Resumo Este artigo dimensiona o uso da produção audiovisual indígena como recurso estratégico na luta por direitos. Interessa-nos dar relevo para a presença determinante da câmera enquanto dispositivo que oscila como arma política, colocando-se no centro do conflito como testemunha ocular. Nossa análise baseia-se em dois documentários realizados pelo cineasta xavante Divino Tserewahú. O primeiro é o registro do confronto direto ocorrido entre indígenas da comunidade de Sangradouro e autoridades policiais do município de Primavera do Leste (MT), impulsionado após a detenção de um jovem da comunidade. O segundo é um documentário sobre as comemorações dos 25 anos da política do Povo Macuxi pela homologação da Terra Indígena Raposa Serra do Sol, em Roraima.

Abstract This paper seeks to measure the use of indigenous audiovisual production as a strategic resource in the struggle for rights. We are interested in highlighting the determining presence of the camera as a recording device that oscillates as a political weapon, placing itself at the center of the conflict as an eyewitness. For this our analysis is based on two documentaries made by Xavante Divino Tserewahú. The first is the record of the direct confrontation between indigenous people of the Sangradouro community and police authorities of the municipality of Primavera do Leste, driven after the allegedly illegal arrest of a young man from the community. The second is a documentary about the 25th anniversary celebration of the Macuxi People’s struggle for the homologation of the Raposa Serra do Sol Indigenous Land, in Roraima.

Resumo: Apresentamos neste trabalho um método para o mapeamento do uso do solo urbano, implementado com duas ferramentas de código aberto: SIPINA, um pacote de software de mineração de dados; e o InterIMAGE, um sistema de análise de imagens de sensoriamento remoto baseado em objetos. Inicialmente procedimentos de segmentação, extração de atributos e seleção de amostras são realizados com o InterIMAGE. Com o objetivo de reduzir o tempo e a subjetividade envolvidos na definição de regras de decisão no InterIMAGE, um procedimento de mineração de dados é então realizado com a SIPINA. Na sequência, as árvores de decisão geradas através do SIPINA são analisadas e codificadas em regras de decisão do InterIMAGE para o procedimento final de classificação. Experimentos foram realizados sobre uma imagem GeoEye, recobrindo uma paisagem urbana do município de Goianésia, Brasil. Foram testados cinco algoritmos de indução de árvores de decisão disponíveis no SIPINA: ID3, C45, GID3, Assistant86 e CHAID. Os resultados foram avaliados através dos índices TAU e Kappa. Os valores de TAU obtidos variaram entre 0.66 e 0.70, e os valores de Kappa variaram entre 0.65 e 0.69.

Abstract: In this work we introduce an object-based method, applied to urban land cover mapping. The method is implemented with two open-source tools: SIPINA, a data mining software package; and InterIMAGE, an object-based image analysis system. Initially, segmentation, feature extraction and sample selection procedures are performed with InterIMAGE. In order to reduce the time and subjectivity involved to develop the decision rules in InterIMAGE, a data mining step is then carried out with SIPINA. In sequence, the decision trees delivered by SIPINA are analysed and encoded into InterIMAGE decision rules for the final classification step. Experiments were conducted using a subset of a GeoEye image, acquired in January 01, 2013, covering the urban portion of the municipality of Goianésia, Brazil. Five decision tree induction algorithms, available in SIPINA, were tested: ID3, C45, GID3, Assistant86 and CHAID. The TAU and Kappa coefficients were used to evaluate the results. The TAU values obtained were in the range of 0.66 and 0.70, while those for Kappa varied from 0.65 to 0.69.

Avalia-se neste trabalho o impacto de se considerar atributos morfológicos na formulação do critério que governa o crescimento de regiões na segmentação de imagens. Para tanto, uma extensão do algoritmo de segmentação multiresolução proposto por Baatz e Schäpe (2000) foi proposta e implementada, permitindo que se testassem critérios derivados de diferentes atributos morfológicos. O estudo valeu-se de um método supervisionado para medir numericamente a qualidade da segmentação. O resultado ideal da segmentação foi representado por um conjunto de segmentos de referência delineados manualmente para três recortes de imagens Quickbird-2. Para cada critério testado, os valores ótimos para os parâmetros do algoritmo de segmentação foram determinados por um processo estocástico que procurou minimizar a discrepância entre as referências e o resultado de cada segmentação. Uma análise tanto quantitativa quanto qualitativa dos resultados indicou inequivocamente que a inclusão de atributos morfológicos no critério de heterogeneidade, que decide a fusão entre segmentos adjacentes no processo de crescimento de regiões, pode resultar numa substancial melhoria da qualidade da segmentação. O artigo realça ainda a importância de se adotar atributos morfológicos apropriados para cada classe de objetos e tece considerações que orientam a escolha destes atributos.

This study assesses the impact of using morphological attributes in the formulation of the criterion that rules the region growing process in image segmentation. Therefore, an extension to the multi-resolution segmentation algorithm proposed by Baatz and Schäpe (2000) was proposed and implemented, allowing testing criteria derived from different morphological attributes. The study used a supervised method to measure the segmentation quality numerically. The ideal segmentation result was represented by a set of reference segments delineated manually for three Quickbird-2 image subsets. For each tested criterion, the optimal values of the segmentation algorithm parameters were determined by a stochastic process that aimed at minimizing the discrepancy between the references and the result of each segmentation. Quantitative and qualitative analysis of the results indicated unequivocally that the introduction of morphological attributes in the heterogeneity criterion, which drives the merging of adjacent segments in the region growing process, can result in a substantial improvement in segmentation quality. The paper highlights the importance of adopting morphological attributes suitable for each object class and discusses the selection of such attributes.

O presente trabalho avalia descritores texturais multiescalares invariantes à rotação baseados em Padrões Binários Locais e em Quantização de Fase Local (LPQ) para a classificação de uso e cobertura do solo em uma imagem IKONOS-2 e uma imagem Quickbird-2. Os experimentos mostraram que ambas as representações de textura propiciaram elevada acurácia quando combinadas com a informação de variância. Além disso, propõe-se no trabalho um novo descritor formado pela concatenação do histograma de variância e o histograma dos códigos gerados a partir dos Padrões Binários Locais ou da Quantização de Fase Local. Com o novo descritor, não obstante serem comparativamente mais compacto, registraram-se os mesmos índices de desempenho obtidos a partir de histogramas bidimensionais que representam a distribuição conjunta de ambas as variáveis. O último experimento realizado indicou para os descritores baseados nos Padrões Binários Locais ou na Quantização de Fase Local um índice Kappa superior em 0,1 ao que alcançou quando se utilizaram atributos de textura derivados da matriz de co-ocorrência.

In this paper rotation invariant, single and multiscale Local Binary Patterns and Local Phase Quantization texture based descriptors were evaluated experimentally in the context of land-use and land-cover object-based classification. The texture descriptors were employed in the classification of an IKONOS-2 and a Quickbird-2 image. Experiments showed that both texture characterization approaches perform well, when combined with the grayscale variance. We further investigate a novel descriptor resulting from the concatenation of the grayscale variance histogram and the histogram of codes generated either by Local Binary Patterns or by Local Phase Quantization. These experiments have demonstrated that the proposed descriptor, though more compact, performs as well as a bidimensional histogram representing the joint distribution of both quantities. A final experiment corroborated that the use of descriptors based on Local Binary Patterns or Local Phase Quantization in the remotely sensed images classification delivered produces a 0.1 improvement in the Kappa index in comparison to classifications based on texture features derived from the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM).