Bolsa de PD em Mapeamento/Sensoriamento Remoto

Post-doctoral Fellowship in Remote sensing/Mapping

• Resumo Summary

  A vaga de Pós-Doutorado é parte do projeto "Monitoramento de sistemas integrado lavoura-pecuária por meio de sensoriamento remoto e agricultura de precisão para uma produção mais sustentável - rumo a agricultura de baixo carbono" (Processo 2017/50205-9), no âmbito do convênio entre FAPESP e NWO (Organização Holandesa para Pesquisa Científica). 

  O candidato selecionado desenvolverá, testará e aplicará técnicas de análise de sensoriamento remoto para mapear e monitorar pastagens e sistemas mistos de pastagens no oeste do estado de São Paulo, Brasil. O candidato selecionado irá:

  • Proceder a uma revisão de diferentes métodos de intensificação agrícola, tendo em conta os aspectos associados à agricultura e pecuária;
  • Identificar diferentes algoritmos para classificar manejos distintos de pastagens;
  • Explorar as possibilidades de identificar pastagens naturais e intensificadas e sistemas mistos de agricultura-pecuária usando dados de séries temporais de diferentes sensores;
  • Desenvolver classificadores digitais usando imagens de séries temporais com algoritmos de aprendizado de máquina para mapear diferentes tipos de sistemas agropecuários;
  • Construir modelos (dados de biomassa x sensoriamento remoto).

  Vários laboratórios e instituições colaboram neste projeto, tais como NIPE - Núcleo Interdisciplinar de Planejamento Energético da Unicamp, Embrapa Informática, Faculdade de Engenharia Agrícola-Unicamp, UNOESTE (Universidade do Oeste de São Paulo), Universidade New Hampshire-EUA, e Delft University (Holanda).

  O pós-doutorando estará sob a supervisão do Professor Jansle Rocha e irá colaborar com os diferentes pesquisadores envolvidos no projeto.

  A bolsa estabelece um auxilio mensal de R $ 7.373,10, acrescido de 15% do valor anual considerada como reserva técnica, para as despesas relacionadas com a pesquisa.

  Habilidades e Competências desejadas:

  • Doutorado em engenharia, ciências da terra, geografia, agronomia, engenharia agrícola ou disciplinas relacionadas a sensoriamento remoto;
  • Experiência anterior em processamento avançado de imagens de sensoriamento remoto . Experiêncoia com imagens de radar será considerada como bônus;
  • Conhecimento prático de programação (ex: Matlab, R, Python, etc) e técnicas de análise de dados. Conhecimentos avançados em R e aprendizado de máquina serão considerados vantagem;
  • Formação mínima inclui capacidade demonstrada para publicar artigos científicos, habilidades eficazes de comunicação oral e trabalhar bem em um ambiente de colaboração e em equipe;
  • Fortes habilidades interpessoais e fluência adequada em Inglês. Português será um diferencial;
  • Trabalho em tempo integral, 24 meses renováveis por mais 12 meses, a partir de novembro 2018.

  Processo de Seleção

  Inscrições e informações devem ser dirigidas por e-mail para Paulo Graziano (graziano@g.unicamp.br) com cópia para Johinislan Prates gerente de projetos NIPE, (johinislan@nipe.unicamp.br), referenciar "projeto FAPESP 2017/ 50205-9 pós-doc PD2" no campo de assunto.

  Enviar carta de apresentação indicando suas experiências profissionais e como você iria satisfazer as qualificações mínimas (2 páginas no máximo), um CV, e duas cartas de recomendações (todos os documentos em formato PDF).

  Inscrições até 30 de setembro de 2018. 

  This post-doc position is part of the project "Monitoring integrated crop-livestock systems through remote sensing and precision agriculture for more sustainable production - Towards Low Carbon Agriculture” (Grant number 2017/50205-9).

  The successful candidate will develop, test and apply remote sensing analysis techniques to map and monitor pasture and mixed crop-pasture systems in western São Paulo state, Brazil. The successful candidate will:

  • Carry out a review of different methods of agricultural intensification taking into account crop and livestock association aspects;
  • Identify different algorithms for classifying distinct pasture managements;
  • Explore the possibilities of identifying natural and intensified pasture and mixed crop-livestock systems using time-series data from different sensors;
  • Develop digital image classifiers using time-series imagery with machine learning algorithms to map different types of crop-livestock systems;
  • Build models (biomass x remote sensing data).

  Several laboratories and institutions collaborate in this project, such as Interdisciplinary Center for Energy Planning (NIPE) and the School of Agricultural Engineering - Feagri of the University of Campinas (UNICAMP), Agricultural Informatics Unit of EMBRAPA [Brazilian Agricultural Research Corporation], Universidade do Oeste Paulista - Unoeste, and the Delft University of Technology - TUDelft.

  The post-doc will be under the supervision of Professor Jansle Rocha and will collaborate with the different researchers involved in the project.

  The fellowship includes a tax­free monthly stipend of R$ 7.174,80, plus 15% of the yearly value for research related expenses. All conditions and salary related to this FAPESP post-doc are listed there : http://www.fapesp.br/en/postdoc.

  Desired skills and competence

  • A Ph.D. in engineering/earth sciences/ geography/ agronomy, with applications of remote sensing;
  • Experience on time series, advanced digital image processing and analysis of remotely sensed data. Experience with radar imagery will be a bonus;
  • Experience in field data collection/measurements;
  • Working knowledge of coding languages (ex: Matlab, R, Phyton, etc. ) and data analysis techniques . Advanced skills in R and machine learning will be considered an asset;
  • Minimum qualifications include a demonstrated ability to publish peer-reviewed papers, effective oral communication skills, and to work well in a collaborative team environment;
  • Strong interpersonal skills and adequate fluency in English, Portuguese will be a bonus;
  • Full-time work, 1 year, starting in November 2018;
  • All conditions and salary related to this FAPESP post-doc are listed here: http://www.fapesp.br/en/postdoc.

  Selection process

  Inquiries should be directed by email to Paulo Graziano (graziano@g.unicamp.br) with a copy to NIPE project manager (Johinislan Prates, jprates@unicamp.br), including “FAPESP project 2017/50205-9 post-doc PD2” in the subject line until September 30st, 2018.

  Send a cover letter stating your professional experiences and how you would satisfy the minimum qualifications (2 pages max), a CV, and two recommendations letters (all documents in pdf format).

  Submissions by email until September 30th , 2018.