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SUMMARY:Qualificação de Tese - Deyvis Jefferson Cano Cochachi
DESCRIPTION:O CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO DA UFRGS TEM A SATISFAÇÃO EM CONVIDÁ-LO (A) PARA A QUALIFICAÇÃO DE TESE \n\n“Mapeamento Digital de Solos na Região Andino-Amazônica Central do Peru”. \n  \nAluno (a): Deyvis Jefferson Cano Cochachi\n \nOrientador (a): Prof. Dr. Eliseu José Weber \nBanca Examinadora: \nDr. Alessandro Samuel-Rosa (UTFPR) \nDr. Carlos Gustavo Tornquist (UFRGS) \nDr. Guilherme Garcia de Oliveira (PPGSR/UFRGS) \nData: 06/05//2026 \nHorário: 8h30 \nLocal: https://mconf.ufrgs.br/webconf/00058162 \nRESUMO: O estudo aplica mapeamento digital de solos para predizer a distribuição espacial de pH\, matéria orgânica e textura em uma área andino-amazônica do Peru. Serão integradas covariáveis topográficas\, climáticas\, espectrais\, edáficas e antrópicas\, por meio da seleção por multicolinearidade e de Boruta. O algoritmo Random Forest será utilizado para modelagem e validação (R²\, RMSE e MAE)\, gerando mapas contínuos das propriedades do solo.
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SUMMARY:Qualificação de Tese - Jack Endrick Pastrana Mojica
DESCRIPTION:O CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SENSORIAMENTO REMOTO DA UFRGS TEM A SATISFAÇÃO EM CONVIDÁ-LO (A) PARA A QUALIFICAÇÃO DE TESE\n  \n“Modelos Espaço-Temporais com Fusão Multimodal Baseada em Vision Transformers (ViT) para a Estimação da Estrutura Florestal na Amazônia”.\n \nAluno (a): Jack Endrick Pastrana Mojica\nOrientador (a): Prof. Dr. Daniel Capella Zanotta \nBanca Examinadora: \nDr. Ademir Marques Jr. (Unisinos)\nDra. Tatiana Mora Kuplich (INPE – PPGSR/UFRGS)\nDr. Valdivino Alexandre de Santiago Júnior (INPE) \nData: 06/05/2026 \nHorário: 14h\nLocal: Presencialmente nas dependencias do CEPSRM e remotamente pelo Link: https://mconf.ufrgs.br/webconf/00170112 \nRESUMO: Este trabalho propõe o uso de um Vision Transformer (ViT) multimodal para a estimativa da biomassa acima do solo na Amazônia Sul\, integrando dados de sensoriamento remoto e variáveis ambientais. Foram utilizadas séries temporais do Sentinel-1 e Sentinel-2 entre 2019 e 2023\, enriquecidas com informações climáticas e estruturais do GEDI. O objetivo é capturar relações espaço-temporais por meio de mecanismos de atenção\, contribuindo para a modelagem de variáveis florestais\, o\nmonitoramento ambiental e a interpretabilidade das dinâmicas em florestas tropicais.
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