Bolsa de PD em Sensoriamento Remoto a Curta Distância

Post-Doctoral Fellowship in Close-range Remote Sensing

• Resumo Summary

  Esta proposta tem por objetivo selecionar um pós-doutorando que se envolverá em um Projeto Temático financiado pela FAPESP, intitulado “Sensoriamento Remoto de Alta Resolução para Agricultura Digital”. O pós-doutorado selecionado estará envolvido no desenvolvimento de uma abordagem para estimativa precisa da produção de laranja usando dados de varredura a laser terrestre (VLT) e métodos de aprendizado de máquina/aprendizado profundo (AM/AP). Este projeto será desenvolvido na Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de Presidente Prudente, sob supervisão do Professor Aluir Porfirio Dal Poz.

  As características desejáveis para os candidatos são: título de doutor em Sensoriamento Remoto, Fotogrametria ou ciências afins; sólida formação em Fotogrametria, Sensoriamento Remoto, Ajustamento de Observações, Cartografia e áreas afins; forte conhecimento de programação envolvendo C, C++, Python, entre outras linguagens; bom conhecimento da teoria, algoritmo e implementação de AM/AP; experiência com processamento de dados VLT; boa capacidade de comunicação em inglês e disponibilidade para trabalhar em equipe interdisciplinar; boa produção científica na área relacionada; disponibilidade para frequentes trabalhos de campo; e dedicação integral ao projeto.

  A duração desta bolsa é de 24 meses, com possibilidade de prorrogação, mediante avaliação favorável da FAPESP.

  Mais detalhes sobre a vaga no link: fapesp.br/oportunidades/Call_PD.pdf.

  A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 8.479,20 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 aim of this proposal is to select a postdoc that will engage in a Thematic Project entitled “High Resolution Remote Sensing For Digital Agriculture”. The postdoc selected will be involved in developing a new approach for accurate estimation of orange fruit production by using Terrestrial Laser Scanning (TLS) data and machine/deep learning (ML/DL) methods. This project will be developed at UNESP – São Paulo State University, campus of Presidente Prudente in Brazil, under supervision of Professor Aluir Porfirio Dal Poz.

  The desirable characteristics for the candidates are as follows: PhD degree in Remote Sensing, Photogrammetry, or related sciences; solid background in Photogrammetry, Remote Sensing, Adjustment of Observations, Cartography and related subjects; strong knowledge of programming involving C, C++, Python, among other languages; good knowledge of ML/DL theory, algorithm, and implementation; experience with TLS LiDAR data processing; good communication skills in English and willingness to work in an interdisciplinary team; good record of peer-reviewed publications in the related field; availability for frequent field works; and full-time dedication to the project.

  Link for further details on the position: fapesp.br/oportunidades/Call_PD.pdf.

  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$ 8,479.20 monthly 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. The duration of this fellowship is 24 months, with the possibility of extension, upon FAPESP evaluation.