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Webinar: Aplicações de Deep Learning com dados de Sensoriamento Remoto

Coordenadores / Coordinators
Dr. Fabien Wagner
Dr. Fabien Wagner

Fundação de Ciência, Aplicações e Tecnologia Espaciais (FUNCATE)

Dr. Ricardo Dal’Agnol da Silva
Dr. Ricardo Dal’Agnol da Silva

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)

A aplicação de métodos de Deep Learning (DL; aprendizado profundo) em Sensoriamento Remoto é promissora, pois eles estão revolucionando a extração e análise de dados em muitos campos da ciência nos últimos anos. O DL é uma ferramenta poderosa para avaliar rapidamente informações detalhadas em larga escala e tem sido aplicado com sucesso, por exemplo, para mapear espécies de árvores em escala regional ou para classificar tipos e mudanças de cobertura do solo. Os algoritmos de DL têm potencial para detectar padrões complexos em imagens com precisão em nível humano. Para essas tarefas, eles provaram ser significativamente mais rápidos e consistentes do que métodos tradicionais ou avaliações manuais. Nesta sessão, discutiremos novas pesquisas e descobertas trazidas por métodos de DL aplicados a dados de sensoriamento remoto. Essa sessão foi desenvolvida para especialistas em sensoriamento remoto que desejam saber mais sobre a aplicação, oportunidades e limites dos métodos de DL. Focaremos em aplicações em diferentes aspectos da pesquisa em sensoriamento remoto como detecção, segmentação, mapeamento do uso da terra e análise de séries temporais. Pretendemos fornecer uma visão ampla das possibilidades oferecidas por esses modelos poderosos para inspirar novos caminhos de pesquisa para a comunidade de sensoriamento remoto.

The application of Deep Learning (DL) methods in Remote Sensing is promising, as they are revolutionizing data extraction and analysis in various fields of science in recent years. DL is a powerful tool for quickly evaluating information on a large scale and has been successfully applied, for example, to map tree species on a regional scale or to classify types and changes in land cover. DL algorithms have the potential to detect complex patterns in images with precision at the human level. For these tasks, they prove to be faster and more consistent with traditional or manual methods. In this session, we will discuss new research and discoveries brought by DL methods and remote sensing data. This session was developed for experts in remote sensing who want to know more about applications, opportunities and limits of DL methods. We will focus on applications in different aspects of remote sensing research such as detection, segmentation, land use mapping and time series analysis. We intend to provide a broad view of the possibilities offered by these advanced models to inspire new avenues of research for the remote sensing community.


Horário / Schedule  
Título da Palestra / Title of TalksApresentador / Speakers
9h00Abertura: Aplicações de Deep Learning com dados de Sensoriamento Remoto / Opening: Deep Learning applications with Remote Sensing dataDr. Fabien Wagner (FUNCATE) Dr. Ricardo Dalagnol (INPE)
9h05Uma introdução à redes morfológicas profundas / An Introduction to Deep Morphological NetworksDr. Keiller Nogueira (University of Stirling, UK)
9h28Técnicas de Inteligência Artificial para o Mapeamento de Culturas Agrícolas a partir de Imagens Multitemporais de Sensoriamento Remoto / Artificial Intelligence Techniques for Mapping Agricultural Crops from Remote Sensing Multitemporal ImagesDr. Raul Queiroz Feitosa (PUC-RJ)
9h51Mapeando um ecossistema ameaçado de formação de ferro em Peixe Bravo – Brasil usando o método de deep learning U-net para segmentação em imagens Sentinel-2 / Mapping a threatened iron formation ecosystems of  Peixe Bravo – Brazil using U-net deep learning segmentation and Sentinel-2 imagesDr. Eric Pereira (Instituto Prístino)
10h14Identificação de espécies arbóreas por sensoriamento remoto utilizando métodos deep learning / Identification of tree species using remote sensing and deep learning methodsDr. Matheus Ferreira (IME)
10h37Desafios e oportunidades na segmentação semântica para sensoriamento remoto: interação, abertura e poucas amostras rotuladas / Challenges and opportunities in semantic segmentation for remote sensing: interaction, openness, and few labelled samplesDr. Jefersson A. dos Santos (UFMG)
Coordenação (Chair) / Palestrantes (Speakers)
Dr. Fabien H. Wagner
Dr. Fabien H. Wagner

Dr. Fabien Hubert Wagner é atualmente Jovem Pesquisador da Fapesp (2015/50484-0) trabalhando na Divisão de Geoprocessamento da Fundação de Ciência, Aplicações e Tecnologia Espaciais (FUNCATE, São José dos Campos – SP – Brasil). Ele tem experiência em biologia de florestas tropicais com ênfase em análise de dados usando dados de campo e de sensoriamento remoto. Em seu pós-doutorado anterior na Fapesp no INPE (2013/14520-6), ele trabalhou na quantificação e modelagem da sazonalidade da produção primária líquida da floresta pantropical usando observações de campo, dados climáticos e dados de sensoriamento remoto. Em 2019, ele publicou um dos primeiros artigos usando um método de aprendizado profundo aplicado à ecologia. Neste trabalho, foi mostrado pela primeira vez que o método de aprendizado profundo permite a produção de mapas em larga escala de espécies de árvores. Desde então, ele trabalha exclusivamente no mapeamento de espécies e características de árvores com métodos de aprendizado profundo em ambientes naturais e urbanos. Ele também desenvolve modelo de aprendizado profundo para aplicação de sensoriamento remoto em ambientes urbanos. Ele publicou mais de 40 artigos revisados por pares e tem um índice H de 23.

FUNCATE – Foundation for Science, Technology and Space Applications, GeoProcessing Division
Av. Dr. João Guilhermino, 429 – Centro, São José dos Campos – SP, 12210-131 
wagner.h.fabien@gmail.com

Dr. Ricardo Dal’Agnol da Silva
Dr. Ricardo Dal’Agnol da Silva

Dr. Dalagnol é Engenheiro Ambiental (2011), Mestre (2014) e Doutor (2020) em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/Brasil). Atualmente trabalha como Pesquisador de Pós-Doutorado (Bolsa FAPESP) na Divisão de Observação da Terra e Geoinformática do INPE. Tem experiência com diversas aplicações na área de Biogeociências, com foco em ecologia tropical, conservação da natureza e monitoramento ambiental na floresta amazônica. Ele é especialista em conduzir pesquisas quantitativas usando tipos avançados de dados, como dados LIDAR aerotransportados e ópticos de satélite de alta resolução, bem como métodos como redes neurais convolucionais de aprendizado profundo. Seu projeto atual consiste em estudar padrões de larga escala na dinâmica de clareiras do dossel florestal e mortalidade de árvores na Amazônia usando lidar aerotransportado e dados ambientais/climáticos.

INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Avenida dos Astronautas, 1758 – 12227-010 – São José dos Campos, SP
ricds@hotmail.com

Dr. Keiller Nogueira 
Dr. Keiller Nogueira 

Dr. Keiller Nogueira é professor (lecturer) no departamento de Ciências da Computação e Matemática da Universidade de Stirling, Reino Unido.
Ele recebeu o título de Mestre e Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil, em 2015 e 2019, respectivamente. Seu trabalho de doutorado foi premiado como a melhor tese do Sibgrapi 2020. Ele se formou em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Viçosa (Brasil) em 2012. Keiller publicou vários artigos de alta qualidade nas principais revistas e conferências internacionais. Seus interesses de pesquisa incluem Aprendizado Profundo e de Máquina, Reconhecimento de Padrões, Processamento de Imagens, Visão por Computador e Sensoriamento Remoto.

University of Stirling
Stirling, Escócia, FK94LA, UK
keiller.nogueira@dcc.ufmg.br

Dr. Raul Queiroz Feitosa
Dr. Raul Queiroz Feitosa

Prof. Feitosa possui graduação em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) (1979), mestrado em Engenharia Eletrônica pelo ITA (1983) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de Erlangen-Nürnberg, Alemanha. Fez pós-doutorado na Universidade de Hanover, Alemanha, de 2014 a 2015. Atualmente é docente do Departamento de Engenharia Elétrica da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). Ele é um membro sênior da IEEE Geoscience and Remote Sensing Society (IEEE-GRSS) e membro da International Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS). Ele fundou o capítulo brasileiro do IEEE-GRSS e serviu como seu presidente entre 2015 e 2017. É o atual vice-presidente da Comissão Técnica I do ISPRS . Ele foi editor convidado para edições especiais do IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations e Sensoriamento Remoto (JSTARS), IEEE- Geoscience and Remote Sensing Letters, International Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, and Remote Sensing. Suas áreas de interesse incluem Análise de Imagens, Sensoriamento Remoto, Reconhecimento de Padrões, Biometria e Visão Computacional.

