DPI - Divisão de Processamento de Imagens
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:: Sexta-feira, 21 de Julho de 2017
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Pós-Graduação

Os cursos de pós-graduação da DPI são ministrados por nossos pesquisadores como parte dos programas regulares de Mestrado e Doutorado em Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento e em Computação Aplicada. Para fazê-los como aluno isolado, consulte a Coordenação da Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto ou a Coordenação da Pós-Graduação em Computação Aplicada.




Objetivo: Oferecer um panorama geral da tecnologia de Geoprocessamento, ao discutir os fundamentos teóricos e principais aplicações nos domínios ambiental e cadastral.

Carga Horária: 45 horas/aula e 60 horas para a realização de um projeto individual.


Objetivo: Oferecer um curso que apresente as principais técnicas de Análise Espacial no contexto de estudos de Geoprocessamento, incluindo: Álgebra de Mapas, Análise Multi-Critério, Classificação Contínua, Geoestatística e Qualidade de Dados.

Carga Horária: 45 horas/aula e 60 horas para a realização de um projeto individual.


Objetivo: O curso apresentará o papel dos gases de efeito estufa no forçamento radioativo, e as principais fontes e os principais sumidouros desses gases. Também serão discutidos impactos das mudanças climáticas sobre os ciclos biogeoquímico e hidrológico, sobre o funcionamento e a composição dos ecosistemas e sobre a sociedade.

Carga Horária: 45 horas/aula.


Objetivo: Oferecer os fundamentos teóricos sobre modelagem estatística, polarimetria e interferometria de Imagens SAR; e fundamentos práticos das técnicas de Processamento Digital de Imagens SAR, para os dados obtidos por sensores orbitais e aerotransportados.

Carga Horária: 45 horas/aula e 60 horas para a realização de um projeto individual.


Objetivo: oferecer ao aluno os fundamentos teóricos e as técnicas de uso de Processamento Digital de Imagens, para o caso de dados obtidos por sensores orbitais e aerotransportados, incluindo: Realce, Filtragem, Transformações Multiespectrais e Classificação de Imagens.

Carga Horária: 45 horas/aula e 60 horas para a realização de um projeto individual.



Ementa: Modelagem de Dados: Modelo entidade e relacionamento, modelo relacional e modelo orientado a objetos. Modelagem de dados Geográficos e Ambientais. Álgebra relacional, linguagem de consulta (SQL e OQL) e suas extensões espaciais. Indexação espacial e multidimensional. Arquivamento de grandes volumes de dados em múltiplos níveis. Transações de longa e curta duração. Integridade e recuperação de dados geográficos. Bibliotecas digitais.


Pré-requisito: Cálculo básico e álgebra linear, experiência em programação será útil. Ementa:Introdução: problemas, aplicações, fases de processamento, sistemas de imageamento. Noções de Percepção visual: sistema visual humano, brilho, contraste, cor, Sistema RGB, equipamento de visualização, tabela de cores. Digitalização: Amostragem e Quantização. Transformadas: Fourier, wavelet. Restauração de imagens: Modelos de degradação, filtragem inversa e filtragem Wiener. Registro de imagens: transformações geométricas, métodos de interpolação. Realce de Imagens: processamento pontual, filtragem espacial e no domínio da freqüência e filtros não-lineares. Componentes Principais. Realce de Cores: IHS, pseudocor, falsa cor. Segmentação. Extração de atributos. Modelo Linear de Mistura.


Pré-requisito: CAP-224

Ementa: Aplicações de reconhecimento de padrões. Funções discriminantes lineares. Teoria da decisão estatística. Testes de Neyman-Pearson e Minimax. Cálculo de probabilidade de erro. Introdução à teoria da estimação de parâmetros. Aprendizado bayesiano com supervisão. Algoritmos de treinamento. Classificação em múltiplas classes. Extração de atributos. Função discriminante linear de Fisher. Agregação de dados.

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