Polyanne Aguiar dos Santos

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• SOUSA, C. H. R. ; SOUSA, R. B. ; ARANTES, T. B. ; SOUZA, C. G. ; SANTOS, P. A. ; ZANELLA, L. ; CARVALHO, L. M. T. . CLASSIFICAÇÃO BASEADA EM PIXEL E EM OBJETOS PARA O MAPEAMENTO DA COBERTURA DO SOLO UTILIZANDO RANDOM FOREST. In: X Seminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal, 2012, Curitiba/PR. CLASSIFICAÇÃO BASEADA EM PIXEL E EM OBJETOS PARA O MAPEAMENTO DA COBERTURA DO SOLO UTILIZANDO RANDOM FOREST, 2012.

• ARANTES, T. B. ; CARVALHO, L. M. T. ; SANTOS, P. A. ; FARIA, R. A. V. B. ; SOUZA, C. G. ; SOUSA, C. H. R. ; SANTOS, M. C. N. ; ZANELLA, L. . MONITORAMENTO DA RECUPERAÇÃO DE ÁREAS DEGRADADAS UTILIZANDO ÍNDICES DE VEGETAÇÃO MULTITEMPORAIS DERIVADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO. In: X Seminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal, 2012, Cutitiba/PR. MONITORAMENTO DA RECUPERAÇÃO DE ÁREAS DEGRADADAS UTILIZANDO ÍNDICES DE VEGETAÇÃO MULTITEMPORAIS DERIVADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO, 2012.

• SANTOS, P. A. ; CARVALHO, L. M. T. ; ARANTES, T. B. ; SOUZA, C. G. ; SOUSA, C. H. R. ; SANTOS, M. C. N. ; ZANELLA, L. . CARACTERIZAÇÃO DE ÁREAS DEGRADADAS UTILIZANDO ÍNDICES DE VEGETAÇÃO EM IMAGENS LANDSAT. In: X Seminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal., 2010, Curitiba/PR. CARACTERIZAÇÃO DE ÁREAS DEGRADADAS UTILIZANDO ÍNDICES DE VEGETAÇÃO EM IMAGENS LANDSAT, 2012.

• Aguiar, P. ; ARANTES, T. B. ; SOUZA, C. G. ; CARVALHO, L. M. T. ; GONTIJO, G. A. B. ; COUTO JR, A. C. . COMPARAÇÃO ENTRE DIFERENTES METODOLOGIAS DE CLASSIFICAÇÃO DE REMANESCENTE DE FLORESTA NATIVA. In: XI Seminários de Atualização de Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal, 2014, Curitiba. Anais do XI Seminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal, 2014. p. 232-238.

• ARANTES, T. B. ; CARVALHO, L. M. T. ; SOUZA, C. G. ; Aguiar, P. ; KUCK, T. ; KEIZER, E. ; CORREA, I. C. A. . SEPARABILIDADE ENTRE AS ASSINATURAS TEMPORAIS DE DIFERENTES CLASSES DE COBERTURA DA TERRA. In: XI Seminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal, 2014, Curitiba. Anais do XI Seminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal, 2014. p. 646-654.

• SOUZA, C. G. ; CARVALHO, L. M. T. ; Aguiar, P. ; ARANTES, T. B. ; KUCK, T. ; KEIZER, E. . COMPARANDO ASSINATURAS TEMPORAIS DE FLORESTAS PERTUBADAS E NÃO PERTUBADAS NA AMAZÔNIA. In: XI Seminários de Atualização de Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Florestal, 2014, Curitiba. Anais do XI Seminário de Atualização em Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas Aplicados à Engenharia Floresta, 2014. p. 254-260.

• VIEIRA, L. A. ; DALLA, J. ; SCHUMACHER, T. M. ; STREIG, R. ; Aguiar, P. ; ALMEIDA, D. V. ; Sepulcri, B. N. ; TAYLOR, V. R. ; BARROS, E. H. . Estrutura social e uso do espaço em um grupo de Muriquis-do-norte, Brachyteles hypoxantus (PRIMATES, ATELIDAE) em um remanescente florestal do município de Santa Teresa, Espírito Santo. In: IV Congresso Brasileiro de Mastozoologia, 2008, São Lourenço/MG. IV Congresso Brasileiro de Mastozoologia - Mastozoologia no Brasil: do passado aos desafios atuais, 2008.

• Aguiar, P. . Análise da Paisagem, ?Uso de variáveis temporais na classificação da cobertura da terra?. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Projetos de pesquisa

• 2012 - 2014

  AVALIAÇÃO DO USO DE VARIÁVEIS TEMPORAIS NA CLASSIFICAÇÃO DA COBERTURA DA TERRA, Descrição: O monitoramento da superfície terrestre tem sido realizado por sensores remotos a bordo de satélites, o que possibilita obter informações sobre as alterações da paisagem ao longo do tempo. O uso de dados multitemporais auxilia a classificação da cobertura da terra e potencializa a sua caracterização levando em consideração aspectos fenológicos, bem como variações contínuas ou bruscas na superfície terrestre. Contudo, não se sabe quais as implicações de diferentes frequências temporais de imagens de sensoriamento remoto ao longo do tempo numa classificação. Tendo em vista a dificuldade de se adquirir imagens de qualidade para compor uma série temporal, é de grande importância avaliar qual frequência de imagens é necessária para obter uma classificação multitemporal precisa. Portanto, este trabalho tem por objetivo extrair informações de séries temporais de dados de sensoriamento remoto para melhorar a precisão da classificação da cobertura do solo, e assim contribuir com o entendimento de padrões temporais de diversas classes da cobertura do solo e indicar abordagens apropriadas para o mapeamento que será realizado durante a implementação do CAR. A área de estudo está localizada no Centro-Oeste do estado de Minas Gerais, e as análises foram limitadas a uma área de 625 km2 referente a uma cena Rapideye (tile 2330313). Foram adquiridas todas as imagens disponíveis do sensor Landsat-5 TM (órbita/ponto 219/073) entre 2000 e 2011. Porém, como regiões tropicais apresentam grande incidência de nuvens e eventual indisponibilidade de imagens TM, foram utilizadas imagens sintéticas oriundas de fusão de imagens TM e MODIS. Para isso, foi adquirido um conjunto de 273 imagens do sensor MODIS (produto MOD13Q1). A fusão de imagens TM e MODIS foi realizada pelo algoritmo STARFM. As imagens TM originais e sintéticas compuseram séries temporais Estacional (quatro imagens/ano), Bimestral (seis imagens/ano), Mensal (12 imagens/ano) e Completa (23 imagens/ano). As séries temporais foram analisadas pelo pacote greenbrown e os resultados gerados foram incorporados como atributos nos algoritmos de aprendizagem de máquina. Os resultados mostraram que o uso de parâmetros gerados a partir do pacote greenbrown, mesmo quando usando imagens TM sintéticas, proporcionaram uma melhoria no desempenho dos classificadores, com destaque para os algoritmos SVM e RF. Além disso, não foram encontradas diferenças significativas entre as classificações geradas utilizando atributos de diferentes frequências temporais. Sendo assim, a classificação multitemporal da imagem Rapideye utilizando parâmetros extraídos de uma série temporal TM, se mostrou aplicável e promissora, visto que dados Rapideye não dispõem de imagens multidatas suficientes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Polyanne Aguiar dos Santos - Coordenador / Luis Marcelo Tavares de Carvalho - Integrante / Tássia Borges Arantes - Integrante / Carolina Gusmão Souza - Integrante.