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Análise de classificações digitais de uso da terra por multisensores e organização de bases de dados geoespacial

Processo: 23/04008-8
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de julho de 2023
Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2024
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geografia Física
Acordo de Cooperação: MCTI/MC
Pesquisador responsável:Édson Luis Bolfe
Beneficiário:Claudinei Oliveira dos Santos
Instituição Sede: Embrapa Agricultura Digital. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Brasil). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:22/09319-9 - Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Agricultura Digital - CCD-AD/SemeAr, AP.CCD
Assunto(s):Agricultura   Geografia agrária   Sensoriamento remoto
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Agricultura | Geografia Agrária | Imagens de Satélite | Sensoriamento Remoto | Sensoriamento Remoto

Resumo

Diferentes iniciativas de mapeamento agrícola têm sido realizadas para apoiar o planejamento rural e a predição das safras. No entanto, em função da complexa dinâmica e escala da agropecuária brasileira, existe a necessidade de gerar metodologias com maior detalhamento, frequência e precisão para discriminar os cultivos agrícolas, pastagens e silvicultura. O crescente aumento da resolução espacial, temporal e espectral de imagens de satélites disponíveis, a elevada capacidade computacional de processamento de grandes volumes de dados, e o desenvolvimento da inteligência artificial associado aos classificadores baseados em algoritmos de aprendizado de máquina, potencializam as pesquisas em sensoriamento remoto agrícola para a classificação, monitoramento e manejo agrícola. Com a implementação dessa bolsa de pós-doutorado, objetiva-se analisar a precisão de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina no processo de classificação digital de dados obtidos pelo uso individual e/ou combinado de imagens multisensores e estabelecer um banco de dados geoespaciais nas regiões dos Distritos Agrotecnológicos (DAT s) definidos pelo Centro. Dentre os resultados, espera-se gerar novas metodologias aplicadas ao monitoramento agrícola, publicações científicas qualificadas, fomentar a formação profissional de pós-graduação.

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