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Desenvolvimento de medidas para caracterização de mudanças em séries temporais de imagens SAR com apoio de Aprendizado de Máquina

Processo: 23/14505-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2023
Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2024
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Aluísio de Souza Pinheiro
Beneficiário:João Pedro Melani Saraiva
Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:23/02538-0 - Séries temporais, ondaletas, dados de alta dimensão e aplicações, AP.TEM
Assunto(s):Aprendizado computacional   Análise de ondaletas   Análise de séries temporais
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | detecção de mudanças | Imagens SAR | Ondaletas | Séries Temporais | Wavelets | Estatística Não-Paramétrica

Resumo

O desenvolvimento de metodologias e ferramentas capazes de auxiliar no monitoramento ambiental compreende uma demanda constante e desafiadora. Esteprojeto propõe o uso de medidas para a caracterização de mudanças em séries deimagens obtidas por sensoriamento remoto. É vislumbrada uma transformação dasérie de dados na forma de uma representação atemporal-multi-atributo convenientepara geração de mapas sobre as mudanças na superfície terrestre.

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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)
SARAIVA, JOAO PEDRO M.; FONSECA, RODNEY V.; NEGRI, ROGERIO G.; PINHEIRO, ALUISIO. WECS: A wavelet energy correlation screening based method for unsupervised change detection using remote sensing image series. SOFTWARE IMPACTS, v. 24, p. 4-pg., . (24/01610-1, 23/14505-9, 23/02538-0)