Veraldo Liesenberg

Pós-doutorado

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Produções bibliográficas

• BIFFI, L. J. ; MITISHITA, E. A. ; LIESENBERG, Veraldo ; SANTOS, A. A. ; GONCALVES, D. N. ; ESTRABIS, N. V. ; SILVA, J. A. ; OSCO, L. P. ; RAMOS, A. P. M. ; CENTENO, J. A. S. ; SCHIMALSKI, M. B. ; RUFATO, L. ; RAFAELI NETO, S. L. ; MARCATO JUNIOR, J. ; GONCALVES, W. N. . ATSS Deep Learning-Based Approach to Detect Apple Fruits. Remote Sensing , v. 13, p. 54, 2021.

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• Liesenberg, Veraldo ; REFOSCO, Júlio César ; ANJOS, Jonas Ternes dos . Determinação das características fluviomorfológicas da bacia hidrográfica do rio do Testo, mediante a utilização de um Sistema de Informações Geográficas. In: VII Seminário Integrado de Iniciação Científica, 2001, Blumenau. Anais do .... Blumenau: FURB/UNIVALI/UNOESC, 2001. v. 1. p. 92-92.

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Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2018 - Atual

  Potencial de dados Remotamente Situados para o Monitoramento da Vegetação, Análise de Risco e Desastres Naturais no Estado de Santa Catarina, Descrição: O principal objetivo desta proposta é avaliar múltiplos dados de sensoriamento remoto, em especial, dados polarimétricos e interferométricos do retroespalhamento advindos de dados de Radar de Abertura Sintética (do inglês, Synthetic Aperture Radar - SAR) em nível orbital para o monitoramento da vegetação, análise de risco e desastres naturais no Estado de Santa Catarina. Propõe-se ainda o uso combinado de dados de sensores multi- e hiperespectrais e de perfilamento a LASER aerotransportado (do inglês, Airborne Laser Scanning (ALS) ou Light Detection And Ranging LiDAR). Estes constituem-se o estado da arte em Sensoriamento Remoto. Como áreas de estudo recomenda-se algumas áreas com disponibilidade prévia dos dados remotamente situados supracitados, localizadas no Meio-Oeste Catarinense, Planalto Sul Catarinense e do Vale do Itajaí. Nestas áreas, nas diferentes propriedades de posse de particulares bem como de empresas do setor florestal catarinense, observa-se uma boa representatividade espacial de diferentes tipologias florestais naturais e talhões contendo florestas plantadas (e.g. Pinus spp., Eucalyptus spp.). Ainda, áreas que sofreram nos últimos anos desastres naturais representativos. A partir dos dados LiDAR serão extraídos diferentes métricas que permitem descrever a estrutura vertical da floresta. Por outro lado, dados SAR polarimétricos e interferométricos permitirão explorar atributos geométricos da vegetação enquanto que dados ópticos multi- e hiperespectrais os constituintes macro- e microscópicos, como a composição físico-química da vegetação. A abordagem proposta envolve a utilização de dados multi-sensores visando o desenvolvimento de uma metodologia que permita uma adequada discriminação dos diferentes estádios da sucessão secundária das florestas nativas, idades de plantios comerciais, a quantificação de carbono em áreas de remanescentes florestais, e detecção de zonas de inundação e cicatrizes de deslizamentos no que tange à análise de risco e desastres naturais. As distintas naturezas de interação da radiação eletromagnética (REM) com a vegetação podem permitir uma maior separabilidade entre diferentes tipologias existentes, bem como inferir em sua biomassa aérea e consequentemente no conteúdo de carbono. Portanto, o uso combinado de dados remotamente captados pode melhorar as estimativas dos recursos florestais do Estado fomentando a formulação de políticas públicas subsidiando práticas de monitoramento, implementação de manejo florestal sustentável e aos mecanismos de redução de emissões por desmatamento e degradação florestal (REDD+). Ainda, podem apoiar a difusão do uso e da aplicação multidisciplinar de dados de sensoriamento remoto, especialmente SAR cujas pesquisas no Estado ainda são inexistentes, fortalecendo assim, o programa de pós-graduação em Engenharia Florestal do Estado de Santa Catarina nos cenários nacional e internacional.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (3) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Veraldo Liesenberg - Coordenador / André Felipe Hess - Integrante / SCHIMALSKI, MARCOS BENEDITO - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa Catarina - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 8

