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Usando rede convolucional de aprendizado profundo para estimar atributos do dossel a partir de imagens de alta resolução

Processo: 19/09248-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de agosto de 2019
Vigência (Término): 30 de novembro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Convênio/Acordo: NERC, UKRI ; Newton Fund - LATAM ; Newton Fund, com FAPESP como instituição parceira no Brasil
Pesquisador responsável:Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão
Beneficiário:Annia Susin Streher
Instituição-sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:18/15001-6 - ARBOLES: um entendimento da biodiversidade e resiliência das florestas LATAM baseado em características funcionais, AP.R
Assunto(s):Fenologia   Ecologia vegetal   Sensoriamento remoto   Processamento de dados

Resumo

As atividades da bolsista irão fornecer apoio as atividades lideradas pelo Dr. Aragão dentro do projeto FAPESP: "ARBOLES: A trait-based Understanding of LATAM Forest Biodiversity and Resilience". As atividades da bolsista estão associadas ao objetivo 5 da proposta principal, que visa fornecer um conhecimento ampliado da variação de atributos funcionais no espaço e no tempo, combinando informações derivadas de sensoriamento remoto de alta e moderada resolução espacial com métodos computacionais emergentes e o processamento de dados de atributos coletados em campo. Tais atividades são cruciais para derivar informações de dossel da floresta a partir de atributos estruturais, espectrais e texturais e, com isso, mapear as características estruturais e fenológicas (densidade da madeira e deciduidade) a nível da comunidade e em ampla escala, objetivando avaliar os impactos dos distúrbios associados a atividades humanas e das alterações climáticas sob os padrões dos atributos funcionais da floresta.