagem de nicho ecológico com base em variáveis limnológicas foi utilizada para prever a expansão do mexilhão dourado na bacia do Alto Paraguai. Foram usados três métodos para prever a distribuição espacial do mexilhão dourado: 1) a distribuição espacial da concentração de cálcio e o índice de saturação do carbonato de cálcio (calcita); 2) a modelagem utilizando o algoritmo Genetic Algorithm for Rule-Set Production (GARP); e 3) a modelagem usando o Maximum Entropy Method (Maxent). Outras variáveis como temperatura da água, oxigênio dissolvido, pH e sólidos totais suspensos também foram utilizadas na modelagem. Importantes tributários do Rio Paraguai como Cuiabá e Miranda exibem alto risco de invasão, e menores riscos foram observados para águas mais diluídas na parte média da bacia, onde a calcificação das conchas pode ser limitada pela baixa concentração do cálcio e dos carbonatos minerais abaixo do nível de saturação.

Desenvolvimento de um equipamento para captação do efeito corona em alimentos / Development of a device for acquiring the corona effect on food

O presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um equipamento capaz de gerar e captar o efeito corona em alimentos de forma automatizada e instantânea. Para isto, foi desenvolvido um gerador de alta tensão e alta frequência, um sistema de captação com eletrodo e câmera digital e um software de gerenciamento do sistema, que recebe e trata os dados coletados através da câmera digital. Para comprovar a eficiência do sistema, foram feitos vários testes com frutas (maçã, limão, ameixa, uva e pera) e os resultados obtidos foram comparados com imagens geradas por um sistema kirlian e com simulações computacionais através de algoritmo genético e elementos finitos e permitem assim, concluir que o sistema proposto foi capaz de captar imagens que contém informações das características físico-químicas do alimento.

This study aimed to develop a device capable of generating and acquiring the corona effect on food automatically and instantaneously. In order to make it possible, a high voltage and high frequency generator was developed, with a system with electrodes and digital camera controlled by a software that receives and handles incoming data from a digital camera. To test de system, experiments where made with fruits (apples, lemons, plums, grapes and pears) and the results where compared to a standard system and with computational simulation made with Genetic Algorithm and Finite Elements and it was conclude that the system is able to acquire images that contain information on the physical-chemical proprieties of the material.