Análise Espacial de Surto de Covid-19 no Estado de Minas Gerais, Considerando Aspectos de Saúde, Ambientais e Sociais

Descrição: O Projeto Análise Espacial de Surto de Covid-19 no Estado de Minas Gerais, Considerando Aspectos de Saúde, Ambientais e Sociais foi aprovado no Edital de Seleção Emergencial “PREVENÇÃO E COMBATE A SURTOS, ENDEMIAS, EPIDEMIAS E PANDEMIAS” nº 09/2020, da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes).

Análise ambiental e Serviços Ecossistêmicos hídricos

Descrição: Este projeto tem por objetivo: 1) identificar, avaliar e valorar os principais serviços ecossistêmicos prestados pelos solos; 2) identificar, avaliar e ranquear os principais serviços ecossistêmicos hídricos em bacias hidrográfica no estado de Minas Gerais.
Docentes integrantes: Adriana Monteiro da Costa

Diagnóstico de análise de risco de fauna em aeródromos brasileiros

Descrição: Desenvolvimento de diagnóstico do gerenciamento do risco da fauna no Brasil, com foco na análise de risco da fauna através de análises estatísticas das variáveis que podem contribuir para presença de fauna no aeródromo e seu entorno. A investigação tem como objetivo diagnosticar as componentes (variáveis) e as condicionantes (regra, interpretação) do risco de fauna em aeródromos é uma etapa fundamental para a proposição futura de soluções em prol da minimização do risco e maximização da segurança nas operações aéreas. Para a viabilização da pesquisa foi assinado um Termo de Execução Descentralizada entre a ANAC e a UFMG.

Gestão territorial e uso do solo em bacias hidrográficas

Descrição: Uso e aprimoramento de métodos que auxiliem na gestão sustentável das bacias hidrográficas e de propriedades rurais. Aplicação dos métodos ZAP (Zoneamento Ambiental e Produtivos de bacias hidrográficas, PUC (Potencial de Uso conservacionista do solos) e ISA (Indicadores de Sustentabilidade em agroecossistemas) para a produção de informações que possam subsidiar a gestão sustentável de bacias hidrográficas no Estado de Minas Gerais.

Docentes integrantes: Adriana Monteiro da Costa

CAD-COVID-19: Monitoramento e Auxílio ao Diagnóstico de Pacientes com COVID-19 Usando Radiografias Torácicas e Deep Learning

Descrição: O mundo está vivendo uma pandemia histórica que em menos de 4 meses já atingiu quase 2 milhões de pessoas. Dada a velocidade de disseminação do novo coronavírus e com a iminência do colapso de sistema de saúde no Brasil e no mundo, é urgente a necessidade de um sistema de auxílio a diagnóstico (computer-aided diagnosis, CAD) que permita aprimorar este que é um dos principais gargalos da pandemia. Casos mais severos da doença impactam diretamente a capacidade pulmonar do paciente. Os sintomas nesses casos podem ser detectados principalmente através de radiografias torácicas e tomografias computadorizadas. Assim, este projeto visa o desenvolvimento de uma abordagem para auxílio a diagnóstico de doenças pulmonares a partir de imagens, com foco em casos relacionados ao surto de COVID-19. Um dos principais objetivos da proposta é oferecer um sistema online para centralização dos dados de raio-x e tomografias de pacientes diagnosticados com o COVID-19 ou casos suspeitos. O sistema deve permitir que pesquisadores e profissionais de saúde façam upload de imagens médicas que serão integradas ao repositório centralizado, e recebam em retorno um relatório com propriedades extraídas das imagens para o auxílio ao diagnóstico de doenças pulmonares. Este projeto complementa pesquisas em andamento no laboratório PATREO que já apresentaram resultados consolidados. Uma das abordagens recentemente propostas se trata de um método não-supervisionado para segmentação de imagens de Raio-X intitulado CoDAGANs. O método foi capaz de generalizar para diferentes equipamentos de imageamento, desde sistemas mais modernos até equipamentos antigos. O sistema aqui proposto irá fornecer uma interface para as CoDAGANs, bem como os mapas de segmentação de todas as imagens existentes no repositório. A segmentação é também um passo essencial para que as propriedades extraídas das imagens médicas representem exclusivamente a região de interesse.
Participante: JEFERSSON

Hierarchical Graph-based Analysis of Image, Video and Multimedia Data

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Silvio Jamil Ferzoli Guimarães em 11/11/2019.

