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Pesquisadores



Wanderson Luiz da Silva

Classificação de imagens de sensoriamento remoto aplicada à agricultura

Possui graduação em Matemática Aplicada (2006) e Licenciatura Matemática (2008), e atualmente cursa o Doutorado em Matemática Aplicada, todos pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Trabalha em parceria como CEPAGRI/UNICAMP e vêm atuando e acumulando experiência principalmente nos seguintes temas: mineração de dados, otimização, sensoriamento remoto e modelagem matemática.




Graduated in Applied Mathematics (2006) and Mathematics BSc (2008), currently pursuing a Ph.D. degree in Applied Mathematics, all from the State University of Campinas (UNICAMP). Working in partnership with CEPAGRI/UNICAMP and have been working and accumulating experiences on the following topics: data mining, optimization, remote sensing and mathematical modeling.


Órgão: CEPAGRI/UNICAMP



Objetivos Específicos


OBJETIVOS ESPECÍFICOS - #4

Aperfeiçoar os sistemas de previsão de safras da cultura da cana-de-açúcar, tornando-os mais objetivos e precisos


A previsão de safras agrícolas tem progredido gradativamente através da utilização de métodos e técnicas provenientes de várias áreas do conhecimento, tais como estatística, modelagem matemática, agrometeorologia, climatologia, geoprocessamento e agronomia, entre outras. Nenhuma área do conhecimento, em particular, tem condições de resolver este grande desafio individualmente. Assim como, nenhum modelo ou técnica de previsão deverá funcionar bem sempre, razão pela qual, do mesmo modo que aconteceu na meteorologia, o desenvolvimento contínuo e a utilização de várias técnicas de previsão deverá ser a forma encontrada para estimar safras agrícolas com a precisão e a antecipação necessárias para o planejamento das produções de cana e etanol. Há vários trabalhos em desenvolvimento atualmente na Unicamp baseados em séries temporais de imagens de satélites, modelagem agrometeorológica e técnicas de mineração de dados com a finalidade principal de aumentar a objetividade, a precisão e a antecipação da previsão de safra da cana-de-açúcar, que já é estratégica para o país e será ainda mais na adaptação do setor às mudanças climáticas. O conhecimento preciso da relação entre o clima e a produção da cana é um dos principais desafios na previsão de safras agrícolas, e de grande importância na adaptação às mudanças climáticas, razão pela qual foi definido este objetivo específico.





Trabalhos Publicados

Artigos Feature extraction for NDVI AVHRR/NOAA time series classification
W. L. da Silva, R. R. V. Gonçalves, A. S. Siqueira, J. Zullo Jr, F.A.M. Gomes Neto


Logotipo do Programa Fapesp de Mudanças Climáticas Processo N.08/58160-5 | Período: 01/12/2010 a 30/11/2014