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Discriminação de espécies de mamíferos via tricologia com descritores quantitativos de forma utilizando processamento digital de imagens, visão artificial e análise de formas (2006)

  • Authors:
  • Autor USP: SILVA, ADENILSON CAVALCANTI DA - ECOLOGIA APLICA
  • Unidade: ECOLOGIA APLICA
  • Sigla do Departamento: LCB
  • Subjects: ANÁLISE DE FOURIER; ECOLOGIA ANIMAL; FAUNA; GEOMETRIA DIFERENCIAL; MAMÍFEROS; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; ZOOLOGIA (CLASSIFICAÇÃO)
  • Language: Português
  • Abstract: Em levantamentos de fauna têm sido utilizados, cada vez mais, métodos indiretos para obtenção de dados visando identificação e quantificação de espécies. A Tricologia é um método indireto baseado no estudo da estrutura microscópica da medula (parte interior) e cutícula (parte exterior) do pêlo de mamíferos. Ainda são incipientes, porém, as tentativas de dotar a tricologia de ferramentas quantitativas e estatísticas para caracterização dos padrões cuticulares e medulares dos pêlos de diferentes espécies. Esta dissertação busca preencher estas lacunas, fazendo uso de técnicas de processamento de imagens e visão artificial para realizar uma descrição quantitativa dos caracteres da superfície do pêlo. As espécies estudadas foram de duas ordens, Carnivora e Artiodactyla. Para a primeira ordem, foram analisados pêlos de Leopardus tigrinus (gato-do-mato) e L. wiedii (gato-maracajá). Na segunda ordem, foram analisadas escamas de pêlo de Mazama gouazoubira (veado-catingueiro). A partir de lâminas preparadas para impressão cuticular dos pêlos das espécies, foram obtidas imagens, com o auxílio de microscópios calibrados para aumento óptico de 400 vezes. Para extração dos contornos das imagens digitais foi criado um programa em linguagem de programação C++. Este programa permitiu também o cálculo de alguns descritores de forma: baricentro ou centróide, área, perímetro e diâmetro. Para o cálculo de descritores de forma mais complexos (curvatura média, desvio da curvatura,energia de dobramento, energia de dobramento normalizada, comprimento de arco, energia do descritor de Fourier e energia normalizada do descritor de Fourier), utilizou-se um programa externo escrito para o Scilab. Utilizou-se técnicas gráficas para exploração do espaço de forma, definido pelos onze descritores Foi criado um modelo linear para separação das espécies, obtendo-se para espécie M. gouazoubira um índice de classificação correta de 86%. Para L. tigrinus o índice de acerto foi de 84%. Para L. wiedii foi insatisfatório, ficando em apenas 50%. Houve a identificação das espécies de mamíferos estudadas, construindo-se um modelo matemático que considera caracteres quantitativos de forma, extraídos das escamas de cutículas da superfície de pêlos destas espécies. Espécies com padrões morfológicos muito semelhantes ainda impõem dificuldades para o método proposto, embora já se conheça propostas com potencial para melhorar a eficiência da classificação. Este trabalho sugere uma abordagem quantitativa e objetiva sobre estudos de tricologia, aumentando a confiabilidade desta ferramenta para estudos de populações
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 07.06.2006

  • How to cite
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    • ABNT

      SILVA, Adenilson Cavalcanti da; VERDADE, Luciano Martins. Discriminação de espécies de mamíferos via tricologia com descritores quantitativos de forma utilizando processamento digital de imagens, visão artificial e análise de formas. 2006.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2006.
    • APA

      Silva, A. C. da, & Verdade, L. M. (2006). Discriminação de espécies de mamíferos via tricologia com descritores quantitativos de forma utilizando processamento digital de imagens, visão artificial e análise de formas. Universidade de São Paulo, Piracicaba.
    • NLM

      Silva AC da, Verdade LM. Discriminação de espécies de mamíferos via tricologia com descritores quantitativos de forma utilizando processamento digital de imagens, visão artificial e análise de formas. 2006 ;
    • Vancouver

      Silva AC da, Verdade LM. Discriminação de espécies de mamíferos via tricologia com descritores quantitativos de forma utilizando processamento digital de imagens, visão artificial e análise de formas. 2006 ;

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