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Projetos de Pesquisa

 

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Osmar Abílio de Carvalho Junior

Ciências Exatas e da Terra

Geociências
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  • desenvolvimento de métodos de aprendizagem profunda para o mapeamento de áreas urbanas a partir de diferentes imagens de sensoriamento remoto
  • O elevado número de feições urbanas torna o mapeamento automático difícil de ser realizado acuradamente e muitos dos levantamentos são realizados de forma manual com interpretação em tela de computador. Portanto, o monitoramento urbano sistemático, tão requisitado e imprescindível, necessita de metodologias cada vez mais acuradas para a construção de um banco de informações que auxilie precisamente os gestores públicos a adquirirem informações relevantes. Recentemente, surgiu um avanço disruptivo no processamento digital de imagem promovido pela Inteligência Artificial, que suplanta os métodos tradicionais, denominado de aprendizagem profunda (Deep Learning). Portanto, o presente projeto visa desenvolver novas abordagens para a detecção e monitoramento de áreas urbanas a partir do processamento de imagens de sensoriamento remoto baseado em aprendizado profundo, que surge como o estado da arte em processamento digital de imagens e visão computacional. As pesquisas priorizarão o mapeamento usado técnicas de deep learning para o mapeamento das principais feições urbanas. Assim, o projeto busca solucionar problemas prementes para o planejamento urbano, onde os produtos de pesquisa e desenvolvimento tecnológico adquirem caráter de aplicação imediata. A metodologia avaliará diferentes métodos de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e diferentes imagens de satélite (ópticas e radares), construindo uma base de dados aberta sobre o comportamento espaciotemporal das feições urbanas.
  • Universidade de Brasília - DF - Brasil
  • 05/12/2023-31/12/2026
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Osmar Antonio Schroh

Ciências Exatas e da Terra

Astronomia
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  • 1ª olimpíada científica regional de jornada de foguetes - vale do contestado
  • Vide projeto anexo
  • Colégio Estadual José de Anchieta EFM - PR - Brasil
  • 12/12/2023-31/12/2025
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