PUC-RJ, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia Elétrica, Gávea, 22451900 – Rio de Janeiro, RJ
raul@ele.puc-rio.br

Dr. Eric Oliveira Pereira
Dr. Eric Oliveira Pereira

Dr. Eric Oliveira Pereira é graduado em Geografia (2011) pela Universidade Federal de Minas Gerais, mestre em Análise e Modelagem de Sistemas Ambientais pela Universidade Federal de Minas Gerais (2014), e doutor em Geografia e Análise Ambiental pela Universidade Federal de Minas Gerais (2018). Sua pesquisa de doutorado tem como tema o uso de Radar Altimétrico a bordo de Satélites para medição da altitude de cursos d’água em áreas continentais. Principais temas de atuação: cartografia, geoprocessamento, análise espacial, sensoriamento remoto, conservação da natureza

Instituto Prístino
Rua Três de Maio, nº 56 – Santa Helena Belo Horizonte – MG, (31) 3643-0452
ericpereiraufmg@gmail.com

Dr. Matheus Ferreira
Dr. Matheus Ferreira

Dr. Matheus Pinheiro Ferreira é graduado em Engenharia Florestal pela Universidade Federal do Paraná (UFPR, 2010) com formação complementar na Universidade de Freiburg/Alemanha, Mestre (2012) e Doutor (2017) em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Sua linha atual de pesquisa se concentra na utilização de imagens de sensoriamento remoto para o monitoramento de recursos florestais e mudanças de uso e cobertura da terra. Possui experiência em sensoriamento remoto hiperespectral, modelagem de transferência radiativa e aprendizado de máquina. Desde 2018, é Professor Adjunto da Seção de Engenharia Cartográfica do Instituto Militar de Engenharia (IME), onde ministra aulas em disciplinas relacionadas ao sensoriamento remoto e processamento digital de imagens a nível de graduação e pós-graduação.

IME – Instituto Militar de Engenharia, Seção de Engenharia Cartográfica
Praça Gen. Tibúrcio, 80 – Urca, Rio de Janeiro – RJ
mpferreira3@gmail.com 

Dr. Jefersson A. dos Santos
Dr. Jefersson A. dos Santos

Dr. Jefersson é Professor Adjunto do Departamento de Ciência da Computação da UFMG – Universidade Federal de Minas Gerais. É bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq (Nível 2) desde 2016. Ele obteve o título de bacharel e mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul (2006) e pela Unicamp – Universidade Estadual de Campinas, respectivamente. Obteve o título de Doutor em Ciência da Computação em 2013 em co-tutela entre Unicamp e Université de Cergy-Pontoise, França. Sua pesquisa foca no desenvolvimento de abordagens de aprendizado de máquina e visão computacional para imagens de sensoriamento remoto e outras aplicações que envolvem interação com usuários especialistas, como monitoramento ambiental, agricultura, saúde e computação forense. Coordenou e colaborou em pesquisas com empresas e instituições públicas como LG Electronics, Petrobrás, Tribunal de Contas da União (TCU) e Cooperação Técnica Alemã (GIZ). Atualmente coordena projetos de pesquisa financiados pelo CNPq e pela FAPEMIG.

UFMG – Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação.
Av. Antônio Carlos 6627 – Prédio do ICEx Pampulha, 31270010 – Belo Horizonte, MG – Brasil 
jefersson@dcc.ufmg.br 

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Webinar: Domain Adaptation applied to Remote Sensing Data

Proponent: International Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS)

Coordinator
Prof. Dr. Raul Feitosa
Prof. Dr. Raul Feitosa

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC)

In the past decade, Deep Learning (DL) became the dominant trend in image data analysis, mostly due to the capacity of DL models to learn discriminative features directly from data, when labeled samples are abundant. 

At the same time, the availability of Earth observation (EO) data produced by RS systems has increased considerably. However, most of the RS applications still fall short in the demands imposed by DL-based techniques, basically because of the high costs required by field survey and labor-intensive visual interpretation to produce a large enough quantity of labeled data. The development of wide-reaching DL-based solutions for EO problems, therefore, remains a challenging problem.