• 2018 - Atual

  Mapeamento e Monitoramento de Ambientes Florestais Complexos Explorando Múltiplos dados de Sensoriamento Remoto e Aprendizado Profundo, Descrição: Atualmente observa-se tendências emergentes na área de análise de imagens e dados de sensoriamento remoto graças às técnicas de Aprendizado Profundo (AP). Similarmente, nos últimos anos, nota-se um aumento sem precedentes no volume de dados de Observação da Terra disponibilizados, em muitos casos, de modo gratuito. No entanto, o treinamento de métodos baseados em AP requer grandes volumes de dados rotulados e a coleta de amostras rotuladas para aplicações de sensoriamento remoto tende a ser demorada e dispendiosa. Isto é bem verdade para o setor florestal, seja para áreas de florestas nativas e/ou plantadas. Em geral, estas áreas estão localizadas em locais remotos, o que dificulta o acesso.Ainda, a coleta de dados, podem ser citados parâmetros biogeofísicos demandam tempo para serem coletados e oferecem risco. Entretanto, dados desta natureza são essenciais para estudos que visem quantificação de biomassa, estoques de Carbono e as suas relações com as mudanças globais. O presente projeto investiga estratégias para lidar como problema da escassez de dados rotulados de sensoriamento remoto para o treinamento de soluções baseadas em AP e máquinas de aprendizado tradicionais (e.g. Support Vector Machine, Random Forest, etc). A pesquisa tem o enfoque em problemas de classificação e recuperação "pixel-a-pixel" em imagens e dados de sensoriamento remoto. Na literatura, esta abordagem é conhecida como sendo "segmentação semântica". Especificamente, este projeto de pesquisa se concentrará em duas abordagens principais, a saber, pré-treinamento não supervisionado, e treinamento com rótulos ruidosos.As abordagens supra-citadas serão testadas e avaliadas no mapeamento do uso e cobertura da terra, bem como no monitoramento de culturas agrícolas, pomares destinados para a fruticultura e reflorestamentos, além da recuperação de parâmetros biogeofísicos da vegetação, a partir de sequências de agrícolas, pomares destinados para a fruticultura e reflorestamentos, além da recuperação de parâmetros biogeofísicos da vegetação, a partir de sequências de imagens multitemporais de diferentes sensores aéreos e orbitais, atuando nos espectros óptico e de microondas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Veraldo Liesenberg - Coordenador / Marcos Benedito Schimalski - Integrante / André Felipe Hess - Integrante / Emanuel Arnoni Costa - Integrante.

• 2018 - Atual

  Mapeamento de carga de combustível e simulação do comportamento e propagação do fogo no bioma Cerrado com uso de tecnologias de modelagem e sensoriamento remoto, Descrição: A Agência Espacial Norte Americana (NASA) e Universidade de Maryland (UMD) estão desenvolvendo o primeiro LiDAR (do inglês, light detection and ranging) orbital destinado exclusivamente ao monitoramento global dos ecossistemas florestais. O The Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI), assim denominado, será enviado a estação espacial internacional no final de 2018, e fornecerá estimativas da estrutura florestal, tais como altura de copas e biomassa aérea. Este projeto de pesquisa tem como objetivo i) avaliar a aplicação da tecnologia GEDI como ferramenta eficiente no mapeamento das cargas de combustível superficial e de copa, e ii) testar tecnologias de simulação do comportamento e propagação do fogo como subsídio para o Manejo Integrado do Fogo (MIF) no bioma Cerrado. A área de estudo abrange toda extensão do bioma Cerrado, porém as análises do comportamento e disseminação do fogo serão realizadas somente nas áreas de atuação do programa Prevfogo-Ibama presentes no Cerrado. O projeto será dividido em três etapas: Etapa 1) Nesta etapa, modelos matemáticos serão calibrados e validados com dados GEDI simulados através de dados LiDAR coletados por veículos aéreos não tripulados. Os modelos preditivos da carga de combustível gerados e métricas da estrutura florestal fornecidas pelo GEDI pós-lançamento serão utilizadas para gerar estimativas das cargas de combustível à nível de footprint (parcelas circulares com 25 m de raio) para o Cerrado; Etapa 2) Nesta etapa, estimativas das cargas de combustível superficial e aéreo derivadas do GEDI em nível de footprint, métricas derivados de imagem de satélite Sentinel-2A e o método de imputação ?k-vizinho mais próximo? (k-NN - k-Nearest Neighbour imputation) serão combinados para mapear as cargas de combustíveis a cada 90 dias para toda a extensão do bioma Cerrado; Etapa 3) Nesta etapa, simulações do comportamento e propagação do fogo, além de mapas de probabilidade de queima serão gerados para as áreas de atuação do programa Prevfogo no Cerrado com o uso dos programas FARSITE e FLAMMAP. Nesta etapa também será desenvolvido um pacote em R (rGEDI) e aplicado web (webFuelCerrado) para divulgação dos modelos matemáticos ajustados, mapas das cargas de combustíveis, comportamento e propagação do fogo e mapas de probabilidade de queima. Este projeto conta com a parceria de pesquisadores e professores das instituições: Universidade de Maryland (UMD), NASA Goddard Space Flight Center, Serviço Florestal Norte Americano (USDA Forest Service), Universidade de Alcalá (UA), Universidade de Lleida (UL), Universidade da Flórida (UF), Universidade Federal do Paraná (UFPR), Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ), Universidade Federal São João del-Rei (UFSJ), Universidade Federal de Viçosa (UFV), Universidade de Brasília (UnB), Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) e Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP). Chamada CNPq/Prevfogo-Ibama N 33/2018.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Veraldo Liesenberg - Integrante / Carine K. Silva - Coordenador / Carlos A. Silva - Integrante / Ana Paula Dalla Corte - Integrante / Hudak, Andrew T. - Integrante / Adrián Cardil - Integrante / Eben N. Broadbent - Integrante / Gustavo Eduardo Marcatti - Integrante / Mariano Garcia Alonso - Integrante / BRUNO A. F. DE MENDONÇA - Integrante / Renato Vinícius Oliveira Castro - Integrante / Eraldo Aparecido Trondoli Matricardi - Integrante / Elpídio Inácio Fernandes Filho - Integrante / Danilo Roberti Alves de Almeida - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2018

