Bolsa de PD em Sensoriamento Remoto

Post-Doctoral Fellowship in Remote Sensing

• Resumo Summary

  A região da Nhecolândia (Pantanal-MS) apresenta milhares de lagoas com águas que podem variar de doce à alcalina. Estudos prévios mostraram que pequenas variações na alcalinidade podem gerar mudanças significativas na produção de gases de efeito estufa. O projeto tem como objetivo utilizar dados de sensoriamento remoto (SR) passivo (hiperespectral e multiespectral) e ativo (SAR) para avaliar a distribuição espacial e quantificar a emissão de gases de efeito estufa emitidos pelos diferentes tipos de lagoas. Para tal é necessário classificá-las de acordo com a sua alcalinidade, quantidade de matéria orgânica em suspensão e etc.

  Requisitos: 1) experiência em SR e SIG (Sistemas de Informações Geográficas) aplicados a: Ciências Naturais, Ecologia, Ciências do Solo e dos Recursos Naturais; 2) habilidades para processar imagens e gerar resultados para análises estatísticas relacionadas a modelos espaciais e temporais de assinaturas espectrais de alvos naturais; 3) experiência com SIG’s como ArcGis, ENVI, QGIS, etc. É essencial possuir experiência com o processamento de dados SAR e desejável, mas não obrigatório, conhecimento básico de linguagem de programação, principalmente JAVA Script para processamento de imagens em nuvem na plataforma do Google Earth Engine.

  Anexar: Carta de Motivação; 2 cartas de referência; CV enfatizando as habilidades requeridas no projeto.

  A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 7.373,10 mensais e Reserva Técnica equivalente a 15% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

  The Nhecolândia region in the southern part of Pantanal in Brazil presents thousands of lakes with water types varying from freshwater to alkaline. Previous studies have shown that small variations in alkalinity may result in important changes in the production of greenhouse gases. The project aims to use passive (hyperspectral and multispectral) and active (SAR) remote sensing imagery to evaluate the spatial distribution and quantify the greenhouse gas emission of the lakes. For this, it is necessary to classify them according to their alkalinity, amount of organic matter in suspension, etc.

  Required Skills: The candidate must have: (1) experience in RS and GIS (Geographic Information Systems) applied to Natural Sciences, Ecology, Soil Sciences, and Natural Resources; (2) skills to process images and generate relevant results for statistical analysis related to spatial and temporal models of spectral signatures of natural targets; (3) expertise with GIS’ such as ArcGis, ENVI, QGIS, etc. It is essential to have experience with SAR data processing and desirable, but not mandatory, basic knowledge of programming language, mainly JAVA Script for processing cloud images on the Google Earth Engine platform. The integration of the postdoctoral fellow with the project researchers is also desirable.

  Attach: Motivation Letter; 2 reference letters; CV emphasizing the skills required in the project.

  This opportunity is open to candidates of any nationalities. The selected candidate will receive a Post-Doctoral fellowship from the São Paulo Research Foundation (FAPESP) in the amount of R$ 7,373.10 monthly and a research contingency fund, equivalent to 15% of the annual value of the fellowship which should be spent in items directly related to the research activity.