In this sense, transfer learning is an attractive alternative, allowing the reuse of networks already trained on large data-sets in problems in which a limited quantity of labeled data is available. Such techniques, however, perform poorly when the domain shift phenomenon is significant. Considering EO applications, changes in the environmental conditions during the acquisition of new data, variations of objects’ appearances, geographical variability, and different sensor properties, domain shift makes it impossible to employ even fine-tuned classifiers over new data without a significant decrease in classification accuracy 

Domain adaptation techniques can be used to alleviate the domain shift problem. In short, domain adaptation aims at minimizing the discrepancy between distributions of two different domains. One of the distributions characterizes the data used to train a classifier; the other is associated with data that the classifier has never seen, which may present several of the aforementioned variations.

This SBSR Thematic Session aims at describing and discussing some state-of-the-art Domain Adaptation techniques applied to Earth observation data, such as feature adaptation and image translation.

TimeTitle of TalkSpeaker
9:00OpeningProf. Dr. Raul Feitosa (PUC-Rio)
9:05Welcome speech (per video)Prof. Dr. Christian Heipke (ISPRS President) 
9:40Strategies for Transfer Learning in Deep Learning for Remote Sensing applicationsProf. Dr. Franz Rottensteiner (University of Hanover, Germany)
10:20Domain adaptation for the classification of remote sensing imagery using adversarial training and entropy minimization.M. Sc. Dennis Wittich(University of Hanover, Germany)
10:50Domain Adaptation applied to Deforestation Monitoring Prof. Dr. Gilson Costa (UERJ)
11:20Panel Discussionall
11:40ClosingProf. Dr. Raul Feitosa (PUC-Rio)
Coordenação (Chair) / Palestrantes (Speakers)
Prof. Dr. Raul Feitosa
Prof. Dr. Raul Feitosa

Possui graduação em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) (1979), mestrado em Engenharia Eletrônica pelo ITA (1983), doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de Erlangen-Nürnberg, Alemanha (1988). Concluiu estágio pós-doutoral na Universidade de Hanover, Alemanha, em 2015. Atualmente é Professor Associado do programa de pós-graduação do Departamento de Engenharia Elétrica da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). É membro sênior da IEEE- Geoscience and Remote Sensing Society (IEEE-GRSS) e da International Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS). 

M. Sc. Dennis Wittich
M. Sc. Dennis Wittich

Bachelor of Science: Civil and Environmental Engineering Leibniz Universität Hannover. Master of Science: Navigation and Field Robotics Leibniz Universität Hannover. Researcher and PhD-Student: Institute of Photogrammetry and Geoinformation
Leibniz Universität Hannover.

Prof. Dr. Christian Heipke
Prof. Dr. Christian Heipke

Christian Heipke is a professor of photogrammetry and remote sensing at Leibniz Universität Hannover, where
he currently leads a group of about 25 researchers. His professional interests comprise all aspects of photogrammetry, remote sensing, image understanding and their connection to computer vision and GIS. His has authored or co-authored more than 300 scientific papers, more than 70 of which appeared in peer-reviewed international journals. He also supervised close to 40 PhD candidates as main supervisor.
He is the recipient of the 1992 Otto von Gruber Award, the 2012 Fred Doyle Award, both from the International Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), and the 2013 Photogrammetric (Fairchild) Award from ASPRS. He is an ordinary member of various learnt societies incl. DGK (German Geodetic Commission), acatech (German Academy for Technical Sciences), and IAA (International Academy of Astronautics).
From 2004 to 2009, he served as vice president of EuroSDR (European Spatial Data Research, formerly known as OEEPE). From 2011-2014 he was chair of the German Geodetic Commission (DGK), from 2012-2016 ISPRS Secretary General. Currently he serves as ISPRS President.

Prof. Dr. Franz Rottensteiner
Prof. Dr. Franz Rottensteiner

Franz Rottensteiner received a Dipl.-Ing. degree in surveying, a Ph.D. degree and a venia docendi in Photogrammetry from Vienna University of Technology, Vienna, Austria (TUW). Currently, he is an Associate Professor and leader of the research group “Photogrammetric Image Analysis” at the Institute of Photogrammetry and GeoInformation at the University of Hannover, Germany (LUH). His research interests include all aspects of image orientation, image classification, automated object detection and reconstruction from images and point clouds, and change detection from remote sensing data. Before joining LUH in 2008, he worked as a postdoctoral researcher at TUW and the Universities of New South Wales and Melbourne, both in Australia. He has authored or co-authored more than 100 scientific papers, more than 35 of which have appeared in peer-reviewed international journals. He received the Karl Rinner Award of the Austrian Geodetic Commission in 2004 and the Carl Pulfrich Award for Photogrammetry, sponsored by Leica Geosystems, in 2017. Since 2011, he has been the Associate Editor of the ISI-listed journal “Photogrammetrie Fernerkundung Geoinformation” of the German Society of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation. Being the Chairman of the working group II/4 of the International Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), he has initiated and conducted the ISPRS benchmark on urban object detection and 3D building reconstruction.

