GNSS aplicado à caracterização rápida de terremotos no Chile

Prof. Dr. Juan Carlos Baez Soto

Chefe do Departamento de Geodésia – Centro Sismológico Nacional

Universidade do Chile

O curso aborda o uso do GNSS para a caracterização rápida de terremotos, desde os fundamentos cinemáticos até a estimativa de magnitude e distribuição do deslizamento. São apresentadas as etapas de processamento com PPP-AR, modelagem da fonte sísmica e estratégias baseadas em observações diárias, com aplicações a grandes terremotos no Chile.

Conteúdo programático:

• Introdução
• Terremotos: Velocidade, Aceleração e Deslocamento
• Processo cinemático com PPP-AR
• Estimativa de deslocamento
• Modelo da fonte sísmica
• Estimativa de magnitude
• Distribuição do deslizamento
• Comparações com modelos definitivos
• Estratégia de processamento baseada em observações diárias
• Relação sinal-ruído
• Ciclo sísmico
• Aplicações a grandes terremotos no Chile

Processamento de Dados Batimétricos Multifeixe: da aquisição à informação, transformando dados hidrográficos em conhecimento

Prof. Dr. Willian Ney Cassol

Professor Adjunto – Departamento de Ciências Geomáticas

Universidade Laval, Canadá

Treinamento prático com imersão completa no processamento de dados adquiridos por sistemas batimétricos multifeixe (Multibeam Echo Sounder – MBES), utilizando dados reais coletados no Rio São Lourenço, no Canadá. Os participantes percorrerão todas as etapas do fluxo de trabalho, da importação dos dados brutos à geração de superfícies batimétricas de alta qualidade. O curso utiliza o software profissional Qimera (QPS), com licenças temporárias disponibilizadas gratuitamente pela QPS durante o curso.

Conteúdo:

• Introdução aos levantamentos batimétricos multifeixe
• Estrutura e organização dos dados hidrográficos
• Fluxo completo de processamento no Qimera
• Controle de qualidade e detecção de erros
• Aplicação de correções e filtros
• Geração de modelos digitais do fundo
• Visualização e análise de produtos batimétricos
• Boas práticas para aplicações científicas e operacionais

Captura, modelagem e visualização geoespacial: do escaneamento SLAM à modelagem 3D

Prof. Dr. Juan Francisco Reinoso Gordo

Professor Catedrático – Departamento de Expressão Gráfica na Arquitetura e na Engenharia

Universidade de Granada, Espanha

Curso técnico focado na captura e representação tridimensional do entorno por meio de escâneres móveis SLAM com apoio RTK. Abrange o processamento de nuvens de pontos e sua integração em software de modelagem 3D, além das formas de publicação dos projetos em ambientes web, visualização em Realidade Virtual e uma introdução ao 3D Gaussian Splatting (3DGS).

Objetivos:

• Configurar e operar sistemas de escaneamento SLAM com posicionamento RTK
• Processar e otimizar nuvens de pontos para uso técnico
• Integrar nuvem de pontos em software de modelagem 3D como base métrica
• Preparar e exportar modelos para publicação em visualizadores web e Realidade Virtual
• Conhecer os fundamentos e potencial do 3D Gaussian Splatting (3DGS)

Deep Learning em Geodésia Física: Predição de Anomalias de Altura Residuais em Regiões de Alta Montanha

Prof. Dr. Alfonso Rodrigo Tierra Criollo

Professor de Geodesia – Departamento de Ciências da Terra

Universidade das Forças Armadas ESPE, Equador

Introdução aplicada ao uso de deep learning e redes neurais em Geodésia Física, com foco na previsão de anomalias de altura residuais e modelagem do quase-geóide em regiões de topografia complexa.

Conteúdo:

• Fundamentos da Geodesia Física e campo de gravidade terrestre
• Modelos geopotenciais globais (GGMs), altura normal e anomalias de altura
• Influência da topografia de alta montanha na previsão do quase-geóide
• Preparação de dados GNSS/nivelamento e gravimétricos para obtenção de anomalias residuais
• Projeto e treinamento de rede neural Multilayer Perceptron (MLP)
• Comparação de resultados entre MLP, Kriging e LSC
• Geração de malha regular de previsões e determinação do quase-geóide
• Vantagens, limitações e perspectivas para pesquisas futuras

Modelos fundacionais e Geoembeddings na análise de imagens do sensoriamento remoto

Prof. Dr. Hideo Araki

Professor – Departamento de Geomática

Universidade Federal do Paraná (UFPR)

O curso apresenta a evolução das redes neurais até os modelos fundacionais, com foco no Google Alpha Earth Embeddings (GAEE) como exemplo aplicado à análise de imagens de sensoriamento remoto. São demonstradas aplicações práticas com GAEE e Google Earth Engine (GEE) para agrupamento de elementos similares, identificação de regiões e detecção de alterações no uso e cobertura da terra.

Conteúdo:

• Histórico: das redes neurais aos modelos fundacionais
• Google Alpha Earth Embeddings (GAEE) como modelo fundacional
• Aplicações: agrupamento de elementos similares, regiões e detecção de alterações
• Práticas com GAEE e Google Earth Engine (GEE)

Levantamentos 3D por Varredura a Laser e Luz Estruturada

Prof. Dr. Luis Augusto Koenig Veiga

Professor – Departamento de Geomática

Universidade Federal do Paraná (UFPR)

O curso abrange os principais sistemas de captura tridimensional: varredura a laser terrestre e escâner de luz estruturada, com atividades teóricas e práticas. São apresentadas aplicações em levantamento arquitetônico, patrimônio histórico, monitoramento de estruturas, engenharia reversa e perícias, seguidas de práticas de aquisição, registro e processamento de nuvens de pontos.

Conteúdo:

• Teórico: histórico, tecnologias e aplicações dos sistemas de captura 3D
• Prático (Varredura a Laser Terrestre): aquisição, registro e processamento da nuvem de pontos
• Prático (Luz Estruturada): captura, alinhamento e processamento do modelo 3D