Wesley Nunes Gonçalves

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Produções bibliográficas

• DE SOUZA, MARIANY KERRIANY GONÇALVES ; FAITA PINHEIRO, MAYARA MAEZANO FAITA PINHEIRO MAEZANO ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA FURUYA GARCIA ; OSCO, LUCAS PRADO OSCO PRADO ; JÚNIOR, JOSÉ MARCATO JÚNIOR MARCATO ; GONÇALVES, WESLEY NUNES GONÇALVES NUNES ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES RAMOS MARQUES . MAPEAMENTO DE RIOS EM IMAGENS RGB COM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA SUPERVISIONADA.. Revista Tamoios , v. 20, p. ', 2024.

• GONCALVES, DIOGO NUNES ; JUNIOR, JOSE MARCATO ; ARRUDA, MAURO DOS SANTOS DE ; FERNANDES, VANESSA JORDAO MARCATO ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; OSCO, LUCAS PRADO ; HE, HONGJIE ; JORGE, LUCIO ANDRÉ DE CASTRO ; LI, JONATHAN ; MELGANI, FARID ; Pistori, Hemerson ; GONCALVES, WESLEY NUNES . A Deep Learning Approach Based on Graphs to Detect Plantation Lines. HELIYON , v. 1, p. e31730, 2024.

• RICCI, RICCARDO ; MELGANI, FARID ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; Gonçalves, Wesley Nunes . NLP-Based Fusion Approach to Robust Image Captioning. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , v. 1, p. 1-14, 2024.

• GONÇALVES, DIOGO NUNES ; MARCATO, JOSÉ ; CARRILHO, ANDRÉ CARCERES ; ACOSTA, PLABIANY RODRIGO ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; GOMES, FELIPE DAVID GEORGES ; OSCO, LUCAS PRADO ; DA ROSA OLIVEIRA, MAXWELL ; MARTINS, JOSÉ AUGUSTO CORREA ; DAMASCENO, GERALDO ALVES ; DE ARAÚJO, MÁRCIO SANTOS ; LI, JONATHAN ; ROQUE, FÁBIO ; DE FARIA PERES, LEONARDO ; Gonçalves, Wesley Nunes ; LIBONATI, RENATA . Transformers for mapping burned areas in Brazilian Pantanal and Amazon with PlanetScope imagery. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION , v. 116, p. 103151, 2023.

• LIU, WEIQUAN ; ZANG, YU ; XIONG, ZHANGYUE ; BIAN, XUESHENG ; WEN, CHENGLU ; LU, XIAOLEI ; WANG, CHENG ; MARCATO, JOSÉ ; Gonçalves, Wesley Nunes ; LI, JONATHAN . 3D building model generation from MLS point cloud and 3D mesh using multi-source data fusion. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION , v. 116, p. 103171, 2023.

• COSTA, CELSO SOARES ; Gonçalves, Wesley Nunes ; ZANONI, VANDA ALICE GARCIA ; DOS SANTOS DE ARRUDA, MAURO ; DE ARAÚJO CARVALHO, MÁRIO ; NASCIMENTO, EDGAR ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; DIEMER, ODAIR ; Pistori, Hemerson . Counting tilapia larvae using images captured by smartphones. Smart Agricultural Technology , v. 4, p. 100160, 2023.

• MENEZES, GABRIEL KIRSTEN ; ASTOLFI, GILBERTO ; MARTINS, JOSÉ AUGUSTO CORREA ; CASTELÃO TETILA, EVERTON ; DA SILVA OLIVEIRA JUNIOR, ADAIR ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; SILVA, JONATHAN ANDRADE ; LI, JONATHAN ; Gonçalves, Wesley Nunes ; Pistori, Hemerson . Pseudo-label semi-supervised learning for soybean monitoring. Smart Agricultural Technology , v. 4, p. 100216, 2023.

• SILVA, ANDRÉ QUINTILIANO BEZERRA ; Gonçalves, Wesley Nunes ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI . DESCINet: A hierarchical deep convolutional neural network with skip connection for long time series forecasting. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 1, p. 120246, 2023.

• FURUYA, MICHELLE TAÍS GARCIA ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; DE OLIVEIRA, LUCAS YURI DUTRA ; DA SILVA, PAULO ANTONIO ; CICERELLI, REJANE ENNES ; Gonçalves, Wesley Nunes ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; OSCO, LUCAS PRADO ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES . A machine learning approach for mapping surface urban heat island using environmental and socioeconomic variables: a case study in a medium-sized Brazilian city. Environmental Earth Sciences , v. 82, p. 1-14, 2023.

• OSCO, L. P. ; LEMOS, E. L. ; GONÇALVES, W. N. ; RAMOS, A. P. M. ; MARCATO JUNIOR, J. . The Potential of Visual ChatGPT For Remote Sensing. Remote Sensing , v. 15, p. 3232, 2023.

• RODRIGUES, LUCAS DE SOUZA ; FILHO, EDMAR CAIXETA ; SAKIYAMA, KENZO ; SANTOS, MATEUS FIGUEIREDO ; JANK, LIANA ; CARROMEU, CAMILO ; SILVEIRA, ELOISE ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; MARCATO, JOSÉ ; GONCALVES, WESLEY NUNES . Deep4Fusion: A Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 211, p. 107957, 2023.

• SCABINI, LEONARDO ; ZIELINSKI, KALLIL M. ; RIBAS, LUCAS C. ; Gonçalves, Wesley N. ; DE BAETS, BERNARD ; Bruno, Odemir M. . RADAM: Texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps. PATTERN RECOGNITION , v. 143, p. 109802, 2023.

• SUN, WENTAO ; LUO, ZHIPENG ; CHEN, YIPING ; LI, HUXIONG ; MARCATO, JOSE ; Gonçalves, Wesley Nunes ; LI, JONATHAN . A Click-based Interactive Segmentation Network for Point Clouds. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING , v. 1, p. 1-1, 2023.

• OSCO, LUCAS PRADO ; WU, QIUSHENG ; DE LEMOS, EDUARDO LOPES ; Gonçalves, Wesley Nunes ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; LI, JONATHAN ; MARCATO, JOSÉ . The Segment Anything Model (SAM) for remote sensing applications: From zero to one shot. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION , v. 124, p. 103540, 2023.