Descrição: Methods of image, video and multimedia analysis which use hierarchical representation aim to explore the visual representation as region-oriented scale-space. This representation is a set of graph representations at different detail levels in which the representation at finer levels are nested with respect to those at coarser levels producing a hierarchy of partitions. This kind of data structure has been sucessfully applied to remote sensing, object detection and human action recognition. Despite the several ways for computing hierarchies of partitions, developing efficient and effective methods is not an easy task due to the semantic information which is needed for a segmentation. In fact, the state-of-the-art segmentation methods depend on the good gradients to produce good results. Furthermore, non-hierarchical methods could produce good segmentation results thanks to the (dis)similarity measure used for merging two regions, which can be transformed, without loss of quality, into hierarchical methods which incorporate some new properties. Thus, the main goal of this study is to advance in the state-of-the-art on textit{hierarchy of partitions} taking into account aspects of efficiency, quality, making hierarchical and interactivity, as well as the use of hierarchical information to help in the information extraction and the label propagation. Moreover, we will investigate hierarchical visualization of all, image, video and multimedia, by using countour saliency maps. Finally, we will explore the criteria for hierarchical comparison and for hierarchical combination taking into account their contour saliency maps and learning methods. The results of these studies will be used for solving several applications like human action recognition, pornography detection, image and video region labeling, multimedia label propagation, image and video inpainting, among others. We will build upon existing research and skills at LIGM, IRISA, Grenoble INP, UNICAMP, PUC Minas and UFMG to develop collaborative work exploiting complementarity of these institutions.
Participante: JEFERSSON

LittleBigData: Reconhecimento de padrões em grandes bases de imagens utilizando pequenos conjuntos de dados anotados

Descrição: A área de reconhecimento de padrões em imagens vêm obtendo diversos avanços nos últimos anos. O desenvolvimento de tecnologias como as abordagens baseadas em aprendizado profundo (deep learning) têm estabelecido o estado da arte em diversas aplicações de Visão Computacional. No entanto, essas abordagens necessitam de grandes conjuntos de amostras para treinamento e isso impossibilita seu uso direto para resolver problemas em áreas mais específicas como medicina, forense digital, agricultura ou biodiversidade. A anotação de amostras nas principais aplicações dessas áreas deve ser feita por usuários especialistas (médicos, peritos, pesquisadores, etc). Esse processo geralmente é custoso e até mesmo inviável em diversas ocasiões. Detecção de câncer, por exemplo, depende do diagnóstico e do registro preciso de diversos pacientes ao longo dos anos para a obtenção de um conjunto de amostras representativo. Em aplicações agrícolas e de biodiversidade é comum a necessidade de deslocar equipes de especialistas em áreas de difícil acesso para anotar adequadamente uma determinada espécie de planta. Desse modo, esse projeto propõe o desenvolvimento de novas abordagens para lidar com o reconhecimento de padrões em aplicações que requerem o processamento de grande conjuntos de imagens mas que possuem restrição com relação à quantidade de amostras disponíveis. A pesquisa focará esforços nas seguintes frentes visando mitigar os problemas do aprendizado supervisionado à partir de poucas amostras em grandes bases de imagens: (1) estudo e desenvolvimento de técnicas para transferência de conhecimento de bases préexistentes como forma de enriquecer o conjunto de amostras inicial; (2) estudo de algoritmos e estruturas de indexação de imagens para garantir escalabilidade das abordagens desenvolvidas; e (3) desenvolvimento de abordagens baseadas em aprendizado ativo para auxiliar usuários especialistas na anotação de amostras relevantes.
Participante: JEFERSSON

MultiMaps: Aprendizado de Representações Profundas para Mapeamento Geográfico em Larga Escala