Prof. Dr. Gilson Costa
Prof. Dr. Gilson Costa

Gilson Alexandre Ostwald Pedro da Costa holds a Bachelor Degree in Computer Engineering from the Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio), obtained in 1991, having afterwards specialized professionally in the development of geographic information systems and remote sensing applications. He holds a Master’s Degree in Computer Engineering, with emphasis on Geomatics, from the Rio de Janeiro State University (UERJ), obtained in 2003. He also holds a PhD degree in Electrical Engineering from PUC-Rio, having concluded his PhD research in 2009, which was partially developed in a doctoral internship at the Institut für Informationsverarbeitung (TNT) of the Leibniz Hannover University.

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Webinar: Análises Geoespaciais da Dinâmica Agrícola no Cerrado

Coordenadores / Coordinators
Dr. Édson Bolfe
Dr. Édson Bolfe

Embrapa Informática Agropecuária

Dr. Edson Sano
Dr. Edson Sano

Embrapa Cerrados

O aumento da demanda nacional e internacional por alimentos tem impulsionado a agricultura brasileira, especialmente no Cerrado. Esse bioma abrange cerca de 24% do território nacional e possui importância estratégica para a segurança alimentar e manutenção da biodiversidade. Esta sessão objetiva apresentar alguns dos principais resultados obtidos pelas análises geoespaciais da dinâmica agrícola do Cerrado. Embora os métodos de análise e modelagem tenham evoluído nos últimos anos, ainda existem importantes desafios na integração de dados multisensores, multifontes e multiescalares para melhorar a compreensão dos processos de conversão, expansão e retração, diversificação e intensificação agrícola. Novos métodos analíticos estão surgindo rapidamente em razão da disponibilização de grandes volumes de dados de sensoriamento remoto em diferentes resoluções espaciais, espectrais e temporais e de plataformas de processamento nas nuvens desses dados, além da melhoria na capacidade de integrar dados socioeconômicos, ambientais e biofísicos em plataformas baseadas em SIG. Como resultado desta sessão, espera-se aumentar a sinergia entre grupos de pesquisas nacionais e internacionais, ampliar os conhecimentos técnico-científicos relativos às análises geoespaciais e apoiar os tomadores de decisão dos setores público e privado na implementação de programas de desenvolvimento rural sustentável. 

The increase of national and international demand for food has boosted the Brazilian agriculture, especially in the Cerrado. This biome covers about 24% of the national territory and has strategic importance for food security and biodiversity conservation. This session aims to present some of the main results obtained by the geospatial analysis of the agricultural dynamics of the Cerrado. Although methods of analysis and modeling have advanced in recent years, there are still important challenges in the integration of multi-sensor, multi-source, and multi-scale data to improve the comprehension of agricultural conversion, expansion and retraction, diversification, and intensification processes. New analytical methods are emerging rapidly because of the availability of large volumes of remote sensing data in different spatial, spectral, and temporal resolutions; availability of big data, cloud computing platforms; and increased capability of combining socioeconomic, environmental, and biophysical data in GIS-based platforms. As a result of this session, we expect to increase the synergy between national and international research groups, to expand the technical and scientific knowledge of geospatial analysis, and to support public and private decision-makers to implement sustainable rural development programs.

Horário / TimeTítulo da Palestra / Title of TalksApresentador / Speakers
9:00Importância estratégica das análises geoespaciais no Cerrado / Strategic importance of geospatial analysis in the CerradoDr. Édson Bolfe Embrapa Informática Agropecuária – CNPTIA
9:30Fogo no Cerrado: uma análise multisensor do sumidouro de carbono emergente / Fire in the Cerrado: a multi-sensor analysis of an emerging carbon sinkDr. Douglas Morton National Aeronautics and Space Administration – NASA
10:00Dinâmica geoespacial das pastagens cultivadas no Cerrado / Geospatial dynamics of cultivated pastures in the CerradoDr. Laerte Ferreira Universidade Federal de Goiás – UFG
10:30Dinâmica geoespacial da agricultura no Cerrado / Agricultural geospatial dynamics in the CerradoDr. Edson Sano Embrapa Cerrados – CPAC

Coordenação (Chair) / Palestrantes (Speakers)
Dr. Édson Luis Bolfe
Dr. Édson Luis Bolfe

Pesquisador na Embrapa Informática Agropecuária e Professor na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Doutor em Geografia no Instituto de Geociências (Unicamp). Foi cientista visitante no Center for Global Change and Earth Observations, Michigan State University (USA) e no Agricultural Research Centre for International Development (FR). Membro da Câmara Agro 4.0 (MAPA/MCTI). Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq em Geociências.