• ZHAO, KUN ; MA, LINGFEI ; MENG, YU ; LIU, LI ; WANG, JUNBO ; JUNIOR, JOSE MARCATO ; GONCALVES, WESLEY NUNES ; LI, JONATHAN . 3D Vehicle Detection Using Multi-Level Fusion From Point Clouds and Images. IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS , p. 1-9, 2022.

• COSTA, CELSO SOARES ; ZANONI, VANDA ALICE GARCIA ; CURVO, LUCIMAR RODRIGUES VIEIRA ; CARVALHO, MÁRIO DE ARAÚJO ; BOSCOLO, WILSON ROGÉRIO ; SIGNOR, ALTEVIR ; ARRUDA, MAURO DOS SANTOS DE ; NUCCI, HIGOR HENRIQUE PICOLI ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; Gonçalves, Wesley Nunes ; DIEMER, ODAIR ; Pistori, Hemerson . Deep learning applied in fish reproduction for counting larvae in images captured by smartphone. AQUACULTURAL ENGINEERING , v. 97, p. 102225, 2022.

• HIGA, LEANDRO ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; RODRIGUES, THIAGO ; ZAMBONI, PEDRO ; SILVA, RODRIGO ; ALMEIDA, LAISA ; LIESENBERG, VERALDO ; ROQUE, FÁBIO ; LIBONATI, RENATA ; Gonçalves, Wesley Nunes ; SILVA, JONATHAN . Active Fire Mapping on Brazilian Pantanal Based on Deep Learning and CBERS 04A Imagery. Remote Sensing , v. 14, p. 688, 2022.

• DE ARRUDA, MAURO DOS SANTOS ; OSCO, LUCAS PRADO ; ACOSTA, PLABIANY RODRIGO ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; LUO, ZHIPENG ; LI, JONATHAN ; SILVA, JONATHAN DE ANDRADE ; Gonçalves, Wesley Nunes . Counting and locating high-density objects using convolutional neural network. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 1, p. 116555, 2022.

• BRESSAN, PATRIK OLÃ ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; CORREA MARTINS, JOSÉ AUGUSTO ; DE MELO, MAXIMILIAN JADERSON ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; FREITAS, DANIEL MATTE ; MARQUES RAMOS, ANA PAULA ; GARCIA FURUYA, MICHELLE TAÍS ; OSCO, LUCAS PRADO ; de Andrade Silva, Jonathan ; LUO, ZHIPENG ; GARCIA, RAYMUNDO CORDERO ; MA, LINGFEI ; LI, JONATHAN ; Gonçalves, Wesley Nunes . Semantic segmentation with labeling uncertainty and class imbalance applied to vegetation mapping. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , v. 108, p. 102690, 2022.

• DE MELO, MAXIMILIAN JADERSON ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; GOMES, MARINA DE NADAI BONIN ; FARIA, GEDSON ; SILVA, JONATHAN DE ANDRADE ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; OSCO, LUCAS PRADO ; FURUYA, MICHELLE TAÍS GARCIA ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; Gonçalves, Wesley Nunes . Automatic segmentation of cattle rib-eye area in ultrasound images using the UNet++ deep neural network. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 195, p. 106818, 2022.

• GONÇALVES, DIOGO NUNES ; ACOSTA, PLABIANY RODRIGO ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; OSCO, LUCAS PRADO ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; FURUYA, MICHELLE TAÍS GARCIA ; LI, JONATHAN ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; Pistori, Hemerson ; Gonçalves, Wesley Nunes . Using a convolutional neural network for fingerling counting: A multi-task learning approach. AQUACULTURE , v. 1, p. 738334, 2022.

• CHEN, ZIYI ; DENG, LIAI ; LUO, YUHUA ; LI, DILONG ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; NUNES GONÇALVES, WESLEY ; AWAL MD NURUNNABI, ABDUL ; LI, JONATHAN ; WANG, CHENG ; LI, DEREN . Road extraction in remote sensing data: A survey. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION , v. 112, p. 102833, 2022.

• CARVALHO, MÁRIO DE ARAÚJO ; MARCATO, JOSÉ ; MARTINS, JOSÉ AUGUSTO CORREA ; ZAMBONI, PEDRO ; COSTA, CELSO SOARES ; SIQUEIRA, HENRIQUE LOPES ; ARAÚJO, MÁRCIO SANTOS ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; OSCO, LUCAS PRADO ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; LI, JONATHAN ; DE CASTRO, AMAURY ANTÔNIO ; Gonçalves, Wesley Nunes . A deep learning-based mobile application for tree species mapping in RGB images. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION , v. 114, p. 103045, 2022.

• DOS SANTOS FERREIRA, ALESSANDRO ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; Pistori, Hemerson ; MELGANI, FARID ; Gonçalves, Wesley Nunes . Unsupervised domain adaptation using transformers for sugarcane rows and gaps detection. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 203, p. 107480, 2022.

• SILVA, RODRIGO ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; ALMEIDA, LAISA ; GONÇALVES, DIOGO ; ZAMBONI, PEDRO ; FERNANDES, VANESSA ; SILVA, JONATHAN ; MATSUBARA, EDSON ; BATISTA, EDSON ; MA, LINGFEI ; LI, JONATHAN ; GONÇALVES, WESLEY . Line-based deep learning method for tree branch detection from digital images. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED EARTH OBSERVATION AND GEOINFORMATION , v. 110, p. 102759, 2022.

• ESTRABIS, NAYARA ; Pistori, Hemerson ; GONÇALVES, WESLEY ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ . Brazilian Cerrado native vegetation mapping with Google Earth Engine. CONJECTURAS , v. 22, p. 565-586, 2022.

• BIFFI, LEONARDO JOSOÉ ; MITISHITA, EDSON ; LIESENBERG, VERALDO ; SANTOS, ANDERSON APARECIDO DOS ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; ESTRABIS, NAYARA VASCONCELOS ; SILVA, JONATHAN DE ANDRADE ; PRADO OSCO, LUCAS ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; CENTENO, JORGE ANTONIO SILVA ; SCHIMALSKI, MARCOS BENEDITO ; RUFATO, LEO ; RAFAELI NETO, SÍLVIO LUÍS ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; Gonçalves, Wesley Nunes . ATSS Deep Learning-Based Approach to Detect Apple Fruits. Remote Sensing , v. 13, p. 54, 2021.

