Bolsa de PD em Geociências

Post-doctoral fellowship in Geosciences

• Resumo Summary

  Especificação e Validação de métodos de monitoramento de agricultura tropical
  
  A Divisão de Processamento de Imagens do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais do Brasil (INPE) recebeu uma bolsa da FAPESP (São Paulo Research Foundation) para o projeto "e-sensing: Big Earth observation data analytics for land use and land cover change information". O projeto e-sensing está selecionando candidatos a uma bolsa de Pós-Doutorado para o período de 24 meses (janeiro 2017-dezembro 2018).
  
  O trabalho de Pós-Doutorado irá se concentrar nas atividades de especificação e validação de métodos para monitoramento agrícola utilizando grandes volumes de dados de observação da Terra. Esses métodos devem ser baseados na análise de séries temporais de imagens de satélite. Os métodos para monitoramento agrícola devem ser desenvolvidos na linguagem R e trabalhar com dados armazenados no banco de dados de matrizes SciDB.
  
  O candidato deve ter um PhD em Ciências da Terra, Sensoriamento Remoto, Agricultura, ou qualificação equivalente obtida nos últimos 7 anos. O candidato deve ser fluente em linguagem R e em análise de imagens de sensoriamento remoto agrícola. Conhecimento de práticas agrícolas, análise de séries temporais e de bases de dados geoespaciais é desejável.
  
  Para mais informações, consulte o site do projeto (www.esensing.org) ou escreva para gilberto.camara@inpe.br.

  Specification and Validation of Tropical Agriculture Monitoring Methods and Data
  
  The Image Processing Division of the National Institute for Space Research of Brazil (INPE) has received a grant from FAPESP (São Paulo Research Foundation) for the project "e-sensing: big Earth observation data analytics for land use and land cover information". The project e-sensing is selecting candidates for Postdoctoral scholarship for the period of 24 months (january 2017-december 2018).
  
  The Postdoctoral work will focus on the specification of activities and validation of methods for agricultural monitoring using large volumes of data from Earth observation. These methods should be based on time series analysis of satellite images. Methods for agricultural monitoring should be developed in the R language and work with data stored in the database SciDB array.
  
  The candidate should have a PhD in Earth Sciences, Remote Sensing, Agriculture, or equivalent qualification obtained in the last 7 years. The candidate must be fluent in R language and analysis of agricultural remote sensing images. Knowledge of agricultural practices, time series analysis and geospatial databases is desirable.
  
  For more information, please visit the project's website (www.esensing.org) ou contact gilberto.camara@inpe.br.
  
  This opportunity is open to candidates of any nationalities. The selected candidate will receive a FAPESP's Post-Doctoral fellowship in the amount of R$ 6.819,30 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.
  
  More information about the fellowship is at: www.fapesp.br/en/5427.