  Characterizing Tropical Successional Forest Stages in Eastern Amazon (Brazil) and Central Kalimantan (Indonesia) with L-band SAR data under REDD mechanism, Descrição: L-band SAR data are suggested for future investigations in order to improve mapping precision and to monitor secondary forest biomass on a regular basis. More recently, strong political support from the U.N., endorsing the ?Reducing Emissions from Deforestation and Degradation? (REDD) pact, has highlighted the ecological ramifications of endangered environments (Gibbs et al., 2007). This highlights the need for a comprehensive forest inventory and management of the forest resources in the eastern Amazon (Brazil) and Central Kalimantan (Indonesia). Due to the frequent cloud coverage of those regions, the evaluation of different polarization modes of the Advanced Land-Observing Satellite (ALOS) Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) should be experimented for the characterization of forested classes in degraded tropical rain forest environments. Extensive field measurements have been conducted by the author of this proposal in both suggested investigation sites. Available high spatial resolution images such as SPOT-5, airborne LiDAR measurements and aerial photographs will be used as additional ground reference and as ancillary input data in the classification scheme. Measurements of LiDAR and aerial photographs are already available and are planned to be acquired in near future again for both test sites. The characterization of the secondary forest and their successional stages will be performed with the evaluation of the backscattering intensity, polarimetric features, interferometric coherence and texture parameters for classification purposes using advanced classification methods such as support vector machines (SVM), Random Forest (RF), Neural Networks (NN), etc. The retrieval of the in-situ measured bio/geophysical parameters will be also experimented. The temporal analysis of backscattering intensity, polarimetric features will allow the analysis of the forest threats such as forest degradation by illegal logging or hunting activities and deforestation. The integration with other remotely sensed data such as optical SPOT-5, CBERS or LANDSAT will be also performed in order to reduce misclassification between classes. The integration will also be performed with LiDAR in order to minimize uncertainties in the retrieval of bio/geophysical parameters. Precipitation events will be characterized before and prior data acquisition in order to describe possible effects on the classification performance and bio/geophysical retrievals as pointed out by the author (Liesenberg and Gloagen, 2013). The main hypothesis of this application is that the joint analysis of ALOS/PALSAR and their derived parameters with additional data will perform the different analysis better and thus encourage the further development of joint techniques under the Reducing Emissions from Deforestation and Degradation (REDD) mechanism. The results are expected to be used on a larger scale by local environmental authorities and NGOs.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Veraldo Liesenberg - Coordenador / Richard Gloaguen - Integrante / Carlos Roberto de Souza Filho - Integrante., Número de produções C, T & A: 6

• 2011 - 2018

  Evaluating the potential of SAR data to support Public Sustainable Forest Management (SFM) in tropical rain forest sites, Descrição: This proposal is a part of a PhD investigation supported by the Brazilian Council for Scientific and Technological Development (CNPq) and the German Academic Exchange Service (DAAD). This investigation intends to retrieve someforest biophysical parameter variables which show direct influence on the spatial and temporal patterns of carbon stores and fluxes, key parameters in global change studies. The work done in this proposal will provide baseline of biophysical parameter measurements from field surveys of different successional stage areas to which a number of remote sensing measures can be compared. Work at these sites will allow to investigate at what extent may radar data (polarimetric and interferometric data) measurements be used to improve: (a) overall classification accuracy of secondary forest; and (b) secondary forest biophysical parameter estimates?. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Veraldo Liesenberg - Coordenador / Richard Gloaguen - Integrante / Hermann Heilmeier - Integrante., Número de produções C, T & A: 7

• 2011 - 2018

  Evaluating the potential of multiple sources of remote sensing data to support Public Sustainable Forest Management (SFM) in Amazon tropical rain forest sites, Descrição: This proposal is a part of a PhD investigation supported by the Brazilian Council for Scientific and Technological Development (CNPq) and the German Academic Exchange Service (DAAD). This investigation intends to evaluate the potential of multifrequency SAR to discriminate successional forest stages and traditional land use classes in the Amazon. Yet, to retrieve some forest biophysical parameter variables which show direct influence on the spatial and temporal patterns of carbon stores and fluxes, key parameters in global change studies. The work done in this proposal will provide baseline of biophysical parameter measurements from field surveys of different successional stage areas to which a number of remote sensing measures can be compared. Work at these sites will allow to investigate at what extent may radar data (polarimetric and interferometric data) measurements be used to improve: (a) overall classification accuracy of secondary forest; and (b) secondary forest biophysical parameter estimates?. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Veraldo Liesenberg - Coordenador / Richard Gloaguen - Integrante / Hermann Heilmeier - Integrante., Número de produções C, T & A: 4

Prêmios