• OSCO, LUCAS PRADO ; NOGUEIRA, KEILLER ; MARQUES RAMOS, ANA PAULA ; FAITA PINHEIRO, MAYARA MAEZANO ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; Gonçalves, Wesley Nunes ; DE CASTRO JORGE, LUCIO ANDRÉ ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX . Semantic segmentation of citrus-orchard using deep neural networks and multispectral UAV-based imagery. PRECISION AGRICULTURE , v. 1, p. 1, 2021.

• SKOWRONSKI, LEANDRO ; DE MORAES, PAULA MARTIN ; DE MORAES, MARIO LUIZ TEIXEIRA ; Gonçalves, Wesley Nunes ; CONSTANTINO, MICHEL ; COSTA, CELSO SOARES ; FAVA, WELLINGTON SANTOS ; COSTA, REGINALDO B. . Supervised learning algorithms in the classification of plant populations with different degrees of kinship. Brazilian Journal of Botany , v. 1, p. 1, 2021.

• MA, LINGFEI ; LI, YING ; LI, JONATHAN ; JUNIOR, JOSE MARCATO ; GONCALVES, WESLEY NUNES ; CHAPMAN, MICHAEL A. . BoundaryNet: Extraction and Completion of Road Boundaries With Deep Learning Using Mobile Laser Scanning Point Clouds and Satellite Imagery. IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS , v. 1, p. 1-17, 2021.

• ELTNER, ANETTE ; BRESSAN, PATRIK OLÃ ; AKIYAMA, THALES ; Gonçalves, Wesley Nunes ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO . Using deep learning for automatic water stage measurements. WATER RESOURCES RESEARCH , v. 57, p. e2020WR027608, 2021.

• DA SILVA, ANA KARINA VIEIRA ; BORGES, MARCUS VINICIUS VIEIRA ; BATISTA, TAYS SILVA ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; OSCO, LUCAS PRADO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; Gonçalves, Wesley Nunes ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; TEODORO, PAULO EDUARDO ; Pistori, Hemerson . Predicting Eucalyptus Diameter at Breast Height and Total Height with UAV-Based Spectral Indices and Machine Learning. Forests , v. 12, p. 582, 2021.

• LIU, WEI ; LUO, ZHIMING ; CAI, YUANZHENG ; YU, YING ; KE, YANG ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; Gonçalves, Wesley Nunes ; LI, JONATHAN . Adversarial unsupervised domain adaptation for 3D semantic segmentation with multi-modal learning. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING , v. 176, p. 211-221, 2021.

• YU, QIUTONG ; LIU, WEI ; Gonçalves, Wesley Nunes ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; LI, JONATHAN . Resolution Enhancement for Large-Scale Land Cover Mapping via Weakly Supervised Deep Learning. PHOTOGRAMMETRIC ENGINEERING AND REMOTE SENSING , v. 87, p. 405-412, 2021.

• DE OLIVEIRA, GABRIEL SILVA ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; POLIDORO, CAIO ; OSCO, LUCAS PRADO ; SIQUEIRA, HENRIQUE ; RODRIGUES, LUCAS ; JANK, LIANA ; BARRIOS, SANZIO ; VALLE, CACILDA ; SIMEÃO, ROSÂNGELA ; CARROMEU, CAMILO ; SILVEIRA, ELOISE ; ANDRÉ DE CASTRO JORGE, LÚCIO ; GONÇALVES, WESLEY ; SANTOS, MATEUS ; MATSUBARA, EDSON . Convolutional Neural Networks to Estimate Dry Matter Yield in a Guineagrass Breeding Program Using UAV Remote Sensing. SENSORS , v. 21, p. 3971, 2021.

• ZAMBONI, PEDRO ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; SILVA, JONATHAN DE ANDRADE ; MIYOSHI, GABRIELA TAKAHASHI ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; NOGUEIRA, KEILLER ; Gonçalves, Wesley Nunes . Benchmarking Anchor-Based and Anchor-Free State-of-the-Art Deep Learning Methods for Individual Tree Detection in RGB High-Resolution Images. Remote Sensing , v. 13, p. 2482, 2021.

• HE, HONGJIE ; YANG, KE ; WANG, SHUSEN ; PETROSIANS, HASTI ANDON ; LIU, MING ; LI, JUNHUA ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; Gonçalves, Wesley Nunes ; WANG, LANYING ; LI, JONATHAN . Deep Learning Approaches to Spatial Downscaling of GRACE Terrestrial Water Storage Products Using EALCO Model Over Canada. CANADIAN JOURNAL OF REMOTE SENSING , v. 1, p. 1-19, 2021.

• YE, CHENGMING ; LI, HONGFU ; LI, CHUNMING ; LIU, XIN ; LI, YAO ; LI, JONATHAN ; Gonçalves, Wesley Nunes ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO . A Building Roof Identification CNN Based on Interior-Edge-Adjacency Features Using Hyperspectral Imagery. Remote Sensing , v. 13, p. 2927, 2021.

• OSCO, LUCAS PRADO ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; MARQUES RAMOS, ANA PAULA ; DE CASTRO JORGE, LÚCIO ANDRÉ ; FATHOLAHI, SARAH NARGES ; de Andrade Silva, Jonathan ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; Pistori, Hemerson ; Gonçalves, Wesley Nunes ; LI, JONATHAN . A review on deep learning in UAV remote sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , v. 102, p. 102456, 2021.

• MARTINS, JOSÉ AUGUSTO CORREA ; NOGUEIRA, KEILLER ; OSCO, LUCAS PRADO ; GOMES, FELIPE DAVID GEORGES ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; Gonçalves, Wesley Nunes ; SANT?ANA, DIEGO ANDRÉ ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; LIESENBERG, VERALDO ; DOS SANTOS, JEFERSSON ALEX ; DE OLIVEIRA, PAULO TARSO SANCHES ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO . Semantic Segmentation of Tree-Canopy in Urban Environment with Pixel-Wise Deep Learning. Remote Sensing , v. 13, p. 3054, 2021.

• ARCE, LUCIENE SALES DAGHER ; OSCO, LUCAS PRADO ; ARRUDA, MAURO DOS SANTOS DE ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; AOKI, CAMILA ; POTT, ARNILDO ; FATHOLAHI, SARAH ; LI, JONATHAN ; ARAÚJO, FÁBIO FERNANDO DE ; Gonçalves, Wesley Nunes ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ . Mauritia flexuosa palm trees airborne mapping with deep convolutional neural network. Scientific Reports , v. 11, p. 19619, 2021.

