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Abordagens baseadas em redes neurais profundas para detecção de mudanças via séries de imagens de sensoriamento remoto

Processo: 24/01610-1
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2025
Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Pesquisador responsável:Rogério Galante Negri
Beneficiário:Rogério Galante Negri
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Alejandro César Frery Orgambide ; Aluísio de Souza Pinheiro ; Avik Bhattacharya ; Paolo Ettore Gamba ; Wallace Correa de Oliveira Casaca
Assunto(s):Aprendizagem profunda  Monitoramento ambiental  Processamento de imagens  Redes neurais  Análise de séries temporais 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado profundo | detecção de mudanças | Monitoramento ambiental | Processamento de imagens | Redes neurais | Séries Temporais | Aplicações de Inteligência Artificial e Processamento de Imagens de Sensoriamento Remoto

Resumo

O Brasil tem enfrentado impactos significativos no meio ambiente e na sociedade, destacando a necessidade de ferramentas eficazes para monitorar e compreender fenômenos ambientais de risco. As técnicas de detecção de mudanças em imagens obtidas por sensoriamento remoto, que identificam áreas alteradas ao longo do tempo, desempenham um papel vital no monitoramento ambiental. A Inteligência Artificial, especialmente as redes neurais profundas, oferece uma perspectiva promissora para abordagens inovadoras na detecção de mudanças. Este projeto, baseado em conceitos de redes neurais profundas, busca desenvolver técnicas avançadas de detecção de mudanças, com ênfase na abordagem não supervisionada e multiclasse, aplicadas à análise de séries temporais extensas. Além disso, os avanços desta pesquisa serão aplicados em questões de interesse nacional, como desflorestamento e análise de extremos hidrológicos. (AU)

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