Liana Anderson

University of Oxford, School of Geography and the Environment, Post-Doc

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I am a biologist, with a DPhil in Geography and the Environment from Oxford University (2006-2011) and a Postdoc from the Environmental Change Institute (ECI) at the University of Oxford (2011-2014). Currently, I am a researcher at the National Center for Monitoring and Early Warning of Natural Disasters (CEMADEN) in Brazil and I am a Professor in the Post-grad program on Remote Sensing at the National Institute for Space Research (INPE, Brazil), and I co-lead the Tropical Ecosystems and Environmental Science Group (TREES) at INPE.
Address: São José Dos Campos, São Paulo, Brazil

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Uso De Multiplataformas De Análise Geoespacial Como Abordagem Alternativa Para O Processo De Ensino-Aprendizagem Em Sensoriamento Remoto

Revista GeoNorte, Mar 11, 2024

O uso de metodologias de aprendizagem baseadas em Tecnologias Digitais da Informação e Comunicaçã... more O uso de metodologias de aprendizagem baseadas em Tecnologias Digitais da Informação e Comunicação passaram a integrar os sistemas de ensino nas últimas duas décadas, demonstrando ser uma ferramenta poderosa no processo de ensino e aprendizagem em diversas áreas do conhecimento, incluindo o ensino do sensoriamento remoto desde o básico à pós-graduação. Nesse sentido, o presente artigo teve como objetivo apresentar a experiência didática desenvolvida no âmbito da disciplina "Interpretação de Imagens Orbitais", do curso de pós-graduação lato sensu em Geoprocessamento do Instituto Federal de Rondônia. Adotamos uma abordagem de teoria e prática associada à utilização de diferentes tecnologias para análise geoespacial, com ênfase no potencial das linguagens de programação como recurso didático-pedagógico. A disciplina foi planejada a partir da intercalação entre teoria e prática. As atividades práticas aplicadas envolveram a coleta de dados de satélites, entendimento de metadados, transformações multiespectrais, composição de bandas e criação de índices espectrais a partir de 3 abordagens: LandViewer e QGIS (método tradicional); Google Earth Engine (linguagem JavaScript) e Google COLAB (linguagem Python). Ao final, aplicouse um questionário semiestruturado para avaliar a eficácia do processo de aprendizagem a partir da visão dos discentes. Foi possível perceber que apesar da dificuldade e falta de experiência dos estudantes com linguagens de programação, eles se mostraram entusiasmados em lidar com essas novas ferramentas, podendo ajudar no desenvolvimento de habilidades que hoje são tão desejadas pelo mercado de trabalho.

Liana Anderson

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