• CORREA MARTINS, JOSÉ AUGUSTO ; MENEZES, GEAZY ; GONÇALVES, WESLEY ; SANT?ANA, DIEGO ANDRÉ ; OSCO, LUCAS PRADO ; LIESENBERG, VERALDO ; LI, JONATHAN ; MA, LINGFEI ; OLIVEIRA, PAULO TARSO ; ASTOLFI, GILBERTO ; Pistori, Hemerson ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO . Machine learning and SLIC for Tree-Canopies segmentation in urban areas. Ecological Informatics , v. 1, p. 101465, 2021.

• OSCO, LUCAS PRADO ; DOS SANTOS DE ARRUDA, MAURO ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; DIAS, ALEXANDRE ; BATISTOTI, JULIANA ; DE SOUZA, MAURICIO ; GOMES, FELIPE DAVID GEORGES ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; DE CASTRO JORGE, LÚCIO ANDRÉ ; LIESENBERG, VERALDO ; LI, JONATHAN ; MA, LINGFEI ; MARCATO, JOSÉ ; Gonçalves, Wesley Nunes . A CNN approach to simultaneously count plants and detect plantation-rows from UAV imagery. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING , v. 174, p. 1-17, 2021.

• TEODORO, PAULO EDUARDO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; DA SILVA JUNIOR, CARLOS ANTONIO ; DOS SANTOS, REGIMAR GARCIA ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; PINHEIRO, MAYARA MAEZANO FAITA ; OSCO, LUCAS PRADO ; Gonçalves, Wesley Nunes ; CARNEIRO, ALEXSANDRO MONTEIRO ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; Pistori, Hemerson ; SHIRATSUCHI, LUCIANO SHOZO . Predicting Days to Maturity, Plant Height, and Grain Yield in Soybean: A Machine and Deep Learning Approach Using Multispectral Data. Remote Sensing , v. 13, p. 4632, 2021.

• LI, YAO ; YE, CHENGMING ; GE, YONGGANG ; MARCATO JUNIOR, JOSE ; GONCALVES, WESLEY ; LI, JONATHAN . Identifying building rooftops in hyperspectral imagery using CNN with pure pixel index. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , v. 1, p. 1-1, 2021.

• LIU, XIAOXUE ; CHEN, YIPING ; WEI, MINGQIANG ; WANG, CHENG ; GONCALVES, WESLEY NUNES ; JUNIOR, JOSE MARCATO ; LI, JONATHAN . Building Instance Extraction Method Based on Improved Hybrid Task Cascade. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. 19, p. 1-5, 2021.

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• OSCO, LUCAS PRADO ; ARRUDA, MAURO DOS SANTOS DE ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; DA SILVA, NEEMIAS BUCELI ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; MORYIA, ÉRIKA AKEMI SAITO ; IMAI, NILTON NOBUHIRO ; PEREIRA, DANILLO ROBERTO ; CRESTE, JOSÉ EDUARDO ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; LI, JONATHAN ; Gonçalves, Wesley Nunes . A convolutional neural network approach for counting and geolocating citrus-trees in UAV multispectral imagery. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING , v. 160, p. 97-106, 2020.

• LUO, Z. ; LIU, D. ; LI, J. ; CHEN, Y. ; XIAO, Z. ; MARCATO JUNIOR, J. ; GONÇALVES, W. N. ; WANG, C. . Learning sequential slice representation with an attention-embedding network for 3D shape recognition and retrieval in MLS point clouds. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING , v. 161, p. 147-163, 2020.

• LOBO TORRES, DALIANA ; QUEIROZ FEITOSA, RAUL ; NIGRI HAPP, PATRICK ; ELENA CUÉ LA ROSA, LAURA ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; MARTINS, JOSÉ ; OLÃ BRESSAN, PATRIK ; Gonçalves, Wesley Nunes ; LIESENBERG, VERALDO . Applying Fully Convolutional Architectures for Semantic Segmentation of a Single Tree Species in Urban Environment on High Resolution UAV Optical Imagery. SENSORS , v. 20, p. 563, 2020.

• OSCO, LUCAS PRADO ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; FAITA PINHEIRO, MAYARA MAEZANO ; MORIYA, ÉRIKA AKEMI SAITO ; IMAI, NILTON NOBUHIRO ; ESTRABIS, NAYARA ; IANCZYK, FELIPE ; ARAÚJO, FÁBIO FERNANDO DE ; LIESENBERG, VERALDO ; JORGE, LÚCIO ANDRÉ DE CASTRO ; LI, JONATHAN ; MA, LINGFEI ; Gonçalves, Wesley Nunes ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; EDUARDO CRESTE, JOSÉ . A Machine Learning Framework to Predict Nutrient Content in Valencia-Orange Leaf Hyperspectral Measurements. Remote Sensing , v. 12, p. 906, 2020.

• MIYOSHI, GABRIELA TAKAHASHI ; ARRUDA, MAURO DOS SANTOS ; OSCO, LUCAS PRADO ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; IMAI, NILTON NOBUHIRO ; TOMMASELLI, ANTONIO MARIA GARCIA ; HONKAVAARA, EIJA ; Gonçalves, Wesley Nunes . A Novel Deep Learning Method to Identify Single Tree Species in UAV-Based Hyperspectral Images. Remote Sensing , v. 12, p. 1294, 2020.

• MA, LINGFEI ; LI, YING ; LI, JONATHAN ; YU, YONGTAO ; JUNIOR, JOSE MARCATO ; GONCALVES, WESLEY NUNES ; CHAPMAN, MICHAEL A. . Capsule-Based Networks for Road Marking Extraction and Classification From Mobile LiDAR Point Clouds. IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS , v. 1, p. 1-15, 2020.

• CHEN, FENG ; FAN, QIANCONG ; LOU, SHENLONG ; YANG, LIMIN ; WANG, CHENXING ; CLAVERIE, MARTIN ; WANG, CHENG ; JUNIOR, JOSE MARCATO ; GONCALVES, WESLEY NUNES ; LI, JONATHAN . Characterization of MSS Channel Reflectance and Derived Spectral Indices for Building Consistent Landsat 1-5 Data Record. IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING , v. 1, p. 1-18, 2020.

