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@InProceedings{CarlosBarb:2018:DeRoAm,
               author = "Carlos, Felipe Menino and Barbosa, Cl{\'a}udio Clemente Faria",
          affiliation = "{Facudade Tecnol{\'o}gica (FATEC)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Desenvolvimento de rotinas em ambiente python para o processamento 
                         de imagens e dados {\'o}pticos coletados em ambientes 
                         aqu{\'a}ticos para monitoramento de sistemas aqu{\'a}ticos 
                         continentais por sensoriamento remoto",
                 year = "2018",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             abstract = "Este projeto de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica que tem 
                         como objetivo facilitar as etapas de aquisi{\c{c}}{\~a}o e 
                         pr{\'e}-processamento de imagens dos sensores Sentinel-2/MSI, 
                         Landsat8/OLI, Sentinel-3/OLCI e CBERS/MUX foi iniciado em outubro 
                         de 2017. At{\'e} o momento, devido as demandas, focou-se o 
                         desenvolvimento para os sensores Sentinel2/MSI, Landsat-8/OLI. 
                         Inicialmente um estudo sobre as estruturas de dados das imagens 
                         foi realizado, bem como estas s{\~a}o disponibilizadas e 
                         tamb{\'e}m sobre as formas de manipula{\c{c}}{\~a}o deste tipo 
                         de dado utilizando a linguagem Python. Em seguida, uma 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o para buscar e baixar imagens de forma 
                         automatizada foi desenvolvida, para que todos os passos seguintes 
                         do projeto fossem facilitados. No desenvolvimento desta 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o de buscas, servi{\c{c}}os como o Amazon Web 
                         Services e o Copernicus Open Access Hub, foram consultados e 
                         utilizados, isso por conta da facilidade de acesso {\`a}s imagens 
                         que estes servi{\c{c}}os disponibilizam. Ap{\'o}s a 
                         automatiza{\c{c}}{\~a}o do processo de aquisi{\c{c}}{\~a}o das 
                         imagens, as atividades de pr{\'e}-processamento come{\c{c}}aram 
                         a ser desenvolvidas, estas com foco inicial na 
                         aplica{\c{c}}{\~a}o de corre{\c{c}}{\~o}es atmosf{\'e}ricas, 
                         desta forma houve a familiariza{\c{c}}{\~a}o com os principais 
                         conceitos da atmosfera, e tamb{\'e}m com ferramentas que ajudam 
                         no processo de corre{\c{c}}{\~a}o e ent{\~a}o o desenvolvimento 
                         foi iniciado, focando primeiro na automatiza{\c{c}}{\~a}o das 
                         buscas dos par{\^a}metros atmosf{\'e}ricos que s{\~a}o 
                         utilizados na corre{\c{c}}{\~a}o, estes que neste caso s{\~a}o 
                         derivados de produtos MODIS. Em seguida a aplica{\c{c}}{\~a}o 
                         das corre{\c{c}}{\~o}es nas imagens come{\c{c}}aram a ser 
                         feitas, primeiramente em produtos Landsat-8/OLI e depois 
                         Sentinel-2/MSI. Assim, com as aplica{\c{c}}{\~o}es j{\'a} 
                         desenvolvidas {\'e} poss{\'{\i}}vel realizar as buscas e 
                         aquisi{\c{c}}{\~a}o de imagens de forma automatizada, al{\'e}m 
                         de ser poss{\'{\i}}vel aplicar corre{\c{c}}{\~o}es 
                         atmosf{\'e}ricas nestas. Para dar continuidade a este projeto de 
                         inicia{\c{c}}{\~a}o cient{\'{\i}}fica as seguintes atividades 
                         est{\~a}o programadas: Desenvolvimento de formas de 
                         corre{\c{c}}{\~a}o somente para {\'a}reas de interesse, 
                         n{\~a}o somente para a imagem toda; Aplica{\c{c}}{\~a}o da 
                         corre{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica pixel a pixel utilizando 
                         tecnologia Nvidia CUDA e Google Earth Engine para 
                         otimiza{\c{c}}{\~a}o de tempo das corre{\c{c}}{\~o}es; e 
                         complemento das ferramentas desenvolvidas para aceitar os sensores 
                         Sentinel-3/OLCI e CBERS/MUX.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "30-31 jul.",
             language = "pt",
           targetfile = "Carlos_desenvolvimento.pdf",
        urlaccessdate = "26 nov. 2020"
}


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