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Osmar Abílio de Carvalho Junior

Ciências Humanas

Geografia
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  • emprego de métodos de inteligência artificial no monitoramento terrestre para auxiliar políticas públicas de desenvolvimento social, econômico e sustentável na região amazônica
  • Os dados de sensoriamento remoto consistem em uma tecnologia adequada para o monitoramento florestal, permitindo aquisição de informações de forma rápida, periódica e com baixos custos. No processamento digital dessas imagens, métodos recentes de Inteligência Artificial atingem o estado da arte. O presente projeto objetiva desenvolver um sistema baseado em imagens de sensoriamento remoto e modelos de Aprendizagem Profunda (AP) para monitoramento florestal na região amazônica. Destacam-se como objetivos específicos: (b) desenvolver algoritmos de AP para monitoramento florestal e detecção de alterações (desmatamento, corte seletivo, incêndio e uso do solo); (c) estabelecer um banco de dados para processamento de dados florestais utilizando AP, e (d) transferir e trocar conhecimento entre as instituições envolvidas (UnB, IBAMA, INCRA, EMBRAPA). A metodologia é subdividida nas seguintes etapas: (a) aquisição e pré-processamento das imagens Sentinel-1 e 2; (b) geração de um banco de amostras para aprendizagem profunda e rotulagem de amostras de treinamento, validação e teste, (c) comparação e análise de métodos de AP; (d) desenvolvimento de métodos para a detecção de mudança; (e) análise de acurácia, (f) cruzamento de informações espaciais para modelar as causas das mudanças usando técnicas de inteligência artificial. O projeto possui as seguintes inovação: (a) concilia um produto e serviço inovador com ampla e imediata aplicação entre os gestores públicos (produto e serviço de inovação); (b) emprega métodos e abordagens ainda inexistentes no processamento digital de imagens, como a segmentação panóptica e classificações dinâmicas (inovação de processos); (c) melhoria da capacidade de aprendizagem e gerenciamento do executor do projeto e de seus associados (inovação organizacional), e (d) estreita interação com parceiros de instituições públicas que necessitam dessa informação (inovação usuário).
  • Universidade de Brasília - DF - Brasil
  • 15/12/2022-28/02/2026
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