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Você está aqui: Página Inicial Área-Conhecimento Pesquisa Aplicada e Desenvolvimento Tecnológico Laboratórios, Banco de Testes, Grupos P&D Laboratório de Inteligência ARtificial para Aplicações AeroEspaciais e Ambientais
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Laboratório de Inteligência ARtificial para Aplicações AeroEspaciais e Ambientais

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Publicado em 26/08/2025 16h32 Atualizado em 08/09/2025 18h21
Colaboradores: Dener César Mendes

INPE-LIAREA

Sobre o Laboratório

A Coordenação de Pesquisa Aplicada e Desenvolvimento Tecnológico (COPDT) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) é pioneira em pesquisa e desenvolvimento de inteligência artificial (IA) para os projetos do INPE.

O Laboratório de Inteligência Artificial para Aplicações Aeroespaciais e Ambientais (LIAREA) foi criado em 2024 para consolidar o trabalho da COPDT. O LIAREA se dedica à IA aplicada às áreas de meio ambiente (sensoriamento remoto, previsão de tempo e clima), espaço (astrofísica, geofísica espacial) e engenharia aeroespacial.

O laboratório conta com o apoio de uma equipe diversificada, incluindo servidores do INPE, estudantes de mestrado e doutorado, alunos de graduação e colaboradores externos.


Projetos & Colaborações

  • IDeepS: Projeto de classificação de imagens e dados usando redes neurais profundas para múltiplos domínios.

  • TerraClass: Classificação do uso e cobertura do solo no bioma Cerrado.

  • SISAM: Sistema de Informações Ambientais Integrado à Saúde.

  • Brazil Data Cube: Produção, visualização e análise de grandes volumes de imagens de sensoriamento remoto modeladas como cubos de dados multidimensionais para todo o território brasileiro.

Últimas publicações

  • Previsão de precipitação e monitoramento de secas na América do Sul usando uma abordagem de aprendizado de máquina;
  • Previsão de seca usando aprendizado de máquina: uma revisão sistemática da literatura;
  • Aprendizado de Máquina com Comitê de Votação para Previsão de Geada;
  • CerraData-4MM: Um conjunto de dados de referência multimodal no Cerrado para classificação de uso e cobertura do solo;
  • Evidência Empírica sobre Aprendizado de Poucas Amostras para Classificação de Cenários em Imagens de Sensoriamento Remoto.

Pôsteres

  • Detecção automatizada de embarcações em imagens de sensoriamento remoto usando modelos de aprendizado profundo


Equipe

Pesquisadores do INPE

  • Valdivino Alexandre de Santiago Júnior: Pesquisador e professor.
  • Rafael Duarte Coelho dos Santos: Pesquisador e professor.
  • Juliana Aparecida Anochi: Pesquisadora e professora.
  • Thales Sehn Körting: Pesquisador e professor.
  • Eduardo Pereira dos Santos: Pesquisador.
  • Heder Dorneles Soares: Pesquisador.
  • José Roberto Motta Garcia: Pesquisador.
  • Alex de Almeida Fernandes: Pesquisador.

Colaboradores Externos

  • Elcio Hideiti Shiguemori: Pesquisador e professor.

  • Mateus de Souza Angelo: Pesquisador e professor.

Alunos

  • Mateus de Souza Miranda: Doutorando.

  • Pedro Vinícius da Silva Brito: Doutorando.

  • Rafael Marinho de Andrade: Doutorando.

  • André Estevam Costa Oliveira: Mestrando.

  • Breno Coltro da Costa: Mestrando.

  • Caio Eduardo Dias: Mestrando.

  • Daniel Farkat Alves Fontes: Mestrando.

  • Dener César Mendes: Mestrando.

  • João Vyctor Ferreira da Costa: Mestrando.

  • Júlia Gayotto: Mestranda.

  • Luísa Mirelle Costa dos Santos: Mestranda.

  • Hércules Carlos dos Santos Pereira: Mestrando.

  • Matheus Corrêa Domingos: Mestrando.

  • Maria Clara de Souza Cruz: Iniciação Científica CNPq.


Versão em inglês

Uma versão em Inglês do portal do laboratório LIAREA pode ser acessada aqui.


Contato

  • Endereço: INPE - Av. dos Astronautas, 1758 - Jardim da Granja, São José dos Campos/SP - CEP: 12227-010

  • Email: liarealab@gmail.com


 © Direitos Autorais LIAREA. Todos os direitos reservados.

Tags: Mestrado, Doutorado, Computação Aplicada, Aprendizagem Profunda, Sensoriamento Remoto, Processamento de Imagens, Análise de Dados, Classificação de Uso e Cobertura do Solo, Detecção de Mudanças, Estimativa de Dossel, Segmentação Semântica, Detecção de Objetos, Fusão de Dados, Dados Sintéticos.
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