PCA5039 - Uso de classificadores e analise de imagens de sensoriamento remoto: aplicações ambientais (2020)

OBJETIVOS: Prover aos alunos do Programa em Ciência Ambiental e pesquisadores da área ambiental: - elementos para o correto uso de imagens de sensoriamento remoto e correspondente classificação digital nessas imagens; - conhecimentos de como interpretar imagens de sensoriamento e os resultados das classificações digitais para o reconhecimento, mapeamento e monirotamento da ocupação dos solos/ das terras e gerenciamento dos recursos naturais; - conhecimentos de como usar a classe de cobertura da terra como um substituto para outras informações de interesse (ou seja, atribuir informações / características relevantes a uma classe de cobertura da terra). - uma introdução sobre o estado da arte sobre técnicas e tecnologias de aquisição e processamento de imagens de sensoriamento remoto, incluindo VANTs (drones/UAVs) e bases de dados abertas. Ao final da disciplina os alunos deverão estar habilitados a: 1. entender os vários sistemas sensores e plataformas para a aquisição de dados de sensoriamento remoto e seus respectivos potenciais e limitações em aplicações ambientais; 2. planejar possíveis trabalhos de campo e outros procedimentos para validar os dados e resultados gerados a partir do sensoriamento remoto; 3. utilizar e entender conceitualmente softwares de processamento e análise de imagens de sensoriamento remoto por meio de aulas práticas de laboratório; 4. interpretar, sintetizar e aplicar conhecimentos para produzir novas pesquisas aplicadas em uma área temática (por ex.: vegetação/ uso do solo, área urbana, etc.); 5. formalizar os resultados obtidos na forma de um artigo científico/acadêmico.