Bolsa de PD em Geociências - Sensoriamento remoto

Post-doctoral Fellowship in Geosciences - Remote Sensing

• Resumo Summary

  As zonas alagadas do Pantanal são cartacterizadas por vários tipos de lagoas com águas variando de alcalinas até doces. Estudos prévios mostraram que pequenas variações no nível de alcalinidade das águas das lagoas podem gerar uma alta reatividade e mudanças significativas na produção de gases de efeito estufa.

  Para quantificar a emissão desses gases no Pantanal será necessário conhecer a distribuição espacial e temporal dos diferentes tipos das lagoas. Dados obtidos com a utilização de diferentes tipos de sensores podem ser aplicados com o objetivo de separar as diferentes lagoas do Pantanal e categorizá-las de acordo com a sua alcalinidade, quantidade de matéria orgânica em suspensão, ocorrência de biomassa vegetal e grau de conexão com o sistema de drenagem principal.

  O projeto propõe a utilização de imagens do sensoriamento remoto obtidas por sistemas de sensoriamento passivos (hiperespectral/multiespectral) e ativos (SAR) durante as estações seca e chuvosa na região da Nhecolândia (Pantanal). Após a aquisição e pré-processamento dos dados, uma abordagem multisensorial será usada para diferenciar os tipos de lagoas, para modelar as temperaturas da superfície das lagoas e caracterizar as feições geomorfológicas das margens das lagoas de acordo com o nível de conectividade com o sistema da drenagem principal.

  Habilidades requeridas

  Como se trata de um projeto multidisciplinar, é desejavél que o candidato possua:

  1) Experiência em sensoriamento remoto e GIS (Geographic Information Systems) aplicados aos seguintes temas – Ciências Naturais, Ecologia, Ciências do Solo e dos Recursos Naturais;
  2) Habilidades para processar imagens digitais por sensores orbitais e gerar resultados relevantes para análises estatísticas relacionadas a modelos espaciais e temporais de assinaturas espectrais de alvos naturais;
  3) Experiência comprovada em trabalhar com sistemas de informação geográfica, tais como ArcGis, IDRISI, ENVI, QGIS, SAGA, etc.

  É desejável, mas não obrigatório, um conhecimento básico de linguagem de programação, principalmente em ambiente JAVA Script na plataforma do Google Earth Engine para processamento de imagens na nuvem por sensoriamente remoto. A integração do pós-doutorando com outros pesquisadores envolvidos no projeto é, igualmente, desejável.

  Como candidatar-se

  As inscrições serão feitas exclusivamente por mail. As inscrições devem ser enviadas à Prof. Dr. Adolpho José Melfi (ajmelfi@usp.br) até o dia 17 de novembro de 2017. Para a inscrição, favor anexar ao mail: i) Carta de Motivação; ii) Duas cartas de referência; iii) Curriculum Vitae, contendo informações sobre a produção científica e que evidenciam as habilidades para conduzir o projeto.

  Processo de seleção

  A seleção será feita, inicialmente, com base na avaliação do currículum vitae dos candidatos e na carta de motivação. Posteriormente, será realizada uma entrevista pessoal ou por videoconferência. Nesta etapa, serão entrevistados no máximo 6 candidatos, selecionados na primeira etapa de avaliação. Na entrevista serão avaliadas as habilidades do candidato em questões pertinentes ao projeto.

  Resultado da seleção: dia 08 de dezembro de 2017.

  Data de início: 1º de março de 2018 (duração da bolsa será de 2 anos, com prorrogação possível de 1 ano).

  The Pantanal wetlands are characterized by various types of alkaline or freshwater lakes. Previous studies have shown that small variations in a lake alkalinity level can lead to a high reactivity and significant changes in the production of greenhouse gases.

  To quantify the greenhouse gases emission of the Pantanal, it is therefore necessary to know the spatial and temporal distribution of the different types of lake. Remote sensing data obtained by different types of sensor can be applied, in order to separate the Pantanal lakes and to categorize them according to their alkalinity, amount of suspended organic matter, occurrence of vegetal biomass and degree of connection with the major drainage system.

  The project objective is to use remote sensing imagery obtained by passive (hyperspectral and multispectral) and active (SAR) sensor systems, in dry and wet seasons of the Nhecolândia area of the Pantanal. After acquisition and preprocessing of remote sensing data, a multisensor approach will be used to differentiate the lake types, to model the lake surface temperatures, to characterize their geomorphological surroundings and to group them according to the level of connectivity with the major drainage system.

  Desirable Skills

  The candidate must have:

  1) Experience in remote sensing and GIS (Geographic Information Systems) applied in the following themes (but not limited to): Natural Science, Ecology, Soil Science and Natural Resources;
  2) Abilities to process digital images obtained by orbital sensors and to derivate relevant results for statistical analyses related to spatial and temporal modeling of spectral signatures of natural targets;
  3) Proven experience in working with Geographic Information Systems such as ArcGIS, IDRISI, ENVI, QGIS, SAGA etc.

  It is desired, but not mandatory, a basic knowledge of programming language, mostly regarding JAVA Script environment into Google Earth Engine Platform for processing remote sensing images in the cloud. The integration of the postdoc with other researchers involved in the project is desirable.

  How to Apply

  Applications will be made exclusively by e-mail, with the documentation attached. Applications should be directed to Prof. Dr. Adolpho José Melfi (ajmelfi@usp.br) until November 17, 2017. For application, please attach to the message: i) Motivation Letter; ii) Two reference letters; iii) Curriculum Vitae with published articles and evidencing the abilities to conduce the project.

  Selection

  The selection will be made primarily based on the curriculum of the candidates and on motivation letter and further by the personal or video conference interviewing process (maximum of 6 candidates selected for this stage), where the abilities in the issues will be verified and also other commonalities will be discussed.

  Result of Selection: December 08, 2017

  Starting Date: March 1st 2018 (duration of 2 years, with possible extension for 1 additional year)