- Auxílios pontuais (curta duração)
Busca avançada
Rogério Galante Negri
CV Lattes
GoogleMyCitations
ResearcherID
ORCID
Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT) (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Licenciatura Plena em Matemática pela Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" - UNESP (2006), Mestrado (2009) e Doutorado (2013) em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE. Tem experiência em Reconhecimento de Padrões, Processamento de Imagens de RADAR, Geoestatística e SIG. É docente do departamento de Engenharia Ambiental e do Programa de Pós-Graduação em Desastres Ambientais da UNESP de São José dos Campos. (Fonte: Currículo Lattes)
Auxílios à pesquisa
- Investigação e desenvolvimento de algoritmos para detecção de mudança em imagens de sensoriamento remoto, AP.R
Resumo
O Sensoriamento Remoto se tornou uma ferramenta fundamental diante estudos relacionados aos processos ambientais. Dentre diversas aplicações, a detecção de mudanças na paisagem por meio de imagens de Sensoriamento Remoto é um tópico de grande interesse. Sua execução de forma temporal e acurada é extremamente importante para o entendimento das relações de interação entre fenômenos antró...
- Estudo e desenvolvimento de novas funções Kernel com aplicações em classificação de imagens de sensoriamento remoto, AP.R
Resumo
Reconhecimento de Padrões é uma área da Ciência da Computação voltada ao tratamento de problemas de classificação. A classificação de imagens de Sensoriamento Remoto é uma das mais importantes aplicações de Reconhecimento de Padrões em estudos ambientais. A importância de se obter resultados de classificação cada vez mais precisos motiva progressivamente o desenvolvimento e o aprimoram...
Bolsas no país
- Análise sobre os impactos da mineração no Vale do Paraíba com apoio de imagens de sensoriamento remoto e técnicas não-supervisionadas de detecção de mudanças, BP.IC
Resumo
A detecção de mudanças na paisagem por meio de imagens de Sensoriamento Remoto é um tópico de grande interesse para estudos relacionados aos processos ambientais. Sua execução de forma temporal e acurada é extremamente importante para o entendimento das relações de interação entre fenômenos antrópicos e naturais, possibilitando assim a promoção de melhores tomadas de decisão. Dentre di...
- Estudo multitemporal sobre os efeitos da silvicultura no uso e cobertura do solo nas regiões do Vale do Paraíba e Serra da Mantiqueira, BP.IC
Resumo
O Vale do Paraíba e Serra da Mantiqueira são marcados por grandes transformações ao longo dos anos, as quais alteram significativamente a dinâmica ambiental local. Em especial, as transformações no Vale do Paraíba estiveram vinculadas aos ciclos econômicos brasileiros que conduziram ao atual cenário de grandes concentrações de plantios de eucaliptos. Devido à proximidade entre Serra da...
- Análise sobre a influência das estratégias multiclasses e das funções kernel no treinamento de máquina de vetores suporte para classificação de imagens de sensoriamento remoto, BP.IC
Resumo
Dentre diferentes técnicas disponíveis para a classificação de imagens de sensoriamento remoto, Máquina de Vetores Suporte (SVM - Support Vector Machines) têm sido empregadas. Usualmente, para o treinamento do SVM são selecionadas previamente uma única Estratégia Multiclasses e Função Kernel que são supostamente adequadas para o problema em questão. As Estratégias Multiclasses são empr...
- Classificação de imagens de sensoriamento remoto via rotulação de agrupamentos por distâncias estocásticas, BP.IC
Resumo
Classificação de imagens de sensoriamento remoto é uma das mais importantes aplicações de Reconhecimento de Padrões em estudos ambientais. Métodos de classificação de imagens geralmente possuem aprendizado supervisionado ou não-supervisionado. Enquanto os métodos de aprendizado supervisionado realizam a classificação por meio de uma função ou regra de decisão modelada através de inform...
Amazônia
Ciências Exatas e da Terra
Classificação
Geociências
Geodésia
Geoestatística
Krigagem
Mineração
Polarimetria
Probabilidade e Estatística Aplicadas
Probabilidade e Estatística
Processamento digital de imagens
Programação
Reconhecimento de padrões
Sensoriamento remoto
Silvicultura
Vale do Paraíba
(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)
| Publicações | 6 |
| Citações | 8 |
| Cit./Artigo | 1,3 |
| Dados do Web of Science | |
NEGRI, R. G.; DUTRA, L. V.; SANT'ANNA, S. J. S.; LU, D.. Examining region-based methods for land cover classification using stochastic distances. International Journal of Remote Sensing, v. 37, n. 8, p. 1902-1921, 2016. Citações Web of Science: 2. (14/14830-8)
NEGRI, R. G.; DUTRA, L. V.; SANT'ANNA, S. J. S.. Comparing support vector machine contextual approaches for urban area classification. REMOTE SENSING LETTERS, v. 7, n. 5, p. 485-494, MAY 3 2016. Citações Web of Science: 2. (14/14830-8)
NEGRI, ROGERIO GALANTE; DUTRA, LUCIANO VIEIRA; FREITAS, CORINA DA COSTA; LU, DENGSHENG. Exploring the Capability of ALOS PALSAR L-Band Fully Polarimetric Data for Land Cover Classification in Tropical Environments. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, v. 9, n. 12, 1, SI, p. 5369-5384, DEC 2016. Citações Web of Science: 2. (07/02139-5, 14/14830-8)
NEGRI, ROGERIO GALANTE; DA SILVA, ERIVALDO ANTONIO; CASACA, WALLACE. Inducing Contextual Classifications With Kernel Functions Into Support Vector Machines. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, v. 15, n. 6, p. 962-966, JUN 2018. Citações Web of Science: 2. (14/08822-2, 13/07375-0, 17/03595-6, 14/14830-8)
E SILVA, R. A.; NEGRI, R. G.; DE MATTOS VIDAL, D.. A new image-based technique for measuring pore size distribution of nonwoven geotextiles. GEOSYNTHETICS INTERNATIONAL, v. 26, n. 3, p. 261-272, JUN 2019. Citações Web of Science: 0. (14/14830-8)
SAPUCCI, GABRIELA RIBEIRO; NEGRI, ROGERIO GALANTE. Hierarchical clustering and stochastic distance for indirect semi-supervised remote sensing image classification. SN APPLIED SCIENCES, v. 1, n. 3, MAR 2019. Citações Web of Science: 0. (18/01033-3, 16/06242-4, 14/14830-8)
Por favor, reporte erros na informação da página do pesquisador escrevendo para:
cdi@fapesp.br.