• PAN, SUOYAN ; GUAN, HAIYAN ; CHEN, YATING ; YU, YONGTAO ; NUNES GONÇALVES, WESLEY ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; LI, JONATHAN . Land-cover classification of multispectral LiDAR data using CNN with optimized hyper-parameters. ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING , v. 166, p. 241-254, 2020.

• SANTOS, ANDERSON ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; de Andrade Silva, Jonathan ; PEREIRA, RODRIGO ; MATOS, DANIEL ; MENEZES, GEAZY ; HIGA, LEANDRO ; ELTNER, ANETTE ; RAMOS, ANA PAULA ; OSCO, LUCAS ; GONÇALVES, WESLEY . Storm-Drain and Manhole Detection Using the RetinaNet Method. SENSORS , v. 20, p. 4450, 2020.

• CASTRO, WELLINGTON ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; POLIDORO, CAIO ; OSCO, LUCAS PRADO ; GONÇALVES, WESLEY ; RODRIGUES, LUCAS ; SANTOS, MATEUS ; JANK, LIANA ; BARRIOS, SANZIO ; VALLE, CACILDA ; SIMEÃO, ROSANGELA ; CARROMEU, CAMILO ; SILVEIRA, ELOISE ; JORGE, LÚCIO ANDRÉ DE CASTRO ; MATSUBARA, EDSON . Deep Learning Applied to Phenotyping of Biomass in Forages with UAV-Based RGB Imagery. SENSORS , v. 20, p. 4802, 2020.

• MARQUES RAMOS, ANA PAULA ; PRADO OSCO, LUCAS ; ELIS GARCIA FURUYA, DANIELLE ; NUNES GONÇALVES, WESLEY ; CORDEIRO SANTANA, DTHENIFER ; PEREIRA RIBEIRO TEODORO, LARISSA ; ANTONIO DA SILVA JUNIOR, CARLOS ; FERNANDO CAPRISTO-SILVA, GUILHERME ; LI, JONATHAN ; HENRIQUE ROJO BAIO, FÁBIO ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; EDUARDO TEODORO, PAULO ; Pistori, Hemerson . A random forest ranking approach to predict yield in maize with uav-based vegetation spectral indices. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 178, p. 105791, 2020.

• OSCO, LUCAS PRADO ; JUNIOR, JOSÉ MARCATO ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES ; FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; SANTANA, DTHENIFER CORDEIRO ; TEODORO, LARISSA PEREIRA RIBEIRO ; Gonçalves, Wesley Nunes ; BAIO, FÁBIO HENRIQUE ROJO ; Pistori, Hemerson ; JUNIOR, CARLOS ANTONIO DA SILVA ; TEODORO, PAULO EDUARDO . Leaf Nitrogen Concentration and Plant Height Prediction for Maize Using UAV-Based Multispectral Imagery and Machine Learning Techniques. Remote Sensing , v. 12, p. 3237, 2020.

• GOMES, MATHEUS ; SILVA, JONATHAN ; GONÇALVES, DIOGO ; ZAMBONI, PEDRO ; PEREZ, JADER ; BATISTA, EDSON ; RAMOS, ANA ; OSCO, LUCAS ; MATSUBARA, EDSON ; LI, JONATHAN ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; GONÇALVES, WESLEY . Mapping Utility Poles in Aerial Orthoimages Using ATSS Deep Learning Method. SENSORS , v. 20, p. 6070, 2020.

• FURUYA, DANIELLE ELIS GARCIA ; AGUIAR, JOÃO ALEX FLORIANO ; ESTRABIS, NAYARA V. ; PINHEIRO, MAYARA MAEZANO FAITA ; FURUYA, MICHELLE TAÍS GARCIA ; PEREIRA, DANILLO ROBERTO ; Gonçalves, Wesley Nunes ; LIESENBERG, VERALDO ; LI, JONATHAN ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; PRADO OSCO, LUCAS ; RAMOS, ANA PAULA MARQUES . A Machine Learning Approach for Mapping Forest Vegetation in Riparian Zones in an Atlantic Biome Environment Using Sentinel-2 Imagery. Remote Sensing , v. 12, p. 4086, 2020.

• GONÇALVES, DIOGO NUNES ; WEBER, VANESSA APARECIDA DE MOARES ; PISTORI, JULIA GINDRI BRAGATO ; GOMES, RODRIGO DA COSTA ; DE ARAUJO, ANDERSON VIÇOSO ; PEREIRA, MARCELO FONTES ; Gonçalves, Wesley Nunes ; Pistori, Hemerson . Carcass image segmentation using CNN-based methods. INFORMATION PROCESSING IN AGRICULTURE , v. 8, p. 560-572, 2020.

• GAO, K. ; CHEN, M. ; FATHOLAHI, S. N. ; HE, H. ; XU, H. ; MARCATO JUNIOR, J. ; GONCALVES, W. N. ; CHAPMAN, M. A. ; LI, J. . A region-based deep learning approach to instant segmentation of aerial orthoimagery for building rooftop detection. Geomatica (Ottawa) , v. 1, p. 1, 2020.

• DA SILVA, LUCAS ABREU ; BRESSAN, PATRIK OLÃ ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; FREITAS, DANIEL MATTE ; Machado, Bruno Brandoli ; Gonçalves, Wesley Nunes . Estimating soybean leaf defoliation using convolutional neural networks and synthetic images. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 156, p. 360-368, 2019.

• SCABINI, L. F. S. ; CONDORI, R. H. M. ; GONÇALVES, W. N. ; BRUNO, O. M. . Multilayer Complex Network Descriptors for Color-Texture Characterization. INFORMATION SCIENCES , p. 30-47, 2019.

• RIBAS, L. C. ; GONÇALVES, W. N. ; BRUNO, O. M. . Dynamic texture analysis with diffusion in networks. DIGITAL SIGNAL PROCESSING , p. 109-126, 2019.

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• ORUE, J. P. M. ; GONÇALVES, W. N. ; CASTRO JUNIOR, A. A. . Reconhecimento de Faces utilizando Padrões Locais Binários. In: Encontro Centro-Oeste dos Grupos PET, 2014, Cuiabá. ANAIS I ECOPET, 2014.

