{"id":32770,"date":"2013-07-29T12:02:11","date_gmt":"2013-07-29T12:02:11","guid":{"rendered":""},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-30T04:00:00","slug":"softwares-analisam-imagens-e-dados-climaticos-de-forma-mais-rapida-e-precisa-32770","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/softwares-analisam-imagens-e-dados-climaticos-de-forma-mais-rapida-e-precisa-32770\/","title":{"rendered":"Softwares analisam imagens e dados clim\u00e1ticos de forma mais r\u00e1pida e precisa"},"content":{"rendered":"


Para aperfei\u00e7oar as ferramentas dispon\u00edveis, pesquisadores do Departamento de Ci\u00eancias de Computa\u00e7\u00e3o do Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade de S\u00e3o Paulo (ICMC\/USP), em S\u00e3o Carlos (SP), deram in\u00edcio, em 2009, ao projeto AgroDataMine \u2013 Desenvolvimento de m\u00e9todos e t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o de dados para apoiar pesquisas em mudan\u00e7as clim\u00e1ticas com \u00eanfase em agrometeorologia, com apoio do Instituto Microsoft Research da Funda\u00e7\u00e3o de Amparo \u00e0 Pesquisa de S\u00e3o Paulo (Fapesp) de Pesquisas em Tecnologia da Informa\u00e7\u00e3o. Desde ent\u00e3o, a equipe vem integrando dados complexos e heterog\u00eaneos \u2013 como imagens de sat\u00e9lites, s\u00e9ries temporais de \u00edndices meteorol\u00f3gicos e modelos clim\u00e1ticos \u2013, medidos em terabytes (trilh\u00f5es de bytes). \u201cUtilizamos e desenvolvemos tecnologias inovadoras e algoritmos matem\u00e1ticos para encontrar correla\u00e7\u00f5es entre os dados, apontando maneiras de identificar eventos extremos, como grandes volumes de chuvas\u201d, explicou Agma Juci Machado Traina, professora do ICMC\/USP e coordenadora da pesquisa. Tr\u00eas novas ferramentas computacionais j\u00e1 est\u00e3o em funcionamento. O software SatImagExplorerextrai s\u00e9ries temporais de \u00edndices meteorol\u00f3gicos a partir de imagens de sat\u00e9lites faz an\u00e1lises de agrupamentos e classifica\u00e7\u00f5es. Com isso, permite avaliar os dados de determinada regi\u00e3o em certo per\u00edodo de tempo. Outro programa, o ClimFractal Analyzer, identifica correla\u00e7\u00f5es a partir de modelos clim\u00e1ticos ou de dados reais. E o TerrainViewer \u00e9 uma ferramenta que permite a visualiza\u00e7\u00e3o de imagens de sat\u00e9lites em tr\u00eas dimens\u00f5es. Os programas est\u00e3o \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o dos pesquisadores do ICMC\/USP e dos parceiros envolvidos no AgroDataMine: a Embrapa Inform\u00e1tica Agropecu\u00e1ria (unidade da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecu\u00e1ria), o Centro de Pesquisas Meteorol\u00f3gicas e Clim\u00e1ticas Aplicadas \u00e0 Agricultura da Universidade Estadual de Campinas (Cepagri\/Unicamp), o Departamento de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade Federal de S\u00e3o Carlos (UFSCar), a Universidade Federal do ABC (UFABC), a Carnegie Mellon University (CMU, nos Estados Unidos) e o Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBdI), do pr\u00f3prio ICMC\/USP. \u201cOs parceiros contribu\u00edram com o desenvolvimento de t\u00e9cnicas, a orienta\u00e7\u00e3o de alunos, a valida\u00e7\u00e3o dos resultados e o fornecimento de dados coletados por sat\u00e9lites, radares e sensores de superf\u00edcie\u201d, disse Traina. Fonte: Ci\u00eancia em pauta<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Prever eventos clim\u00e1ticos com boa anteced\u00eancia e precis\u00e3o proporciona melhorias diretas na produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola. Contudo, tal previs\u00e3o depende da an\u00e1lise de enormes volumes de dados coletados por sat\u00e9lites, radares e sensores. A tecnologia avan\u00e7a, mas a quantidade e a complexidade das informa\u00e7\u00f5es desafiam meteorologistas e agrometeorologistas.<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-32770","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32770","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=32770"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32770\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=32770"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=32770"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/crea-am.org.br\/creaam_site\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=32770"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}