Embrapa Informática Agropecuária – CNPTIA
Av. André Tosello, 209 CEP 13083-886 Campinas, SP
Tel.: (19) 3211-5700 / (19) 99826-7485
edson.bolfe@embrapa.br

Dr. Douglas C. Morton
Dr. Douglas C. Morton

Pesquisador e Chefe do Biospheric Sciences Laboratory, Goddard Space Flight Center – National Aeronautics and Space Administration (NASA). Professor Adjunto no Departamento de Ciências Geográficas, University of Maryland (USA). Doutor em Geografia pela University of MarylandMembro do Global Fire Emissions Database (GFED) e Consultor Técnico do SilvaCarbon, US Government. Atua em pesquisas sobre dinâmica agrícola e florestal no Brasil.

NASA Goddard Space Flight Center – GSFC Greenbelt, MD, USA 20771
Tel .: 1 301-614-6688 
douglas.morton@nasa.gov 

Dr. Laerte Guimarães Ferreira 
Dr. Laerte Guimarães Ferreira 

Professor Titular e Pró-Reitor de Pós-Graduação da Universidade Federal de Goiás (UFG). Doutor em sensoriamento remoto pela University of Arizona (USA), tendo sido cientista visitante no Center for Space ResearchUniversity of Texas (USA). É membro do Conselho Superior da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás (FAPEG) e do Comitê Assessor de Geociências do CNPq. Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq em Ciências Ambientais. 

Universidade Federal de Goiás – UFG
Campus Samambaia CEP 74001-970 Goiânia, GO
Tel.: (62) 3521-2018
laerte@ufg.br  

Dr. Edson Eyji Sano
Dr. Edson Eyji Sano

Pesquisador na Embrapa Cerrados e Coordenador-substituto do Centro Nacional de Monitoramento e Informações Ambientais (IBAMA/CENIMA). Doutor em ciência do solo pela University of Arizona (USA). É membro do comitê técnico-consultivo do Projeto MapBiomas e membro permanente nos programas de pós-graduação da Universidade de Brasília (UnB) e Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS). Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq em Geociências.

Embrapa Cerrados – CPAC
BR-020, km 18 CEP 73301-970 Planaltina, DF
Tel.: (61) 3388-9874 / (61) 99665-4022

edson.sano@embrapa.br

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Webinar: Demandas e resultados do monitoramento da Agricultura de Baixo Carbono (ABC) utilizando sensoriamento remoto

Coordenadores / Coordinators
Dr. Luiz Eduardo Vicente
Dr. Luiz Eduardo Vicente

Embrapa Meio Ambiente

Dra. Luciana Spinelli-Araújo
Dra. Luciana Spinelli-Araújo

Embrapa Meio Ambiente

A agricultura de baixa emissão de carbono (ABC) compreende um conjunto de técnicas e manejos agrícolas que visam aumento de produtividade de maneira sustentável, sobretudo de baixa emissão ou mitigação de gases de efeito estufa (GEEs) nos processos agrícolas de uso e cobertura das terras. Atualmente a ABC representa um importante conjunto de iniciativas internacionais, previstas nas NDCs (Metas Nacionalmente Apropriadas) durante a COP 15 (Conferência das Partes) e manifesta no Brasil através do Plano Setorial de Mitigação e Adaptação às Mudanças Climáticas para a Consolidação de uma Economia de Baixa Emissão de Carbono na Agricultura (Plano ABC), e defendidas anualmente nas demais COPs desde então. A adoção das NDCs representa não apenas processos de produção sustentável, mas a inserção/manutenção do Brasil ao acesso de fundos financeiros internacionais, bem como a dissipação de barreiras não alfandegárias restritivas ao comércio exterior. Entretanto, um dos grandes desafios vinculados a adoção da chamada agricultura ABC refere-se à questão do monitoramento em larga escala, o qual demanda métodos e técnicas de sensoriamento remoto voltados à tríade: Monitoramento-Relatório-Verificação (MRV), de forma a certificar quantitativamente os avanços da adoção das técnicas de manejo de baixa emissão de carbono. Nos últimos anos através da criação da Plataforma ABC (Laboratório da Embrapa Meio Ambiente), foram desenvolvidas abordagens em sensoriamento remoto aplicadas ao monitoramento da agricultura de baixo carbono, envolvendo, por exemplo: mapeamento de carbono orgânico no solo (COS) com auxílio de imagens de satélite, e desenvolvimento de sistemas de coleta de dados remotos de uso e cobertura das terras, os quais juntamente com parcerias nacionais e internacionais estabeleceram resultados inéditos para MRV (métodos quantitativos francamente reproduzíveis e auditáveis). Dessa forma, espera-se através dos debates desse eixo contribuir no desenvolvimento e divulgação de recentes pesquisas/inovações em sensoriamento remoto aplicadas ao monitoramento agrícola de última geração, com foco na agricultura sustentável de alta produtividade, coadunando atuais e novos parceiros público-privados, e instituições de pesquisa com demandas estratégicas não apenas para a comunidade de sensoriamento remoto, mas para a sociedade em geral.

