E-Sensing: análise de grandes volumes de dados de observação da terra para informação de mudanças de uso e cobertura da terra

• Processo: 14/08398-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2015
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Gilberto Camara Neto
• Beneficiário: Gilberto Camara Neto
• Instituição Sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: João Vianei Soares ; Leila Maria Garcia Fonseca ; Lúbia Vinhas ; Maria Isabel Sobral Escada
• Pesquisadores associados: Camilo Daleles Rennó ; Emiliano Ferreira Castejon ; Gilberto Ribeiro de Queiroz ; Ieda Del'Arco Sanches ; Julio Cesar Lima Dalge ; KARINE REIS FERREIRA GOMES ; Luis Eduardo Pinheiro Maurano ; Marisa da Motta ; Pedro Ribeiro de Andrade Neto ; Ricardo Cartaxo Modesto de Souza ; Silvana Amaral Kampel ; Taise Farias Pinheiro ; Thales Sehn Körting
• Auxílio(s) vinculado(s): 16/50495-4 - Land use change impacts of increased bioenergy demand in Brazil, AP.R SPRINT; 16/14545-7 - Geobia 2016, AR.EXT
• Bolsa(s) vinculada(s): 18/03769-7 - Métodos de aprendizado por máquina para análise de séries temporais densas de imagens de satélite, BP.TT; 17/17529-5 - Integração entre SciDB, TerraLib e R, BP.TT; 16/23750-3 - Uso de séries temporais de imagens de sensoriamento remoto para monitoramento da Agricultura brasileira, BP.PD; + mais bolsas vinculadas 16/16555-0 - Integração entre SciDB, TerraLib e R, BP.TT; 16/16968-2 - Uso de séries temporais de imagens de satélite para monitorar desmatamento e degradação na Floresta Amazônica, BP.PD; 16/08719-2 - Métodos de análise de dados espaço-temporais, BP.DR; 16/03397-7 - Ferramentas para gerenciar imagens de satélite em array databases, BP.TT; 15/19540-0 - Integração entre SciDB, TerraLib e R, BP.TT - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Mineração de dados Banco de dados Big data Análise espacial Análise espaço-temporal e-Science Uso do solo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise espacial e espaço-temporal de dados | big data | e-science | Grandes bancos de dados científicos | Mudança de uso e cobertura da terra | Observação da Terra | Geoinformática

Resumo

O projeto parte de um desafio científico importante: como podemos usar métodos de e-science para melhorar substancialmente a extração de informações sobre a mudança de uso e cobertura do solo a partir de grandes conjuntos de dados de observação da Terra em uma forma aberta e reprodutível? Em resposta a este desafio, nosso projeto vai conceber construir e implantar um tipo completamente novo de plataforma de conhecimento para a organização, acesso, processamento e análise de grandes dados de observação da Terra. Vamos mostrar que esta plataforma de conhecimento permite aos cientistas para produzir informação de forma inovadora. Como a nossa plataforma é totalmente baseada em software livre, vamos também mostrar que promove o compartilhamento de dados e reprodutibilidade dos resultados. (AU)

Publicações científicas

(9)

(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)

ARAUJO PICOLI, MICHELLE CRISTINA; CAMARA, GILBERTO; SANCHES, IEDA; SIMOES, ROLF; CARVALHO, ALEXANDRE; MACIEL, ADELINE; COUTINHO, ALEXANDRE; ESQUERDO, JULIO; ANTUNES, JOAO; BEGOTTI, RODRIGO ANZOLIN; et al. Big earth observation time series analysis for monitoring Brazilian agriculture. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, v. 145, n. B, p. 328-339, NOV 2018. (16/16968-2, 16/23750-3, 14/08398-6)

SIMOES, ROLF; CAMARA, GILBERTO; QUEIROZ, GILBERTO; SOUZA, FELIPE; ANDRADE, PEDRO R.; SANTOS, LORENA; CARVALHO, ALEXANDRE; FERREIRA, KARINE. Satellite Image Time Series Analysis for Big Earth Observation Data. REMOTE SENSING, v. 13, n. 13, JUL 2021. (14/08398-6)

COSTA, WANDERSON SANTOS; GARCIA FONSECA, LEILA MARIA; KORTING, THALES SEHN; BENDINI, HUGO DO NASCIMENTO; MODESTO DE SOUZA, RICARDO CARTAXO. Spatio-Temporal Segmentation Applied to Optical Remote Sensing Image Time Series. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, v. 15, n. 8, p. 1299-1303, AUG 2018. (14/08398-6)

MACIEL, ADELINE MARINHO; CAMARA, GILBERTO; VINHAS, LUBIA; ARAUJO PICOLI, MICHELLE CRISTINA; BEGOTTI, RODRIGO ANZOLIN; FERREIRA GOMES DE ASSIS, LUIZ FERNANDO. A spatiotemporal calculus for reasoning about land-use trajectories. INTERNATIONAL JOURNAL OF GEOGRAPHICAL INFORMATION SCIENCE, v. 33, n. 1, p. 176-192, 2019. (16/16968-2, 16/23750-3, 14/08398-6)

SIMOES, ROLF; PICOLI, MICHELLE C. A.; CAMARA, GILBERTO; MACIEL, ADELINE; SANTOS, LORENA; ANDRADE, PEDRO R.; SANCHEZ, ALBER; FERREIRA, KARINE; CARVALHO, ALEXANDRE. Land use and cover maps for Mato Grosso State in Brazil from 2001 to 2017. SCIENTIFIC DATA, v. 7, n. 1, JAN 27 2020. (14/08398-6)

MACIEL, ADELINE M.; PICOLI, MICHELLE C. A.; VINHAS, LUBIA; CAMARA, GILBERTO. Identifying Land Use Change Trajectories in Brazil's Agricultural Frontier. LAND, v. 9, n. 12, DEC 2020. (14/08398-6)

MACIEL, ADELINE M.; VINHAS, LUBIA; CAMARA, GILBERTO; PICOLI, MICHELLE C. A.; BEGOTTI, RODRIGO A.; IEEE. AN INTERVAL-BASED APPROACH FOR REASONING ABOUT LAND USE CHANGE TRAJECTORIES. IGARSS 2018 - 2018 IEEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING SYMPOSIUM, v. N/A, p. 4-pg., 2018-01-01. (14/08398-6)

PICOLI, MICHELLE C. A.; RORATO, ANA; LEITAO, PEDRO; CAMARA, GILBERTO; MACIEL, ADELINE; HOSTERT, PATRICK; SANCHES, IEDA DEL'ARCO. Impacts of Public and Private Sector Policies on Soybean and Pasture Expansion in Mato Grosso-Brazil from 2001 to 2017. LAND, v. 9, n. 1, JAN 2020. (16/23750-3, 14/08398-6, 17/19812-6)

ARAUJO PICOLI, MICHELLE CRISTINA; CAMARA, GILBERTO; SANCHES, IEDA; SIMOES, ROLF; CARVALHO, ALEXANDRE; MACIEL, ADELINE; COUTINHO, ALEXANDRE; ESQUERDO, JULIO; ANTUNES, JOAO; BEGOTTI, RODRIGO ANZOLIN; et al. Big earth observation time series analysis for monitoring Brazilian agriculture. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, v. 145, p. 12-pg., 2018-11-01. (16/23750-3, 16/16968-2, 14/08398-6)