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Ferramentas para gerenciar imagens de satélite em array databases

Processo: 16/03397-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de abril de 2016
Vigência (Término): 31 de março de 2018
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Gilberto Camara Neto
Beneficiário:Alber Hamersson Sánchez Ipia
Instituição-sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/08398-6 - E-Sensing: análise de grandes volumes de dados de observação da terra para informação de mudanças de uso e cobertura da terra, AP.ESCIENCE.TEM
Assunto(s):Sensoriamento remoto   Processamento de imagens   Imagens de satélites

Resumo

Desenvolver um conjunto de ferramentas para ingestão de dados no ambiente SciDB, que permitam a ingestão de grandes quantidades de imagens de observação da Terra. Atualmente, os centros de dados de sensoriamento remoto no Brasil e no Exterior (como INPE, NASA e ESA) distribuem as imagens de forma individual. Assim, cientistas e outros interessados em fazer análises em grandes volumes de dados precisam fazer downloads de imagens uma por uma. O resultado é que o cientista tem de gerenciar uma grande quantidade de arquivos individuais. Um dos objetivos do projeto e-sensing é reduzir esse esforço por parte de cientistas e instituições de P&D. Nossa proposta é que os cientistas utilizem array databases para gerenciar grandes volumes de dados. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Investigan la regeneración de Bosque Atlántico en el estado de São Paulo 
Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo 
Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica 
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (21 total):
Mais itensMenos itens
Innovaspain (Espanha): Inteligencia artificial para regenerar uno de los ecosistemas más importantes del planeta (08/Jun/2020)
FNE - Federação Nacional dos Engenheiros: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (03/Jun/2020)
Ciclo Vivo: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração de áreas desmatadas da Mata Atlântica - CicloVivo (02/Jun/2020)
Espaço Ecológico no Ar: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração de áreas desmatadas da Mata Atlântica (02/Jun/2020)
Central das Notícias: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração de áreas desmatadas da Mata Atlântica (02/Jun/2020)
Ambientebrasil: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (01/Jun/2020)
Ternura FM: Fapesp: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (31/Mai/2020)
Portal do Governo do Estado de São Paulo: Fapesp: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (30/Mai/2020)
Notícias de Campinas: Fapesp: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (30/Mai/2020)
Portal Mariliense: Fapesp: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (30/Mai/2020)
Agrosoft: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (29/Mai/2020)
Jornal da Ciência online: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (29/Mai/2020)
Portal Neo Mondo: Inteligência artificial ajuda a monitorar regeneração da Mata Atlântica (29/Mai/2020)
Lotgain: Estudo da regeneração da Mata Atlântica em São Paulo (29/Mai/2020)
Environmental News Network (EUA): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (28/Mai/2020)
Phys.Org (Reino Unido): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (28/Mai/2020)
Agenparl (Itália): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (28/Mai/2020)
Bioengineer (Reino Unido): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (27/Mai/2020)
Science Codex: Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (27/Mai/2020)
Scienmag Science Magazine (Reino Unido): Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (27/Mai/2020)
7thSpace: Study investigates Atlantic Rainforest regeneration in the state of São Paulo (27/Mai/2020)

Publicações científicas (4)
(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)
WAGNER, FABIEN H.; SANCHEZ, ALBER; AIDAR, MARCOS P. M.; ROCHELLE, ANDRE L. C.; TARABALKA, YULIYA; FONSECA, MARISA G.; PHILLIPS, OLIVER L.; GLOOR, EMANUEL; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Mapping Atlantic rainforest degradation and regeneration history with indicator species using convolutional network. PLoS One, v. 15, n. 2 FEB 28 2020. Citações Web of Science: 0.
WAGNER, FABIEN H.; SANCHEZ, ALBER; TARABALKA, YULIYA; LOTTE, RODOLFO G.; FERREIRA, MATHEUS P.; AIDAR, MARCOS P. M.; GLOOR, EMANUEL; PHILLIPS, OLIVER L.; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Using the U-net convolutional network to map forest types and disturbance in the Atlantic rainforest with very high resolution images. REMOTE SENSING IN ECOLOGY AND CONSERVATION, v. 5, n. 4, p. 360-375, DEC 2019. Citações Web of Science: 17.
WAGNER, FABIEN HUBERT; FERREIRA, MATHEUS PINHEIRO; SANCHEZ, ALBER; HIRYE, MAYUMI C. M.; ZORTEA, MACIEL; GLOOR, EMANUEL; PHILLIPS, OLIVER L.; DE SOUZA FILHO, CARLOS ROBERTO; SHIMABUKURO, YOSIO EDEMIR; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Individual tree crown delineation in a highly diverse tropical forest using very high resolution satellite images. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, v. 145, n. B, p. 362-377, NOV 2018. Citações Web of Science: 9.
WAGNER, FABIEN HUBERT; HERAULT, BRUNO; ROSSI, VIVIEN; HILKER, THOMAS; MAEDA, EDUARDO EIJI; SANCHEZ, ALBER; LYAPUSTIN, ALEXEI I.; GALVAO, LENIO SOARES; WANG, YUJIE; ARAGAO, LUIZ E. O. C. Climate drivers of the Amazon forest greening. PLoS One, v. 12, n. 7 JUL 14 2017. Citações Web of Science: 25.

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