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EMU concedido no processo 2021/06029-7: Laser Scanner Terrestre FARO Focus Premium 70

Processo:22/11647-4
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Programa Equipamentos Multiusuários
Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2022
Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2029
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geodésia
Pesquisador responsável:Antonio Maria Garcia Tommaselli
Beneficiário:Antonio Maria Garcia Tommaselli
Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:Presidente Prudente
Vinculado ao auxílio:21/06029-7 - Sensoriamento remoto de alta resolução para agricultura digital, AP.TEM
Assunto(s):Fotogrametria  Sensoriamento remoto  Veículos aéreos não tripulados  Laser  Aquisição de equipamentos  Equipamentos multiusuários  Infraestrutura de pesquisa 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Fotogrametria | Imagens Multiespectrais | Integração de dados espaciais | Sensoriamento remoto proximal | Varredura a laser | Veículo Aéreo Remotamente Pilotado | Fotogrametria

Resumo

Os desafios que a agricultura enfrentará nos próximos anos exigem a assimilação e desenvolvimento de novas tecnologias para aumentar a produtividade de modo sustentável. A incorporação da Agricultura Digital é um dos caminhos para fazer face à estes desafios e isso inclui o uso de Sensoriamento Remoto de alta resolução, Posicionamento GNSS (Global Navigation Satellite System) acurado, análise espacial e Inteligência Artificial (IA). O objetivo principal deste projeto é estudar a utilização em Agricultura Digital de dados e imagens multirresolução e multitemporais coletados por distintas plataformas e múltiplos sensores, envolvendo sensores ativos e passivos, multi e hiperespectrais, embarcados em veículos aéreos remotamente pilotados e sistemas terrestres móveis. Serão desenvolvidos sistemas físicos, técnicas e software para a aquisição, processamento e análise destes dados visando a detecção de patógenos, deficiências nutricionais, predição de produção e impacto econômico. Serão desenvolvidos sistemas para coleta de dados multiespectrais, hiperespectrais, de varredura a LASER georreferenciados os quais serão fundidos em estruturas de dados tridimensionais, englobando as vistas aéreas e terrestres, reduzindo oclusões e propiciando o desenvolvimento e aplicação de técnicas de IA específicas para dados tridimensionais multitemporais. São aspectos importantes deste projeto as ênfases na acurácia dos dados geoespaciais com vistas ao uso de dados multitemporais, o uso de técnicas de IA que explorem o conhecimento existente. Serão exploradas múltiplas cooperações internacionais e uma rede de pesquisa local. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas
(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)
DOS SANTOS, RENATO CESAR; DA SILVA, MATHEUS FERREIRA; TOMMASELLI, ANTONIO MARIA G.; GALO, MAURICIO. AUTOMATIC TREE DETECTION/LOCALIZATION IN URBAN FOREST USING TERRESTRIAL LIDAR DATA. IGARSS 2024-2024 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, IGARSS 2024, v. N/A, p. 4-pg., . (24/04106-2, 21/06029-7, 22/11647-4)
DA SILVA, MATHEUS FERREIRA; DOS SANTOS, RENATO CESAR; GALA, MAURICIO. DETECTION AND SEGMENTATION OF ORANGE FRUIT IN 3D POINT CLOUDS GENERATED BY A TERRESTRIAL LIDAR SYSTEM. IGARSS 2024-2024 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, IGARSS 2024, v. N/A, p. 4-pg., . (24/04106-2, 21/06029-7, 22/11647-4)