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Detecção de structural breaks em séries temporais e seu uso na definição de medidas de estabilidade

Processo: 16/26170-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2017
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ricardo da Silva Torres
Beneficiário:Nathália Menini Cardoso dos Santos
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):18/06918-3 - Quantificando a resiliência da Amazônia através da detecção de structural breaks associados a eventos extremos climáticos, BE.EP.MS
Assunto(s):Análise de séries temporais   Aprendizagem profunda   Aprendizado computacional

Resumo

Estudar a dinâmica espaço-temporal do meio em que vivemos é de extrema importância para a tomada de decisões e elaboração de políticas públicas relacionadas às mudanças de cobertura vegetal e de usos da terra. Uma forma de estudar essa dinâmica é identificar características ecológicas das regiões do planeta, onde a interação do homem com a natureza é presente. No âmbito dessa questão, pretendemos analisar a dinâmica temporal da distribuição vegetal na região tropical da América do Sul avaliando, principalmente, a estabilidade temporal frente a perturbações naturais e antrópicas. Entender como o ambiente se comporta ao ser submetido a algum distúrbio possibilita compreender aspectos acerca de sua capacidade de recuperação. Para isso, abordaremos técnicas de sensoriamento remoto, análise de séries temporais, métodos de classificação, clusterização e detecção de structural breaks com o objetivo de construir um framework capaz de identificar de mensurar e mapear medidas de estabilidade associadas a um conjunto de perturbações. Além disso, pretendemos desenvolver parte do projeto na Universidade de Wageningen, na Holanda, sob a supervisão do Prof. Dr. Jan Verbesselt.

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.

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