Characidium fishes with a sex chromosome system form a monophyletic group. This work presents data of Characidium lanei from the South Atlantic basin (Brazil), including an unknown type of ZW sex chromosome system for the groups including the presence of rDNA sites on sex chromosomes.

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A implantação de sistemas cadastrais multifinalitários urbanos é conhecida como uma atividade altamente onerosa devido ao volume de dados coletados para se atender às diversas áreas da administração municipal. Embora essencial, a atualização desses dados torna-se também um problema, visto que em muitos casos praticamente realiza-se um recadastramento total do município, gerando altos custos e contribuindo para que a atualização em curtos períodos de tempo seja descartada, levando a administração municipal a trabalhar com dados desatualizados. Esse trabalho apresenta uma técnica de atualização, usando os conceitos existentes sobre a manipulação de imagens e banco de dados. A partir de informações sobre edificações contidas em um banco de dados cadastral, foram utilizados algoritmos de detecção de alterações entre imagens de épocas diferentes para avaliar as mudanças de área construída de cada imóvel de forma semi-automática, comparando área encontrado pelo processo detecção de alterações com o valor armazenado no banco de dados. Caso a alteração encontrada seja, relevante, a inscrição do imóvel cadastrado em questão é separada para atualização em campo.. Experimentos em duas áreas teste da cidade de Presidente Prudente mostraram uma redução de 70% no tempo utilizado para atualização dos atributos dos imóveis comparados com métodos convencionais, reduzindo também os custos operacionais da atualização, corroborando a eficiência do método na atualização de dados cadastrais.

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The extraction of information from point cloud is usually done after the application of classification methods based on the geometric characteristics of the objects. However, the classification of photogrammetric point clouds can be carried out using radiometric information combined with geometric information to minimize possible classification issues. With this in mind, this work proposes an approach to the classification of photogrammetric point cloud, generated by correspondence of aerial images acquired by Remotely Piloted Aircraft System (RPAS). The proposed approach for classifying photogrammetric point clouds consists of a pixel-supervised classification method, based on a decision tree. To achieve this, three data sets were used, one to define which attributes allow discrimination between the classes and the definition of the thresholds. Initially, several attributes were extracted based on a training sample. The average and standard deviation values for the attributes of each class extracted were used to guide the decision tree definition. The defined decision tree was applied to the other two point clouds to validate the approach and for thematic accuracy assessment. The quantitative analyses of the classifications based on kappa coefficient of agreement, applied to both validation areas, reached values higher than 0.938.