Nome do Projeto
GESER - Grupo de Estudos em Sensoriamento Remoto
Ênfase
ENSINO
Data inicial - Data final
07/10/2019 - 06/10/2020
Unidade de Origem
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Sensoriamento Remoto
Resumo
Em meio à mudanças tão amplas e dinâmicas que ocorrem espacialmente na superfície terrestre, o sensoriamento
remoto representa, atualmente, uma das principais ciências e tecnologias para a realização do mapeamento e do
monitoramento das dinâmicas espaciais dos territórios.
A exposição dos discentes aos avanços tecnológicos na área de sensoriamento remoto e às suas aplicações, através de leituras e discussões, atuará como motivação ao aprendizado e à perspectivas profissionais.
Objetivo Geral
Apoiar aos discentes matriculados na disciplina de Sensoriamento Remoto, tanto do Curso de Geoprocessamento quanto de Engenharia Agrícola. promovendo o estímulo à leitura e à discussão de temas relacionados ao sensoriamento remoto. Oportunizar
maior envolvimento dos discentes matriculados nas disciplinas com os assuntos trabalhados em sala de aula, favorecendo o aumento do desempenho acadêmico e a redução das taxas de evasão e retensão.
maior envolvimento dos discentes matriculados nas disciplinas com os assuntos trabalhados em sala de aula, favorecendo o aumento do desempenho acadêmico e a redução das taxas de evasão e retensão.
Justificativa
A correta utilização, interpretação e extração de informações de dados adquiridos por sensores remotos, depende da
compreensão dos processos físicos envolvidos na aquisição do dado pelo sensor até o conhecimento dos
processamentos a serem realizados pelo usuário final. Atualmente, produtos de sensoriamento remoto são gerados
com facilidade, graças às ferramentas computacionais com interfaces cada vez mais amistosas. No
entanto, percebe-se a falta de conhecimento, produzido através da leitura, a cercados processos envolvidos em muitos produtos produzidos por esta
geotecnologia. Assim, pretende-se com este projeto aumentar o envolvimento dos discentes nas disciplinas de
Sensoriamento Remoto, de Interpretação de Imagem e de Processamento Digital de Imagem, aumentando seu
desempenho acadêmico e suas competências, motivando-os quanto à área de atuação e reduzindo a evasão e a
retenção nos Cursos envolvidos.
compreensão dos processos físicos envolvidos na aquisição do dado pelo sensor até o conhecimento dos
processamentos a serem realizados pelo usuário final. Atualmente, produtos de sensoriamento remoto são gerados
com facilidade, graças às ferramentas computacionais com interfaces cada vez mais amistosas. No
entanto, percebe-se a falta de conhecimento, produzido através da leitura, a cercados processos envolvidos em muitos produtos produzidos por esta
geotecnologia. Assim, pretende-se com este projeto aumentar o envolvimento dos discentes nas disciplinas de
Sensoriamento Remoto, de Interpretação de Imagem e de Processamento Digital de Imagem, aumentando seu
desempenho acadêmico e suas competências, motivando-os quanto à área de atuação e reduzindo a evasão e a
retenção nos Cursos envolvidos.
Metodologia
Temas relacionados com os conteúdos teóricos e práticos abordados em sala de aula serão discutidos com os colaboradores do projeto. Material teórico será selecionado semanalmente estimulando a leitura, a discussão e a compreensão de assuntos trabalhados na disciplina de sensoriamento remoto. Temas da atualidade envolvendo sensoriamento remoto também serão discutidos nos encontros. Professores colaboradores contribuirão com suas experiências profissionais na área.
Resultados Esperados
Maior compreensão dos assuntos abordados na disciplina de Sensoriamento Remoto.
Aumento da motivação dos discentes pelo tema.
Aumento do desempenho acadêmico e das competências.
Diminuição da retenção e da evasão acadêmica nos Cursos envolvidos neste projeto.
Aumento da motivação dos discentes pelo tema.
Aumento do desempenho acadêmico e das competências.
Diminuição da retenção e da evasão acadêmica nos Cursos envolvidos neste projeto.
Equipe do Projeto
| Nome | CH Semanal | Data inicial | Data final |
|---|---|---|---|
| BRUNNA MULLING AVILA | 4 | 07/10/2019 | 06/10/2020 |
| DANIELA ARNOLD TISOT | 4 | 07/10/2019 | 06/10/2020 |
| JOÃO ÁLVARO SOARES FERNANDES | 4 | 07/10/2019 | 06/10/2020 |
| ROGERIO COSTA CAMPOS | 2 | 11/11/2019 | 06/10/2020 |
| WESLEY DA SILVA FERREIRA | 4 | 07/10/2019 | 06/10/2020 |