Low Carbon Agriculture (LCA) encompasses a set of agricultural techniques and management aimed to increasing sustainably the agricultural productivity, with emphasis on diminishing/eliminating greenhouse gases (GHGs) in land
use/land cover (LULC) processes. LCA currently represents an important set of international actions, initially foreseen in the NDCs (Nationally Determined Contributions) during the COP 15 (Conference of All Parts). In Brazil, NDCs are enforced through directives presented in the Sectorial Plan for Mitigation and Adaptation for the Consolidação de uma Economia de Baixa Emissão de Carbono na Agricultura (Plano ABC), and have been annually endorsed since COP 15. The adoption of NDCs represents not only sustainable production processes, but also insertion/maintenance of Brazil in international financial funds, and the dissipation of non-tariff barriers (restrictive to international trade) as well. However, one of the major issues regarding LCA adoption is its large scale monitoring, which requires methods
and technics on remote sensing applied to the triad – Monitoring – Report – Verification (MRV), in order to prove, quantitatively, the improvements brought by the adoption of LCA management technics. Through the Low Carbon Agriculture Platform (ABC Platform – Plataforma de Agricultura de Baixo Carbono – Laboratory of the Embrapa Environment), approaches in remote sensing applied to ABC monitoring technologies were developed in recent years, which involved: large scale soil organic carbon mapping aided by satellite images, and development of a land use data field remotely collector, which, in conjunction with national and international partnerships, produced new results for MRV (quantitative methods frankly auditable). The objective of the discussions presented in this session is to contribute to the development and dissemination of recent developments (research and innovation) in remote sensing applied to high end agricultural monitoring, matching the strategic demands of current and new public-private partners, research institutions and society as a whole.

Horário/ScheduleTítulo da Palestra / Title of TalksApresentador / Speakers
  8h55  Abertura/ OpeningDr. Luiz Eduardo Vicente/Dra Luciana Spinelli-Araújo (Embrapa)
    9h00Implantação e monitoramento remoto de territórios sustentáveis no estado do Pará – Brazil, utilizando rede colaborativa e geotecnologias Implementation and remote monitoring of sustainable territories in Pará state – Brazil, using crowdsourcing and geotechnologiesDr. Adriano Venturieri (Embrapa)
    9h20  O potencial ambiental das pastagens brasileiras: um mapeamento para todo o pais baseado em dados MODIS e Landsat The environmental potential of Brazilian pasturelands: a mapping for the whole country based on MODIS and Landsat data  Dr. Laerte Ferreira Guimarães (University of Goiás/LAPIG)
  9h40Iniciativas globais na determinacao de atributos do solo via sensoriamento remoto com vistas ao carbono orgânico Global initiatives on the soil attributes determination by remote sensing with focus on organic carbonDr. José Alexandre Demattê (University of São Paulo/ESALQ)
    10h00         10h20Sensoriamento Remoto Hiperespectral aplicado ao mapeamento e monitoramento de solos: progresso e mudanças Hyperspectral remote sensing for soil mapping and monitoring: progress and challenges   Uma perspectiva 3-D sobre as paisagens produtivas na Amazonia Brasileira e no Cerrado A 3-D perspective on the agricultural matrix in the Amazon and Cerrado biomes  Dra. Sabine Chabrillat (GFZ German Research Centre for Geosciences)     Dr. Douglas C. Morton (NASA)
10h40/11h00Debates e Encerramento /Closing 
Coordenação (Chair) / Palestrantes (Speakers)
Dr. Luiz Eduardo Vicente
Dr. Luiz Eduardo Vicente

