@InProceedings{Kuck:2022:TéApMá,
               author = "Kuck, Tahisa",
          affiliation = "NVIDIA",
                title = "T{\'e}cnicas de aprendizagem de m{\'a}quina aplicadas {\`a} 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as em imagens SAR",
            booktitle = "Resumos...",
                 year = "2022",
               editor = "Santos, Rafael Duarte Coelho dos and Calheiros, Alan James Peixoto 
                         and Queiroz, Gilberto Ribeiro de and Shiguemori, Elcio Hideiti and 
                         Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli and Korting, Thales Sehn and 
                         J{\'u}nior, Valdivino Alexandre de Santiago",
         organization = "Workshop dos Cursos de Computa{\c{c}}{\~a}o Aplicada do INPE, 
                         22. (WORCAP)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "machine learning, SAR.",
             abstract = "Nos {\'u}ltimos anos, houve um expressivo aumento no n{\'u}mero 
                         de sat{\'e}lites em {\'o}rbita portando sensores SAR (Synthetic 
                         Aperture Radar). Especialmente para observa{\c{c}}{\~a}o da 
                         Terra em regi{\~o}es com predominante cobertura de nuvens ao 
                         longo do ano, as imagens provenientes destes sensores proporcionam 
                         maior frequ{\^e}ncia de observa{\c{c}}{\~a}o, dada a capacidade 
                         dos sensores que operam na regi{\~a}o das microondas de realizar 
                         imageamento, mesmo nessas condi{\c{c}}{\~o}es. Outra 
                         particularidade desse tipo de imagem {\'e} conter 
                         informa{\c{c}}{\~a}o tridimensional sobre os alvos. N{\~a}o 
                         obstante seus potenciais, a an{\'a}lise e extra{\c{c}}{\~a}o de 
                         informa{\c{c}}{\~o}es de imagens SAR apresenta-se ainda como um 
                         desafio operacional. A literatura cient{\'{\i}}fica apresenta 
                         que diferentes t{\'e}cnicas de aprendizagem de m{\'a}quina 
                         t{\^e}m sido aplicadas para esse objetivo, apresentando bons 
                         resultados. O objetivo deste minicurso {\'e} introduzir a 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de mudan{\c{c}}as em imagens SAR usando tais 
                         t{\'e}cnicas, a partir da apresenta{\c{c}}{\~a}o de um estudo 
                         de caso.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "12-16 set. 2022",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34P/47TMC2H",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/47TMC2H",
           targetfile = "Minicurso_Aprend de maquina para deteccao de mudancas em imagens 
                         SAR - Tahisa Kuck_IEAv.mp4",
        urlaccessdate = "28 abr. 2024"
}