Análise multissensor para a avaliação de infraestrutura e ambiente urbano

• Processo: 24/17415-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Roberto Marcondes Cesar Junior
• Beneficiário: Lidia Raiza Sousa Lima Chaves Trindade
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 22/15304-4 - Aprendizado de representações ricas em contexto para visão computacional, AP.TEM
• Assunto(s): Aprendizado computacional Infraestrutura urbana Mobilidade urbana Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise multissensor | Aprendizado de Máquina | infraestrutura urbana | mobilidade urbana | Pontos de ônibus | Sensoriamento Remoto | Monitoramento e avaliação de infraestrutura urbana

Resumo

O progresso contínuo nas tecnologias de sensoriamento remoto (SR) oferece perspectivas para uso em diversos domínios, como o ambiente urbano, caracterizado pela complexidade e heterogeneidade de dados. O mobiliário urbano é descrito como áreas públicas destinadas ao suporte e uso comunitário em um contexto urbano. Um exemplo desse mobiliário são os pontos/paradas de ônibus, que são essenciais para a mobilidade dos pedestres, especialmente para os usuários de transporte público, cuja demanda está aumentando devido ao crescimento populacional. Nesse contexto, o projeto tem como objetivo avaliar as condições de infraestrutura dos pontos de ônibus e seu entorno utilizando dados multimodais. Para isso, serão obtidos dados ópticos, de radar e atmosféricos dos satélites Sentinel-1, Sentinel-2, Sentinel-5P e Planet, juntamente com a aplicação de técnicas de segmentação e aprendizado de máquina para abordar questões relacionadas ao ambiente urbano.