Equipe do BDC participa do simpósio IGARSS-2021 essa semana

A equipe do BDC participa do International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS-2021) com a apresentação do trabalho “RSTAC: An R package to access spatiotemporal asset catalog satellite imagery”. O pacote fornece funções para acessar, pesquisar e baixar dados de séries temporais de observação de Terra via STAC e está publicado no CRAN.

O artigo e a apresentação estarão disponíveis em breve na página de publicações do site do projeto e no Canal do Youtube do Brazil Data Cube.

Fonte: Time Brazil Data Cube.

Equipe do BDC participa do XXIV congresso ISPRS essa semana

A equipe do BDC participa do International Society for Photogrammetry and Remote Sensing Congress (XXIV ISPRS) com apresentação de dois artigos. No dia 6 de julho, a equipe apresentará o artigo “Accessing and processing Brazilian Earth observation data cubes with the Open Data Cube platform” e em 7 de julho, o artigo “Evaluating the impact of LaSRC and Sen2cor atmospheric correction algorithms on Landsat-8/OLI and Sentinel-2/MSI data over AERONET stations in Brazilian territory”.

Os artigos estão disponíveis na página de publicações do site do projeto e as apresentações estarão disponíveis no Canal do Youtube do Brazil Data Cube ainda essa semana.

Fonte: Time Brazil Data Cube.

 

Nova publicação da equipe do Brazil Data Cube

O pesquisador associado Rolf Simoes, do projeto Brazil Data Cube, publicou o artigo “Satellite Image Time Series Analysis for Big Earth Observation Data” na revista Remote Sensing, juntamente com seus orientadores da OTG, Gilberto Queiroz e Gilberto Camara, e colaboradores do projeto.

O artigo é resultado de sua tese de doutorado realizado no curso de Computação Aplicada no INPE, e apresenta um pacote R de código aberto, SITS, estado da arte em classificação de séries temporais de imagens de satélite, que oferece suporte completo ao fluxo de processamento para geração de mapas de uso e cobertura da terra usando usando técnicas de aprendizado de máquinas. O software funciona em diferentes ambientes de computação em nuvem, com um conjunto de funções simples, que facilita o seu uso. No artigo, é mostrado que a abordagem de classificação de séries temporais usando aprendizado de máquina produz mapas de uso e cobertura da terra com boas precisões através de um estudo de caso no bioma Cerrado, para o ano de 2018, utilizando os cubos de dados gerados pelo projeto

Para ver todas as publicações do BDC, acesse http://brazildatacube.org/papers/.

Fonte: Equipe do Brazil Data Cube.

Usando séries temporais para classificação de terras (fonte: autores).

Vaga para Bolsista TdR05/2021

O projeto Brazil Data Cube está com oportunidade aberta para uma bolsa de Desenvolvimento Tecnológico com formação em Ciência da Computação, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação ou áreas afins.

Entre as qualificações necessárias estão: conhecimento em desenvolvimento de software, sistemas de banco de dados, aprendizado de máquina e mineração de dados e nas linguagens de programação Python, R, JavaScript, HTML e CSS.

Acesse o site biomas.funcate.org.br/selecao para baixar o TdR. Os currículos deverão ser encaminhados até 02/07/2021.

Continue lendo “Vaga para Bolsista TdR05/2021”

Demonstração ao vivo do SITS com a Plataforma SEPAL no Workshop GEO-GFOI

A equipe do BDC apresentará no dia 16 de junho no workshop GEO-GFOI uma demonstração ao vivo do pacote R SITS (Satellite Image Time Series Analysis) rodando na plataforma SEPAL.

SITS é um pacote em R de código aberto para análise de séries temporais de imagens de satélite e aprendizado de máquina. Ele suporta o ciclo completo de análise de dados para classificação de cobertura da terra.

SEPAL (Sistema para observações terrestres, acesso a dados, processamento e análise para monitoramento da terra) é uma plataforma de código aberto desenvolvida pela Open Foris no Departamento de Florestas da Organização das Nações Unidas para Alimentação e a Agricultura (FAO).

Organizado pelo Grupo de Observação da Terra (GEO) e pela Iniciativa Global de Observação da Floresta (GFOI), o workshop será realizado virtualmente de 16 a 17 de junho. Para obter mais informações, acesse a página do workshop:  https://earthobservations.org/geo_blog_obs.php?id=509.

Fonte: Projeto Brazil Data Cube.