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Gestão de Séries Temporais do e-Phenology

Processo: 11/11171-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2011
Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2013
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ricardo da Silva Torres
Beneficiário:Jurandy Gomes de Almeida Junior
Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Análise de séries temporais   Fenologia   Mudança climática
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:fenologia | Monitoramento do Ambiente | Mudanças Climáticas | Séries Temporais | Processamento de Imagens e Banco de Dados

Resumo

As mudanças ambientais tornaram-se uma questão importante na agenda global. Um exemplo representativo desses problemas surge no contexto dos estudos de fenologia. Recentemente, fenologia tem ganho importância como o indicador mais simples e confiável dos efeitos das mudanças climáticas sobre plantas e animais. A escassez ou falta de informações e sistemas de monitoramento em regiões tropicais, em particular, na América do Sul, vem estimulando diversos centros de pesquisa a buscar soluções inovadoras. Entre os vários trabalhos em desenvolvimento, destaca-se o e-Phenology, um projeto multidisciplinar combinando pesquisas em computação e fenologia, com a finalidade de atacar os problemas práticos e teóricos envolvidos no uso de novas tecnologias para observação remota da fenologia usando câmeras digitais. Do ponto de vista da computação, é necessário desenvolver modelos, ferramentas e técnicas para armazenar, minerar, processar e recuperar informações sobre mudanças fenológicas. Isso envolve a combinação de pesquisas em processamento de imagens e banco de dados visando o monitoramento de séries temporais, isto é, sequência de imagens obtidas a partir de observações remotas da fenologia. Em trabalho de doutorado, o candidato desenvolveu um sistema de busca e recuperação de vídeos por conteúdo, propondo novas soluções para os diversos aspectos envolvidos na idealização desse sistema e obtendo resultados significativamente superiores aos métodos populares da literatura. Baseados nesses resultados positivos, o objeto deste projeto de pesquisa é dar continuidade ao estudo desenvolvido, estendendo-o à gestão de séries temporais do e-Phenology. A motivação dessa extensão se deve ao fato de que os métodos desenvolvidos pelo candidato, tanto no aspecto de processamento de imagens quanto banco de dados, podem ser explorados no tratamento dos desafios de pesquisa envolvidos na manipulação dessas séries.

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Publicações científicas (6)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
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ALMEIDA, JURANDY; DOS SANTOS, JEFERSSON A.; ALBERTON, BRUNA; TORRES, RICARDO DA S.; MORELLATO, LEONOR PATRICIA C.. Applying machine learning based on multiscale classifiers to detect remote phenology patterns in Cerrado savanna trees. ECOLOGICAL INFORMATICS, v. 23, n. SI, p. 49-61, . (11/11171-5, 08/58528-2, 10/52113-5, 07/59779-6, 07/52015-0, 09/18438-7)
LI, LIN TZY; GUIMARAES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS; ALMEIDA, JURANDY; PENATTI, OTAVIO A. B.; CALUMBY, RODRIGO TRIPODI; TORRES, RICARDO DA SILVA. A rank aggregation framework for video multimodal geocoding. MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, v. 73, n. 3, p. 1323-1359, . (09/10554-8, 11/11171-5)
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ALMEIDA, JURANDY; DOS SANTOS, JEFERSSON A.; ALBERTON, BRUNA; TORRES, RICARDO DA S.; MORELLATO, LEONOR PATRICIA C.. Applying machine learning based on multiscale classifiers to detect remote phenology patterns in Cerrado savanna trees. ECOLOGICAL INFORMATICS, v. 23, p. 13-pg., . (10/52113-5, 07/52015-0, 07/59779-6, 11/11171-5, 08/58528-2, 09/18438-7)
TORRES, RICARDO DA S.; HASEGAWA, MAKOTO; TABBONE, SALVATORE; ALMEIDA, JURANDY; DOS SANTOS, JEFERSSON A.; ALBERTON, BRUNA; MORELLATO, LEONOR PATRICIA C.; IEEE. SHAPE-BASED TIME SERIES ANALYSIS FOR REMOTE PHENOLOGY STUDIES. 2013 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM (IGARSS), v. N/A, p. 4-pg., . (12/18768-0, 10/52113-5, 11/11171-5, 08/58528-2)