Pesquisador A da Embrapa Meio Ambiente, onde atua nas áreas de Geociências e Recursos Naturais, com especialidade em: Espectrorradiometria, Espectroscopia de Reflectância e Sensoriamento Remoto Hiperespectral. Formou-se em Geografia e concluiu o mestrado pela Universidade Estadual Paulista (UNESP) em 2001. Concluiu doutorado em Geografia pelo Instituto de Geociências (IG) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) em 2006. Atuou como pesquisador colaborador junto ao IG/Departamento de Geologia e Recursos Naturais da UNICAMP, onde foi bolsista de pós-doutorado FAPESP. Possui pós-doutorado pela University of Colorado, Departamento de Matemática. Atualmente é pesquisador da Plataforma Multi-institucional de Monitoramento das Reduções de Emissões de Gases de Efeito Estufa na Agropecuária (Plataforma ABC).

Drª. Luciana Spinelli-Araújo
Drª. Luciana Spinelli-Araújo

Graduada em Engenharia Florestal pela UNESP, com mestrado em Sensoriamento Remoto pelo INPE e doutorado em Ecologia Aplicada pela ESALQ/USP. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Sensoriamento Remoto e GIS, atuando principalmente nos temas conservação e dinâmica da paisagem, relacionados aos biomas Mata Atlântica, Amazônia e Cerrado, com dados multisensores ? óticos de alta e média resolução, radar e LiDAR. Pesquisadora da Embrapa, contribuindo na Plataforma Multi-institucional de Monitoramento das Reduções de Emissões de Gases de Efeito Estufa na Agricultura ? Plataforma ABC. 

Dr. José Alexandre Demattê
Dr. José Alexandre Demattê

Professor Titular Da Universidade de Sao Paulo, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Departamento de Ciencia do Solo, na area de Sensoriamento Remoto Aplicado a Solos (Pedologia). Possui graduação em Agronomia pela Universidade Federal de Lavras (1990), Mestrado Solos e Nutrição de Plantas-ESALQ/USP (1992) e Doutorado Solos e Nutrição de Plantas – ESALQ/USP (1995).

Dr. Adriano Venturieri 
Dr. Adriano Venturieri 

É pós-doutor pela Universidade de Oxford, UK, doutor em Geografia [Rio Claro] pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2003)/Université d´Avignon, FR,,mestre em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (1995) e graduado em Agronomia pela Universidade Federal Rural da Amazônia (1986). Atualmente é Chefe Geral da Embrapa Amazônia Oriental e professor da Pós-Graduação em Gestão de Recursos Naturais e Desenvolvimento Local (PPGDAM/NUMA/UFPA).

Drª. Sabine Chabrillat
Drª. Sabine Chabrillat

Helmholtz Center Potsdam GFZ German Research Center for Geosciences
Section 1.4: Remote Sensing and geoinformatics

Dr. Laerte F. Guimarães 
Dr. Laerte F. Guimarães 

Professor Titular e Pró-Reitor de Pós-Graduação da Universidade Federal de Goiás (UFG). Doutor em sensoriamento remoto pela University of Arizona (USA), tendo sido cientista visitante no Center for Space ResearchUniversity of Texas (USA). É membro do Conselho Superior da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás (FAPEG) e do Comitê Assessor de Geociências do CNPq. Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq em Ciências Ambientais. 

Universidade Federal de Goiás – UFG
Campus Samambaia CEP 74001-970 Goiânia, GO
Tel.: (62) 3521-2018
laerte@ufg.br  

Dr. Douglas C. Morton
Dr. Douglas C. Morton

Pesquisador e Chefe do Biospheric Sciences Laboratory, Goddard Space Flight Center – National Aeronautics and Space Administration (NASA). Professor Adjunto no Departamento de Ciências Geográficas, University of Maryland (USA). Doutor em Geografia pela University of MarylandMembro do Global Fire Emissions Database (GFED) e Consultor Técnico do SilvaCarbon, US Government. Atua em pesquisas sobre dinâmica agrícola e florestal no Brasil.

NASA Goddard Space Flight Center – GSFC Greenbelt, MD, USA 20771
Tel .: 1 301-614-6688 
douglas.morton@nasa.gov