Pós Doutoranda em Sensoriamento Remoto na Embrapa Agricultura Digital com bolsa Fapesp. Mestra e Doutora em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional pela Universidade do Oeste Paulista - UNOESTE de Presidente Prudente -SP. Doutorado Sanduíche realizado no Massachusetts Institute of Technology (MIT) nos Estados Unidos com bolsa CAPES. Especialista em Ciência de Dados e Big Data pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC Minas). Graduada em Engenharia Ambiental e Sanitária pela UNOESTE. Desenvolve pesquisas com técnicas de Inteligência Artificial (Machine Learning e Deep Learning) e dados de Sensoriamento Remoto em Aplicações Agroambientais. Participou dos grupos de pesquisa Gi3A (Geomática e Inteligência Artificial em Aplicações Agroambientais) do CNPq (http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/769949) e NEAmb (Núcleo de Estudos Ambientais) durante o mestrado e doutorado. (Fonte: Currículo Lattes)
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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…
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