Descrição: A criação de mapas temáticos utilizando Imagens de Sensoriamento Remoto (ISRs) como fonte de dados geralmente é modelada como um problema de classificação supervisionada. Muitos desafios computacionais estão associados à natureza das ISRs em que pode-se ressaltar: (1) são imagens georreferenciadas, ou seja cada pixel possui uma coordenada geográfica associada; (2) geralmente codificam muito mais que informação no espectro visível (R,G,B), o que exige o desenvolvimento de abordagens específicas para descrever padrões; (3) os dados podem variar quanto à resolução espacial alterando o nível de detalhe dos padrões e; (4) muitas aplicações tendem a exigir análise de dados espaço-temporais, com várias imagens do local de estudo ao longo do tempo. Assim, é muito frequente ter imagens obtidas a partir de diferentes sensores, o que pode melhorar a qualidade dos mapas temáticos gerados, mas exige a criação de técnicas capazes de codificar e combinar adequadamente as diferentes propriedades das imagens. Nesse contexto, o desenvolvimento de técnicas baseadas em aprendizado profundo têm sido revolucionário mas tem uma limitação: geralmente requerem muitas amostras para treinamento. A anotação de pixels na maioria das aplicações de ISRs depende de usuários especialistas, é custosa e inviável em algumas situações. Assim, a dificuldade de criação de grandes conjuntos de dados anotados para classificação supervisionada limita o uso da maioria das abordagens do estado da arte em reconhecimento de padrões por meio de aprendizado supervisionado. Desse modo, este projeto visa tratar o problema de reconhecimento de padrões para criação de mapas temáticos via aprendizado supervisionado em grandes conjuntos de imagens a partir de pequenos conjuntos de dados anotados. A pesquisa focará esforços em três frentes principais: (1) novos métodos para aprendizado de características com foco em propriedades de imagens de sensoriamento remoto; (2) algoritmos para transferência de conhecimento para explorar bases de imagens existentes como ponto de partida para reconhecimento de padrões e reduzir a necessidade de novas amostras anotadas por usuários especialistas; e (3) novas abordagens para aprendizado e fusão de representações a partir de múltiplas resoluções no espaço, tempo e espectro eletromagnético.

Conceitos e práticas de Geodesign aplicados ao planejamento territorial da Bacia Hidrográfica do Rio Pandeiros

Descrição: O presente projeto de pesquisa tem caráter metodológico e conceitual amparado pela recente abordagem denominada Geodesign, que vem sendo amplamente aplicada em pesquisas nas áreas de urbanismo, meio ambiente e planejamento territorial. O processo de Geodesign apresenta uma estrutura de trabalho com seis etapas e processos metodológicos que visam a caracterização, análise e projeção da ocupação do território. Como conceito, o termo Geodesign pressupõe a integração sustentável das atividades antrópicas com o ambiente, respeitando as peculiaridades locais e possibilitando um processo de tomada de decisão de forma participativa e democrática. Enquanto prática, observa-se uma estrutura metodológica sistemática de planejamento territorial e ambiental apoiada em ferramentas de modelagem de sistemas ambientais e Sistema de Informações Geográficas. Neste contexto, o presente projeto tem como objetivo desenvolver análise das mudanças ocorridas no uso e cobertura da terra na bacia hidrográfica do rio Pandeiros, no norte do Estado de Minas Gerais, considerando três datas distintas, a saber: 1990, 2000 e 2015. A área de estudo é uma unidade de conservação de uso sustentável que abriga um importante ecossistema denominado “Pantanal Mineiro”, que recebe várias espécies de peixes durante a fase de reprodução e abriga formações de cerrado, a exemplo das veredas. Toda a bacia hidrográfica do rio Pandeiros vem sofrendo pressão antrópica oriunda da expansão de atividades agrosilvopastorís, o que tem provocado o afugentamento de espécies da fauna e o assoreamento dos rios e veredas. O assoreamento progressivo do pantanal, pelo transporte de areia oriunda das zonas à montante da bacia do rio Pandeiros, é atualmente motivo de grande preocupação do Instituto Estadual de Florestas/IEF-MG, responsável pela administração da área de estudo, que também constitui uma unidade de conservação de uso sustentável. As mudanças no uso e cobertura da terra fornecem indícios históricos e permitem uma avaliação de futuros possíveis para uma determinada área de estudo. A análise integrada de modelos de mudança com modelos de avaliação da aptidão de uso da terra (baseado em análises multicriteriais), considerando potencialidades e vulnerabilidades, objetivando a previsão de impactos, faz parte do escopo de procedimentos fundamentados do Geodesign e também são objetivos da presente proposta de pesquisa. Como resultados esperados almeja-se a produção de dados, informação e conhecimento sobre a dinâmica territorial e ambiental da área investigada, a saber: mapa de uso e cobertura da terra em três datas distintas, mapa de potencial de mudanças no uso e cobertura da terra, mapa de áreas prioritárias para preservação ambiental, mapa de potencial de atividades antrópicas, matriz e mapa de interesses conflitantes (potencial de impactos).
Docentes participantes: Bráulio Magalhães Fonseca

