Aplicação de técnicas de análise de imagem e de estatística multivariável no re...

• Author(s): Ginoris, Y. P. ; Amaral, A. L. ; Ferreira, E. C. ; Coelho, M. A. Z. ; Nicolau, Ana
• Date: 2007
• Persistent ID: http://hdl.handle.net/1822/7251
• Origin: RepositóriUM - Universidade do Minho
• Subject(s): Protozoários; Metazoários; Análise de imagens; Tratamento de efluentes; Lodos ativados
• Document Type: Conference Object
• Language: Portuguese

Description

Os protozoários e pequenos metazoários são organismos abundantes nos tanques de aeração das Estações de Tratamento de Efluentes (ETEs) por lodos ativados. A distribuição de espécies e sua abundância têm sido apontadas como indicadores da qualidade do tratamento fornecendo um instrumento útil para avaliar o desempenho destes sistemas. O presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento em ambiente Matlab de um procedimento de análise digital de imagens combinado com as técnicas multivariáveis de Redes Neurais, Análise Discriminante e Árvores de Decisão para efetuar o reconhecimento dos principais grupos de protozoários e pequenos metazoários típicos dos sistemas de tratamento de efluentes por lodos ativados. O procedimento obtido mostrou-se adequado para distinguir entre as classes de protozoários e metazoários incluídos no estudo. Os desempenhos globais de reconhecimento alcançados podem ser considerados de razoáveis a bons para todos as espécies avaliadas com exceção dos organismos pedunculados. Em relação com o reconhecimento dos organismos indicadores das condições operacionais das ETEs os resultados obtidos foram razoáveis para efetuar o seu diagnóstico, com melhoras na identificação dos organismos indicadores de condições críticas de operação em relação a estudos anteriores. Dentre as técnicas de análise estatística multivariável aplicadas, as Redes Neurais e a Análise Discriminante alcançaram níveis de Desempenho Global de Reconhecimento comparáveis, enquanto que as Árvores de Decisão mostraram-se menos apropriadas para os objetivos deste estudo. Por último, os resultados obtidos provaram que a técnica de análise digital de imagens combinada com as técnicas estatísticas de análise multivariável constitui uma ferramenta promissora para avaliar e monitorar populações de protozoários e matazoários nas ETEs por lodos ativados.