• RIBAS, L. C. ; SANTOS, G. M. ; GONÇALVES, W. N. ; CASTRO JUNIOR, A. A. . Utilização do Algoritmo SIFT para Reconhecimento de Cenas por Meio de Inferência Gramatical. In: Encontro Centro-Oeste dos Grupos PET, 2014, Cuiabá. ANAIS I ECOPET, 2014.

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• GONÇALVES, W. N. ; BRUNO, O. M. . Atividade em redes direcionadas aplicada ao reconhecimento de textura em imagens. In: Semana do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC, 2012, São Carlos. Caderno de Resumos, São Carlos. São Carlos: Gráfica IFSC, 2012. p. 194-194.

• GONÇALVES, W. N. ; MACHADO, B. B. ; BRUNO, O. M. . Dynamic texture recognition based on complex networks. In: International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences, 2012, Bristol. International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences. Budapest: IOP Conference Series, 2012. p. 202-202.

• MACHADO, B. B. ; CASANOVA, D. ; GONÇALVES, W. N. ; BRUNO, O. M. . Partial differential equations and fractal analysis to plant leaf identification. In: International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences, 2012, Budapest. International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences. Bristol: IOP Conference Series, 2012. p. 207-207.

• MACHADO, B. B. ; GONÇALVES, W. N. ; BRUNO, O. M. . Material quality assessment of silf fibroin nonofibers based on swarm intelligence. In: International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences, 2012, Budapest. International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences. Bristol: IOP Conference Series, 2012. p. 241-241.

• GONÇALVES, W. N. ; BRUNO, O. M. . Dimensão Fractal de Comunidades de Pixels aplicada a Análise de Texturas. In: Semana do Instituto de Física de São Carlos, 2011, São Carlos. Semana do Instituto de Física de São Carlos. São Carlos: Gráfica IFSC, 2011. p. 373-373.

• GONÇALVES, W. N. ; BRUNO, O. M. . Modelagem de texturas dinâmicas com caminhadas determinísticas. In: Workshop da Pós-Graduação do IFSC, 2010, São Carlos. Workshop da Pós-Graduação do IFSC. São Carlos: Gráfica IFSC, 2010. p. 1-1.

• GONÇALVES, W. N. ; PISTORI, H. . Modelos de Markov Ocultos Aplicados na Identificação de Comportamento de Serpentes. In: XI Encontro de Iniciação Científica da UCDB/CNPQ, 2007, Campo Grande. XI Encontro de Iniciação Científica da UCDB/CNPQ. Campo Grande: Editora UCDB, 2007. p. 17-17.

• MACHADO, B. B. ; GONÇALVES, W. N. ; SILVA, J. A. ; PISTORI, H. ; SOUZA, A. S. . Topolino - Software para Automatização de Experimentos na Área da Saúde. In: SIBGRAPI - Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2007, Belo Horizonte. Video Festival, 2007.

• GONÇALVES, W. N. ; PISTORI, H. . Rastreamento de Camundongos para Automação de Experimentos com Fármacos. In: X Encontro de Iniciação Científica da UCDB/CNPQ, 2006, Campo Grande. X Encontro de Iniciação Científica da UCDB/CNPQ. Campo Grande: Editora UCDB, 2006.

• GONÇALVES, W. N. . Atividade em redes direcionadas aplicada ao reconhecimento de textura em imagens. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONÇALVES, W. N. . Segmentação de texturas dinâmicas: um novo método baseado em caminhadas determinísticas. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONÇALVES, W. N. . Spatiotemporal Gabor filter: a new method for dynamic texture recognition. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONÇALVES, W. N. . Modelagem de texturas dinâmicas com caminhadas determinísticas. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONÇALVES, W. N. . A rotation invariant face recognition method based on complex network. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONÇALVES, W. N. . Técnicas de Segmentação baseadas em Subtração de Fundo e Modelos de Cores: Um Estudo Comparativo. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GONÇALVES, W. N. . Rastreamento de Camundongos para Automação de Experimentos com Fármacos. 2006. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2022 - Atual

  Inteligência artificial aplicada no monitoramento de impactos causados pelas secas e cheias extremas no Pantanal, Descrição: Eventos extremos de seca vêm se intensificando nos últimos anos no Pantanal, causando incêndios que geram perdas significativas para a biodiversidade, serviços ecossistêmicos e população. Assim, é necessário o desenvolvimento de soluções que possibilitem o monitoramento desses eventos e dos seus impactos. Não existe mapeamento detalhado da infraestrutura do Pantanal, dificultando o combate destes eventos e o resgate da população exposta à estas situações. Pretendemos desenvolver soluções inovadoras baseadas em aprendizado profundo para o mapeamento e monitoramento dos impactos causados pelas secas e cheias extremas no Pantanal. Pretende-se: (a) monitorar os focos de incêndio ativos e áreas queimadas usando imagens orbitais com alta e média resolução espacial; (b) monitorar os recursos hídricos; (c) mapear a infraestrutura do Pantanal. Serão propostos métodos novos de segmentação (áreas queimadas, vegetação e estradas) e detecção de objetos (edificações, estradas, pontes e focos de incêndio ativos). Serão desenvolvidos modelos baseados em gaussianas para a detecção de pontos e retângulos envolventes (edificações, focos ativos, etc) e retas (estradas). Na segmentação serão propostos métodos fracamente supervisionados (poucas anotações e anotações esparsas), e também métodos que considerem o desbalanceamento entre as classes. Serão desenvolvidos métodos de adaptação de domínio para lidar com grandes áreas e imagens de múltiplos sensores. Os dados gerados serão de livre acesso e integrados ao planejamento territorial visando mitigação e adaptação aos eventos extremos e serão disponibilizados aos gestores públicos e salas de situação envolvidas. O presente projeto complementa grandes programas em andamento, como a Rede Pantanal (MCTI), coordenado por membros da equipe, que garantirá que várias iniciativas se beneficiem dos produtos gerados, otimizando tempo, recursos públicos e promovendo maior integração entre redes de pesquisa no Brasil.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Coordenador / José Marcato Junior - Integrante.