Biogeografia da Biodiversidade Brasileira: Déficits de conhecimento, padrões de distribuição, Macroecologia, Diversidade filogenetica e áreas prioritárias para conservação

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Adalberto José dos Santos em 10/06/2013.

Descrição: Este projeto visa compilar dados de ocorrência de diversos grupos taxonômicos e mapear a riqueza em espécies, o esforço amostral. Além de analisar a relação de variáveis ambientais com a riqueza e identificar áreas de endemismo com base em diferentes grupos taxonômicos.

Docentes Integrantes: Ubirajara de Oliveira – Coordenador

Mapeamento das áreas prioritárias para conservação no Brasil

Descrição: Utilizar modelos para determinar áreas prioritárias para conservação no Brasil considerando diversas variáveis biológicas e antrópicas considerando-se o efeito dos déficits de conhecimento.
Docentes Integrantes: Ubirajara de Oliveira – Integrante

Economic Valuation of Changes in Amazon Forest Area

Descrição: Este projeto de pesquisa pretende tomar várias medidas importantes para o estabelecimento de uma base de conhecimento mais amplo, avaliar e quantificar os impactos econômicos de grandes mudanças na cobertura florestal da Amazônia.

Docentes Integrantes: Britaldo Silveira Soares Filho / Ubirajara de Oliveira / Raoni Rajão / Sonia Carvalho

Encaixes e desencaixes de redes de governança e de conectividade biológica no Mosaico do Espinhaço, Minas Gerais

Descrição: Supõem-se que redes de governança mais encaixadas (fit) e sobrepostas á redes de conectividade biológica contribuem para a conservação da biodiversidade e utilização da paisagens por seres humanos. O presente projeto possui o objetivo de analisar a sobreposição ou desencaixes das redes de governança e conectividade biológica no Mosaico do Espinhaço. Para tal utilizaremos o programa UNCINET para analisar as redes de gestão, além do LS Corridores e Conefor Sensinode para analisar a conectividade funcional para três grupos de aves.

Docentes Integrantes: Fernando Figueiredo Goulart

GloBioTrends – Global taxonomic, functional and phylogenetic diversity of stream macroinvertebrate communities: unravelling spatial trends, ecological determinants and anthropogenic threats

Descrição: Anthropogenic activities threaten biodiversity at global, regional and local scales. Addressing this situation requires knowledge of the main mechanisms underlying biodiversity patterns. While the threats facing large, charismatic organisms are relatively well-known, those facing small-sized organisms inhabiting freshwater ecosystems are poorly studied, especially at large scales and in terms of joint examination of different facets, i.e. taxonomic, phylogenetic and functional facets of biodiversity. This scarcity of knowledge is largely due to the absence of an organized dataset on functional and phylogenetic information. The project GloBioTrends (1) aims to increase understanding of functional and phylogenetic differences among stream macroinvertebrate faunas across the world, (2) examines variation in the responses of taxonomic, functional and phylogenetic biodiversity to natural and anthropogenic factors within distinct regions, and (3) predicts how environmental changes at global, regional and local scales affect stream macroinvertebrate biodiversity. Webpage: https://www.largescaleecologylab.net/.
Docentes Integrantes: Diego Rodrigues Macedo – Integrante

A expansão do ensino superior e a mobilidade espacial da população nos centros regionais do interior de Minas Gerais

