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Avanços teóricos em detecção de anomalias e construção de sistemas de monitoramento ambiental

Processo: 21/01305-6
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de setembro de 2021 - 31 de agosto de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Pesquisador responsável:Rogério Galante Negri
Beneficiário:Rogério Galante Negri
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Alejandro César Frery Orgambide ; Avik Bhattacharya ; Paolo Ettore Gamba ; Wallace Correa de Oliveira Casaca
Assunto(s):Desastres ambientais  Monitoramento ambiental  Sensoriamento remoto  Processamento digital de imagens  Reconhecimento de padrões  Detecção de anomalias  Aprendizado computacional 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Classificação | detecção de anomalias | Distâncias estocásticas | processamento digital de imagens | Reconhecimento de Padrões | variedades | Aplicações de Reconhecimento de Padrões e Processamento de Imagens de Sensoriamento Remoto

Resumo

Desastres tem se tornado cada vez mais frequentes, motivando por sua vez o desenvolvimento de ferramentas para o monitoramento sistemático de áreas e outros fatores que impliquem riscos à sociedade. O Sensoriamento Remoto se destaca como ferramenta indispensável às aplicações relacionadas ao monitoramento ambiental. Ainda, seu uso combinado com técnicas de Aprendizado de Máquina, em especial, os métodos de detecção de anomalias, mostra-se útil para extração de informação e identificação de alterações que podem ocorrer ao longo do tempo. Neste contexto, este projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de novos métodos de detecção de anomalias que sejam robustos e competitivos em relação as alternativas usuais. Adicionalmente, os avanços alcançados com esta pesquisa serão empregados na implementação de protótipos de sistemas de monitoramento ambiental, especificamente, relacionados a questões como incêndios, desmatamentos, eutrofização de corpos d'água, observação de barragens de minério e manejo de espécies vegetais exóticas. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Publicações científicas (19)
(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)
PARRA, LARISSA M. P.; SANTOS, FABRICIA C.; NEGRI, ROGERIO G.; COLNAGO, MARILAINE; BRESSANE, ADRIANO; DIAS, MAURICIO A.; CASACA, WALLACE. Assessing the impacts of catastrophic 2020 wildfires in the Brazilian Pantanal using MODIS data and Google Earth Engine: A case study in the world's largest sanctuary for Jaguars. EARTH SCIENCE INFORMATICS, v. N/A, p. 11-pg., . (21/03328-3, 16/24185-8, 21/01305-6)
COLNAGO, MARILAINE; BENVENUTO, GIOVANA A.; CASACA, WALLACE; NEGRI, ROGERIO G.; FERNANDES, EDER G.; CUMINATO, JOSE A.. Risk Factors Associated with Mortality in Hospitalized Patients with COVID-19 during the Omicron Wave in Brazil. BIOENGINEERING-BASEL, v. 9, n. 10, p. 11-pg., . (21/03328-3, 13/07375-0, 21/01305-6)
BRUZADIN, ALDIMIR; BOAVENTURA, MAURILIO; COLNAGO, MARILAINE; NEGRI, ROGERIO GALANTE; CASACA, WALLACE. Learning label diffusion maps for semi-automatic segmentation of lung CT images with COVID-19. Neurocomputing, v. 522, p. 15-pg., . (21/03328-3, 13/07375-0, 21/01305-6)
NEGRI, ROGERIO G.; FRERY, ALEJANDRO C.. A general and extensible framework for assessing change detection techniques. Computers & Geosciences, v. 178, p. 10-pg., . (18/01033-3, 21/01305-6)
ANANIAS, PEDRO HENRIQUE M.; NEGRI, ROGERIO G.; BRESSANE, ADRIANO; DIAS, MAURICIO A.; SILVA, ERIVALDO A.; CASACA, WALLACE. ABF: A data-driven approach for algal bloom forecasting using machine intelligence and remotely sensed data series. SOFTWARE IMPACTS, v. 17, p. 3-pg., . (21/03328-3, 16/24185-8, 21/01305-6)
ANANIAS, PEDRO HENRIQUE M.; NEGRI, ROGERIO G.; BRESSANE, ADRIANO; COLNAGO, MARILAINE; CASACA, WALLACE. ABD: A machine intelligent-based algal bloom detector for remote sensing images. SOFTWARE IMPACTS, v. 15, p. 3-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6)
NEGRI, ROGERIO G.; LUZ, ANDREA E. O.; FRERY, ALEJANDRO C.; CASACA, WALLACE. Mapping Burned Areas with Multitemporal-Multispectral Data and Probabilistic Unsupervised Learning. REMOTE SENSING, v. 14, n. 21, p. 20-pg., . (21/01305-6, 21/03328-3)
