Bolsa de PD em Agricultura de Precisão

Post-Doctoral Fellowship in Precision Agriculture

• Resumo Summary

  O bolsista, juntamente com mestrandos, deverá liderar trabalhos de investigação que visam desenvolver técnicas e procedimentos para a geração de dados em busca da identificação de indivíduos em culturas com assincronicidade na produção, como banana e pupunha.

  Como ponto de partida será explorada a segmentação de imagens aéreas RGB para individualizar plantas. O objetivo é desenvolver procedimentos que levem à estimativa de produtividade a partir da individualização de planta e associando o ciclo fisiológico, estimar produtividade ao longo de períodos determinados. O trabalho deve focar na coleta de imagens e de dados de campo em áreas de cultivo em pequena escala, seguido de técnicas de processamento de imagens visando a segmentação de indivíduos.

  É esperado que possua doutorado no contexto da Engenharia Agrícola ou Agronomia, com direcionamento para aplicações da Agricultura de Precisão, envolvendo sensoriamento remoto, imageamento, segmentação e classificação de imagens.

  É indispensável ter experiência com atividades de campo, técnicas de análise de imagens, métodos supervisionados de aprendizado de máquina para classificação, linguagens de programação (R e Python), uso de inteligência artificial e experiência no uso de SIG.

  As qualificações incluem capacidade comprovada de publicar artigos revisados por pares, bom relacionamento interpessoal e fluência em inglês e português.

  A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 12.000,00 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

  The fellow, together with master's students, will lead research projects that aim to develop techniques and procedures for generating data to identify individuals in crops with asynchronous production, such as banana and pupunha. As a starting point, the segmentation of RGB aerial images will be explored to individualize plants.

  The objective is to develop procedures that lead to yield estimation based on the individualization of plants and, by associating the physiological cycle, estimate yield over specific periods. The work should focus on the collection of images and field data in small-scale cultivation areas, followed by image processing techniques aimed at segmenting individuals.

  The candidate is expected to have a doctorate in the context of Agricultural Engineering or Agronomy, with a focus on Precision Agriculture applications, especially involving remote sensing, imaging, segmentation and image classification.

  Experience with field activities, image analysis techniques, supervised machine learning methods for classification, programming languages (R and Python), use of artificial intelligence and experience in the use of desktop GIS is essential.

  Minimum qualifications include a proven ability to publish peer-reviewed articles, strong interpersonal skills, and adequate fluency in English and Portuguese.

  This opportunity is open to candidates of any nationality. The selected candidate will receive a Post-Doctoral fellowship from the São Paulo Research Foundation (FAPESP) in the amount of R$ 12,000.00 monthly (in force starting August 1st) and a research contingency fund, equivalent to 10% of the annual value of the fellowship which should be spent on items directly related to the research activity.