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Identificando mudanças temporais na vegetação tropical sul-americana: uma abordagem via detecção de ponto de parada

Processo: 15/02105-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de abril de 2015
Vigência (Término): 31 de maio de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: Microsoft Research
Pesquisador responsável:Ricardo da Silva Torres
Beneficiário:Alexandre Esteves Almeida
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Empresa:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação (IC)
Vinculado ao auxílio:13/50169-1 - Towards an understanding of tipping points within tropical South American biomes, AP.PITE
Bolsa(s) vinculada(s):16/08085-3 - Uma ferramenta baseada em artefatos de séries temporais para definição de medidas ecológicas, BE.EP.MS
Assunto(s):Banco de dados   Análise de séries temporais   Vegetação   Mineração de dados

Resumo

Esta pesquisa de mestrado tratará da primeira questão tratada no projeto do pós-doc vinculado ao projeto (14/06453-0). A pesquisa tem como objetivo detectar mudanças e/ou pontos de parada em séries temporais associadas a índices de vegetação, usando algoritmos de mineração de dados como o BFAST. (AU)

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)
MENINI, NATHALIA; ALMEIDA, ALEXANDRE E.; LAMPARELLI, RUBENS; LE MAIRE, GUERRIC; DOS SANTOS, JEFERSSON A.; PEDRINI, HELIO; HIROTA, MARINA; TORRES, RICARDO DA S. A Soft Computing Framework for Image Classification Based on Recurrence Plots. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, v. 16, n. 2, p. 320-324, FEB 2019. Citações Web of Science: 0.
ALMEIDA, ALEXANDRE E.; TORRES, RICARDO DA S. Remote Sensing Image Classification Using Genetic-Programming-Based Time Series Similarity Functions. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, v. 14, n. 9, p. 1499-1503, SEP 2017. Citações Web of Science: 2.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

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