• 2018 - Atual

  MAPEAMENTO DA VEGETAÇÃO NATIVA EM MATO GROSSO DO SUL COM TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA, Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de métodos baseado em aprendizado de máquina para o mapeamento de espécies arbóreas protegidas por lei no Mato Grosso do Sul (MS) a partir de imagens coletadas por VANT (Veículos Aéreos Não-Tripulados), e para o mapeamento da vegetação nativa ao longo de todo o Estado a partir de imagens orbitais. Para a classificação das espécies arbóreas serão utilizadas imagens RGB, multiespectrais e hiperespectrais com alta resolução espacial coletadas a partir de VANT. Também será realizada a caracterização espectral das espécies arbóreas protegidas por lei usando espectrorradiômetro de campo, de modo a estabelecer uma assinatura espectral para cada espécie, e assim gerar uma biblioteca espectral. Os experimentos serão realizados na Reserva Particular do Patrimônio Natural (RPPN) da UFMS (Universidade Federal de Mato Grosso do Sul) e em parcelas do Pantanal a partir de imagens (RGB, multiespectrais e hiperespectrais) coletadas por sensores embarcados em VANT. Para o mapeamento e monitoramento de vegetação nativa ao longo de MS será utilizada a plataforma Google Earth Engine, que possibilita o processamento de quantidade massiva de dados quase em tempo real. Serão consideradas imagens Landsat 8, Sentinel 2 e 3, CBERS-4, RapidEye e Planet para o período entre 2016 e 2018. Além da relevância científica que permitirá a publicação de artigos em periódicos com alto fator de impacto, o projeto apresenta forte relevância prática para fins de fiscalização por parte dos órgãos ambientais do Estado de MS.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Hemerson Pistori - Integrante / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Marina de Nadai Bonin Gomes - Integrante / José Marcato Junior - Coordenador / Camila Aoki - Integrante / Veraldo Liesenberg - Integrante / Antonio Maria Garcia Tommaselli - Integrante / Vanessa Jordão Marcato - Integrante / Saulo da Luz e Silva - Integrante / Nilton Imai - Integrante / Ana Paula da Silva Marques Ramos - Integrante / Raul Feitosa - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2015 - 2022

  Detecção de Doenças em Lavouras de Soja usando Análise de Textura em Imagens, Descrição: A produção de soja é um dos principais segmentos da economia brasileira, destacando-se por sua representatividade na composição do PIB. Todavia a cultura da soja está exposta a uma série de desafios que podem reduzir drasticamente a produtividade e os ganhos econômicos, como doenças e ataques de pragas. Para aumentar a produtividade, torna-se necessário o desenvolvimento de novas tecnologias para auxiliar o manejo atual, por exemplo, tecnologias para minimizar a atuação de doenças na lavoura. A partir desse direcionamento, o objetivo deste projeto é a construção de um sistema de visão computacional para automatizar a identificação de doenças de soja por meio da análise de imagens de folhas. A utilização do sistema proposto pode reduzir as perdas de investimentos na lavoura causadas por doenças através de tomadas de decisões em tempo real, ampliando o potencial produtivo e a receita do estado de Mato Grosso do Sul.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Coordenador / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Hemerson Pistori - Integrante / André Ricardo Backes - Integrante / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / Matheus Bornelli de Castro - Integrante / Denilson de Oliveira Guilherme - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.

• 2015 - 2016

  FISHCV - Visão Computacional aplicada à Piscicultura, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Hemerson Pistori em 04/03/2020., Descrição: Neste projeto são desenvolvidas e analisadas técnicas de visão computacional para identificação de espécies de peixes a partir de imagens capturadas por dispositivos móveis, como smartphones e tablets. Entre as aplicações previstas está um software para utilização em aquários que deverá facilitar o acesso dos usuários a informações sobre as espécies em exibição, além de um aplicativo para identificação e medição de peixes após captura, que poderá ser utilizado no apoio a fiscalização e em atividades relacionadas à pesca. Também está sendo desenvolvido um contado de alevinos e outros equipamentos em parceria com uma empresa na área da piscicultura. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Hemerson Pistori - Coordenador / Marco Hiroshi Naka - Integrante / Everton Castelão Tetila - Integrante / Nicolas Alessandro de Souza Belete - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2016

  Aplicação de Visão Computacional para Detecção de Doenças e Pragas de Lavouras de Soja em Imagens Capturadas por VANTs, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Hemerson Pistori em 13/10/2014., Descrição: O agronegócio é um segmento importante da economia brasileira, destacando-se por sua representatividade na composição do PIB nacional, bem como na geração de emprego e renda. A produção de soja se constitui num importante setor produtivo do agronegócio, sendo o Brasil o principal produtor mundial. Todavia a produção está exposta a um conjunto de situações que podem reduzir a produtividade e os ganhos econômicos, como doenças e ataques de pragas. A utilização da visão computacional para detecções de doenças e pragas nas lavouras de sojas através de imagens capturadas por VANTs se constitui em um campo de pesquisas que podem ampliar o potencial produtivo do estado de Mato Grosso do Sul alavancando ainda mais a produção de soja em grãos e proporcionando aumento da receita estadual. As imagens obtidas a partir do VANT aliadas a boas técnicas de geoprocessamento traz resultados satisfatórios acarretando uma melhor ocupação e tratamento do solo, plantio e colheita especializados. Os VANTs tem a possibilidade de operar a altitudes mais baixas com uma resolução espacial muito elevada o que é fundamental para discriminar o estabelecimento inicial de plantas daninhas e de culturas em estágios iniciais, na maioria dos campos. A partir desse direcionamento, o objetivo do projeto será desenvolver um programa de computador capaz de identificar danos na plantação de soja, através de um sistema de Visão computacional utilizando imagens capturadas por VANTs com o intuito de reduzir as perdas de investimentos na lavoura causadas por doenças ou pragas por meio de tomadas de decisões em tempo real.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Hemerson Pistori - Coordenador / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / Josimara Nolasco Rondon - Integrante / Denilson de Oliveira Guilherme - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2016

  CVSOJA - Visão Computacional e Aprendizagem de Máquina para Monitoramento de Lavouras de Soja usando VANTs, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Hemerson Pistori em 04/03/2020., Descrição: Neste projeto estão sendo exploradas tecnologias de visão computacional e aprendizagem de máquina para interpretação de imagens capturadas por veículos aéreos não tripulados (VANTs). Em particular, as técnicas estão sendo experimentadas e avaliadas em imagens de plantações de soja, buscando auxiliar os produtores na tomada de decisão no acompanhamento e controle de doenças, pragas, plantas daninhas e outros tipos de problemas a partir de informações extraídas automaticamente das imagens. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Hemerson Pistori - Coordenador / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / Josimara Nolasco Rondon - Integrante / Edson Takashi Matsubara - Integrante / Marney Pascoli Cereda - Integrante / Denilson de Oliveira Guilherme - Integrante / Antonia Railda Roel - Integrante / Rúbia Renata Marques - Integrante / Germani Concenço - Integrante / Renato Roscoe - Integrante / Leonardo Carlotto - Integrante / Carrick Detweiler - Integrante / Carla Barros - Integrante / Lucio Flavio Sunakozawa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.