Descrição: A migração e a mobilidade pendular tem sido tradicionalmente utilizadas como indicadores de integração entre lugares. Tornou-se relevante, com a consolidação dos processos de industrialização e urbanização, examinar a mobilidade humana em diversas áreas das ciências sociais aplicadas. Esse projeto tem como objetivo principal avaliar a expansão do ensino superior público e a mobilidade espacial da população entre os principais centros regionais no interior do estado de Minas Gerais, tendo como base de dados dos Censos da Educação Superior do INEP de 2000 e 2010 e os fluxos migratórios e os movimentos pendulares intermunicipais identificados nos Censos Demográficos de 1980, 1991, 2000 e 2010. Também incluem as informações coletadas em trabalhos de campo nos principais centros regionais.
Docentes Integrantes: Carlos Fernando Ferreira Lobo / Ricardo Alexandrino Garcia

A geografia econômica das desigualdades territoriais do Brasil e do Mundo no começo do século XXI

Descrição: A pesquisa analisará as mudanças socioespaciais que vêm ocorrendo no Brasil e no mundo nas últimas décadas, enfatizando aspectos demográficos que se reportam às populações em movimento em territórios novos e antigos, dinâmicos ou estagnados. Examinar-se-ão questões relativas: aos mercados de trabalho em reestruturação; qualificação da mão-de-obra; redistribuição de segmentos populacionais segundo poder aquisitivo; inserção/exclusão na modernidade do sistema econômico vigente. Algumas das análises focalizarão a urbanização, o emprego e as tendências emergentes em localidades chaves da hierarquia urbana. Outras análises examinarão os espaços de polarização social envolvendo migrantes e não-migrantes e a contribuição relativa dessas populações em nichos de pobreza e exclusão de periferias urbanas atuais. Outras ainda procurarão investigar possíveis espacialidades que respondem pela reprodução da classe média em localidades centrais e não-centrais, vis-à-vis o processo de dispersão/desconcentração demográfica e formação de redes sociais da migração. Com isso, iniciar-se-á a uma série de investigações, cujos objetivos aprofundarão as interfaces da Geografia com a Demografia e a Economia, tendo como fundamento os movimentos de sub-populações por espaços seletivos tanto no Brasil quanto em outras partes do mundo contemporâneo.

Docentes Integrantes: Ricardo Alexandrino Garcia

Estudo de normas na área de geodésia/cartografia e o comparativo entre a Argentina e o Brasil

Descrição: O presente projeto é o resultado da parceria que vem sendo conduzida entre o grupo de trabalho e estudos na área de Geodésia e Cartografia entre a UFMG e a UNR (Universidad de Rosário-Argentina), sendo que para tanto está sendo implementados trabalhos referentes à normas desses países na área de Cartografia, quanto ao Datum Geodésico (horizontal e vertical), entre outros.

Docentes Integrantes: Marcelo Antonio Nero / Plínio Temba

Mapeamento de estoques de carbono e combustível acima do solo no Cerrado usando sensoriamento via drones

Descrição: Proteger as vegetações tropicais do desmatamento e fogo é a forma mais eficiente de mitigar e reduzir as mudanças climáticas, além dos benefícios para a conservação das espécies e de serviços ambientais. A maioria dos estudos sobre estoque de carbono e combustível se baseiam em análises pontuais ou análises em escalas geográficas utilizando métodos de sensoriamento remoto. Enquanto os estudos locais são precisos, entretanto restritos em termos de abrangência, os estudos de sensoriamento remoto por satélites são aplicados a grandes escalas, mas possuem estimativas imprecisas e sujeitas a grande acumulação de erro. Por fim, existe uma lacuna sobre métodos com alto custo-benefício para a estimativa de estoques de carbono em escalas intermediárias (alguns hectares), escala na qual a maioria das decisões sobre manejo da paisagem são realizadas, como na gestão de unidades de conservação. Tendo em vista tal demanda, o presente estudo propõe a utilização de drones convencionais equipados com câmeras com câmeras NDVI e red-edge (725 nm) para mesurar estoques de carbono e combustível em diferentes fitofisionomias em escalas intermediárias (~100 hectates) na Reserva do IBGE, Distrito Federal. Para calibrar e validar o modelo, serão utilizados dados de campo e estimativas de biomassa de indivíduos de arbóreas.

Docentes Integrantes: Marcelo Antonio Nero / Plínio da Costa Temba / Bráulio Magalhães Fonseca / Fernando Figueiredo Goulart