RESUMO:

Este projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de abordagens inovadoras baseadas em redes neurais profundas para o monitoramento da diversidade de espécies arbóreas em florestas tropicais, fazendo uso de dados de sensoriamento remoto com baixa quantidade de rótulos. As florestas tropicais desempenham um papel fundamental na conservação da biodiversidade e na manutenção de serviços ecossistêmicos globais, como o armazenamento de carbono e a ciclos de nutrientes.

Os objetivos específicos delineados incluem o desenvolvimento de métodos de aprendizado profundo para o monitoramento automatizado da biodiversidade florestal em biomas brasileiros. Isso envolverá a criação e avaliação de técnicas capazes de identificar padrões dinâmicos em dados escassamente rotulados, através de técnicas de aprendizado de representação eficiente e de agrupamento de padrões dinâmicos que permitirá uma análise mais completa da diversidade de espécies florestais utilizando dados de sensoriamento remoto.

Além dos objetivos técnicos, o projeto visa contribuir para a formação de recursos humanos nas áreas de conhecimento relacionadas à pesquisa, fortalecendo a capacidade científica e técnica da FGV na aplicação de inteligência artificial para a conservação e monitoramento de biomas brasileiros. O avanço desses objetivos promete ser um passo importante na preservação e gestão sustentável desses ecossistemas vitais para nosso país.

PESQUISADOR(ES) LÍDER(ES) DO PROJETO: Dário Augusto Borges Oliveira

ESCOLA(S): EMAp