• 2011 - 2012

  Métodos de Visão Computacional Aplicados à Identificação e Análise de Plantas, Descrição: Este projeto está focado em duas temáticas: plasticidade e espécies com dificuldades taxonômicas e/ou identificação. No primeiro caso de estudo, a plasticidade vegetal esta presente na variabilidade das folhas de uma mesma planta e se acentua quando diferentes indivíduos são considerados, especialmente em espécimes localizados em diferentes regiões geográficas. No segundo caso, são abordados indivíduos que apresentem grande similaridade intra-espécies representando, portanto, um grande problema em termos de classificação taxonômica, inclusive para especialistas da área. Exemplos de gêneros que apresentam tais problemas são: Mirtacea, Passiflora e a Melastomataceae. Portanto, esta proposta visa estudar e desenvolver métodos computacionais de análise de imagens e reconhecimento de padrões para a caracterização, identificação e estudo das diferentes espécies de plantas, por meio de imagens de suas folhas. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (6) . , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Dalcimar Casanova - Integrante / João Batista Florindo - Integrante / Odemir Martinez Bruno - Coordenador / Giancarlo Conde Xavier Oliveira - Integrante / Mauricio Falvo - Integrante / André Ricardo Backes - Integrante / Luís Carlos Bernacci - Integrante / Alexandre Souto Martinez - Integrante / Rosana Marta Kolb - Integrante / Alvaro Gomez Zuniga - Integrante / Pedro Henrique de Cerqueira Luz - Integrante / Valdo Rodrigues Herling - Integrante / Fernanda de Fátima da Silva - Integrante / Liliane Maria Romualdo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2010 - 2013

  Análise de Texturas Estáticas e Dinâmicas e suas Aplicações em Biologia e Nanotecnlogia, Descrição: Análise de texturas tem atraído um crescente interesse em visão computacional devido a sua importância na caracterização de imagens. As pesquisas em texturas podem ser divididas em duas classes: texturas estáticas e texturas dinâmicas. As texturas estáticas são caracterizadas por variações de intensidades que formam um determinado padrão repetido espacialmente na imagem. As texturas dinâmicas são padrões de texturas presentes em uma seqüência de imagens, tais como imagens de ondas do mar em movimento e imagens de reações químicas com diferentes substâncias reagentes. Embora muitas pesquisas têm sido realizadas em texturas, a área ainda se encontra aberta a estudos, principalmente em texturas dinâmicas por se tratar de um assunto recente e pouco explorado. Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de pesquisas que abrangem as texturas estáticas e dinâmicas nos âmbito teórico e prático. Para isso, as três metodologias que estão sendo estudadas pelo grupo serão investigadas em texturas estáticas e baseado nelas, novos métodos serão propostos para a modelagem de texturas dinâmicas. Os métodos propostos serão avaliados por meio de comparações com métodos tradicionais da literatura e serão propostas aplicações em biologia vegetal e nanotecnologia.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Bruno, Odemir Martinez - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2008 - 2010

  Caminhadas Determinísticas em Redes Complexas aplicadas em Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões, Descrição: A importância da visão computacional na automatização de sistemas vem crescendo consideravelmente nos últimos anos. Por conseqüência, diversas teorias e técnicas têm sido propostas e aplicadas na resolução de problemas dessa área. Uma teoria que tem recebido um crescente interesse em diversas áreas do conhecimento são as redes complexas. Este trabalho propõe uma nova técnica de aferição para as redes complexas: o uso das caminhadas determinísticas do Turista. Neste trabalho será realizado um estudo verificando diferentes modelagens de redes complexas a partir de imagens em níveis de cinza e a extração de características e padrões com as caminhadas determinísticas sobre essas redes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Bruno, Odemir Martinez - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 3

• 2007 - 2009

  LARVIC - Monitoramento da Criação e Bioensaios com Larvas de Aedes aegyptti L. e Artemia salina L. utilizando Visão Computacional, Descrição: A importância do estudo e desenvolvimeto de novas formas de se combater a proliferação da dengue torna-se cada vez mais evidente dos repetidos surtos desta doença no Brasil, especialmente no estado do Mato Grosso do Sul. Este projeto propõe a investigação e desenvolvimento de sistemas de visão computacional que irão tornar mais confiável, eficiente e reprodutível o teste de potenciais larvicidas para as larvas do vetor da Dengue, Aedes aegyptti.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Hemerson Pistori - Coordenador / Albert Schiaveto Souza - Integrante / Valguima - Integrante / Jaime Henrique F. Sá Queiroz - Integrante.

• 2005 - 2007

  TOPOLINO - Sistema de Apoio à Análise Automática de Comportamento Animal em Laboratório, Descrição: Rastreamento de Camundongos utilizando técnicas de Visão Computacional para a automatização de experimentos com fármacosUma fase importante no desenvolvimento de um novo fármaco consiste na avaliação de seu efeito no comportamento de ratos e camundongos. Experimentos com ratos e camundongos exigem a observação visual desses animais em ambientes controlados e a extração de informações relacionadas, por exemplo, com a trajetória, velocidade e o tipo dos movimentos realizados. Esse projeto tem por objetivo o desenvolvimento de um software livre capaz de processar as imagens capturadas através de um dispositivo de captura de baixo custo, como uma webcam, e extrair automaticamente as informações relevantes para a análise de determinados comportamentos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Edy Alberth Kamiya - Integrante / João Bosco Oliveira Monteiro - Integrante / Hemerson Pistori - Coordenador / Danielle Passos de Ruchkys - Integrante / João José Neto - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro / Universidade Católica Dom Bosco - Auxílio financeiro / Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.

Prêmios