HOSSAKI, VITOR Y.; SERON, WILSON F. M. S.; NEGRI, ROGERIO G.; LONDE, LUCIANA R.; TOMAS, LIVIA R.; BACELAR, ROBERTA B.; ANDRADE, SIDGLEY C.; SANTOS, LEONARDO B. L.. Physical- and Social-Based Rain Gauges-A Case Study on Urban Flood Detection. GEOSCIENCES, v. 13, n. 4, p. 11-pg., . (21/01305-6)
FONSECA, RODNEY V.; NEGRI, ROGERIO G.; PINHEIRO, ALUISIO; ATTO, ABDOURRAHMANE MAHAMANE. Wavelet Spatio-Temporal Change Detection on Multitemporal SAR Images. IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING, v. 16, p. 11-pg., . (21/04513-9, 18/04654-9, 16/24469-6, 21/01305-6)
GINO, VINICIUS L. S.; NEGRI, ROGERIO G.; SOUZA, FELIPE N.; SILVA, ERIVALDO A.; BRESSANE, ADRIANO; MENDES, TATIANA S. G.; CASACA, WALLACE. Integrating Unsupervised Machine Intelligence and Anomaly Detection for Spatio-Temporal Dynamic Mapping Using Remote Sensing Image Series. SUSTAINABILITY, v. 15, n. 6, p. 19-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6)
NEGRI, ROGERIO G.; LUZ, ANDREA E. O.; FRERY, ALEJANDRO C.; CASACA, WALLACE; IEEE. Fire Detection with Multitemporal Multispectral Data and a Probabilistic Unsupervised Technique. 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINE INTELLIGENCE FOR GEOANALYTICS AND REMOTE SENSING, MIGARS, v. N/A, p. 4-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6)
LUZ, ANDREA ELIZA O.; NEGRI, ROGERIO G.; MASSI, KLECIA G.; COLNAGO, MARILAINE; SILVA, ERIVALDO A.; CASACA, WALLACE. Mapping Fire Susceptibility in the Brazilian Amazon Forests Using Multitemporal Remote Sensing and Time-Varying Unsupervised Anomaly Detection. REMOTE SENSING, v. 14, n. 10, p. 17-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6)
BENVENUTO, GIOVANA A.; COLNAGO, MARILAINE; DIAS, MAURICIO A.; NEGRI, ROGERIO G.; SILVA, ERIVALDO A.; CASACA, WALLACE. A Fully Unsupervised Deep Learning Framework for Non-Rigid Fundus Image Registration. BIOENGINEERING-BASEL, v. 9, n. 8, p. 17-pg., . (13/07375-0, 21/01305-6, 19/26288-7, 21/03328-3)
GODOY, LUIZ GUSTAVO RODRIGUES; NEGRI, ROGERIO GALANTE; DE JESUS AMORE, DIOGO. Thresholding process on the dissimilarities between probability models for change detection on remote sensing data. JOURNAL OF APPLIED REMOTE SENSING, v. 16, n. 1, p. 16-pg., . (18/01033-3, 21/01305-6, 18/25806-1)
GABRIELA RIBEIRO SAPUCCI; ROGÉRIO GALANTE NEGRI; KLÉCIA GILI MASSI; ENNER HERENIO DE ALCÂNTARA. BENEFÍCIOS DO PLANTIO DE Eucalyptus PARA O TAMANHO E FORMA DE FRA GMENTOS DE ÁREAS FLORESTAIS NA MATA ATLÂNTICA DO SUDESTE. Revista Árvore, v. 46, . (21/01305-6, 17/14614-1, 18/01033-3)
DIAS, MAURICIO ARAUJO; MARINHO, GIOVANNA CARREIRA; NEGRI, ROGERIO GALANTE; CASACA, WALLACE; MUNOZ, IGNACIO BRAVO; ELER, DANILO MEDEIROS. A Machine Learning Strategy Based on Kittler's Taxonomy to Detect Anomalies and Recognize Contexts Applied to Monitor Water Bodies in Environments. REMOTE SENSING, v. 14, n. 9, p. 38-pg., . (20/06477-7, 21/01305-6, 16/24185-8, 21/03328-3)
MARINHO, GIOVANNA CARREIRA; MARCILIO JUNIOR, WILSON ESTECIO; DIAS, MAURICIO ARAUJO; ELER, DANILO MEDEIROS; NEGRI, ROGERIO GALANTE; CASACA, WALLACE. Dimensionality Reduction and Anomaly Detection Based on Kittler's Taxonomy: Analyzing Water Bodies in Two Dimensional Spaces. REMOTE SENSING, v. 15, n. 16, p. 24-pg., . (16/24185-8, 21/03328-3, 20/06477-7, 21/01305-6)
ARAUJO, BRUNO MUNHOZ; NEGRI, ROGERIO GALANTE; MORAES ANANIAS, PEDRO HENRIQUE; BRESSANE, ADRIANO; RODGHER, SUZELEI. Remotely sensed-based analysis about climatic and landscape change effects on phytoplankton bloom in Barra Bonita Reservoir (Sao Paulo State, Brazil). JOURNAL OF APPLIED REMOTE SENSING, v. 17, n. 1, p. 19-pg., . (21/01305-6)
ANANIAS, PEDRO HENRIQUE M.; NEGRI, ROGERIO G.; DIAS, MAURICIO A.; SILVA, ERIVALDO A.; CASACA, WALLACE. A Fully Unsupervised Machine Learning Framework for Algal Bloom Forecasting in Inland Waters Using MODIS Time Series and Climatic Products. REMOTE SENSING, v. 14, n. 17, p. 22-pg., . (21/03328-3, 21/01305-6, 16/24185-8)

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