Uma ferramenta baseada em artefatos de séries temporais para definição de medidas ecológicas

• Processo: 16/08085-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Data de Início da vigência: 28 de setembro de 2016
• Data de Término da vigência: 27 de dezembro de 2016
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Ricardo da Silva Torres
• Beneficiário: Alexandre Esteves Almeida
• Supervisor: Jan Verbesselt
• Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Wageningen University, Holanda
• Vinculado à bolsa: 15/02105-0 - Identificando mudanças temporais na vegetação tropical sul-americana: uma abordagem via detecção de ponto de parada, BP.MS
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Análise de séries temporais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Bfast | Medidas Ecológicas | Sensoriamento Remoto | Séries Temporais | Séries Temporais

Resumo

Mudanças e estabilidade na vegetação são conceitos de extrema importância, dado os seus potenciais impactos sobre o homem e sociedade. Considerando o aumento da disponibilidade pública de imagens de sensoriamento remoto de satélites, é possível extrair dados temporais relevantes e, então, investigar suas propriedades e entender como a vegetação está se alterando ao longo do tempo. Com este projeto, nós pretendemos (1) especificar e implementar uma ferramenta de mineração de séries temporais para auxiliar na definição e avaliação de medidas de estabilidade, baseando-se na informação extraída de componentes aditivos de tais séries e da deteção de mudanças, e (2) gerar mapas temáticos destas medidas previamente definidas. A meta é permitir a visualização de resultados de mineração, de forma a ajudar na abordagem de questões relevantes do projeto multidisciplinar Tribes (Processo FAPESP 2013/50169-1), o qual abrange estudos de mudanças no bioma tropical. Após o desenvolvimento desta ferramenta, esperamos integrá-la no atual projeto de mestrado do candidato (Processo FAPESP 2015/02105-0).

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)

ALBARRACIN, JUAN F. H.; OLIVEIRA, RAFAEL S.; HIROTA, MARINA; DOS SANTOS, JEFERSSON A.; TORRES, RICARDO DA S.. A Soft Computing Approach for Selecting and Combining Spectral Bands. REMOTE SENSING, v. 12, n. 14, JUL 2020. (15/02105-0, 14/50715-9, 13/50169-1, 16/08085-3, 14/12236-1, 17/12646-3, 16/26170-8, 13/50155-0, 18/06918-3)

ALMEIDA, ALEXANDRE E.; MENINI, NATHALIA; VERBESSELT, JAN; TORRES, RICARDO DA S.; IEEE. BFAST EXPLORER: AN EFFECTIVE TOOL FOR TIME SERIES ANALYSIS. IGARSS 2018 - 2018 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, v. N/A, p. 4-pg., 2018-01-01. (13/50169-1, 13/50155-0, 14/12236-1, 15/02105-0, 15/24494-8, 14/50715-9, 16/26170-8, 16/08085-3)

MENINI, NATHALIA; ALMEIDA, ALEXANDRE E.; LAMPARELLI, RUBENS; LE MAIRE, GUERRIC; OLIVEIRA, RAFAEL S.; VERBESSELT, JAN; HIROTA, MARINA; TORRES, RICARDO DA S.. Tucuma A toolbox for spatiotemporal remote sensing image analysis. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING MAGAZINE, v. 7, n. 3, p. 13-pg., 2019-09-01. (13/50169-1, 13/50155-0, 14/12236-1, 15/02105-0, 17/12646-3, 18/06918-3, 14/50715-9, 16/26170-8, 16/08085-3)