Mariana Pereira
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- E-mail: mariana.pereira@email.com
- Localização: Rio de Janeiro, Brasil
- LinkedIn: mariana-pereira-geo
Resumo
Com 7 anos de experiência em sensoriamento remoto, liderei projetos de mapeamento e monitoramento ambiental, resultando na otimização de processos de análise de dados geoespaciais em 25%. Possuo expertise na integração de dados de satélite e UAV para aplicações em gestão de recursos naturais e planejamento urbano, com foco em soluções inovadoras para desafios complexos.
Desenvolvi modelos preditivos de desmatamento utilizando técnicas de aprendizado de máquina e dados LiDAR, contribuindo para a identificação precoce de áreas de risco e a implementação de estratégias de conservação mais eficazes.
Experiência Profissional
Cientista Sênior de Sensoriamento Remoto, GeoMonitor Soluções Ambientais -- Rio de Janeiro, Brasil
Março 2020 – presente
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Liderou uma equipe de 4 cientistas na análise e interpretação de dados de sensoriamento remoto para projetos de monitoramento de bacias hidrográficas e uso do solo, resultando em relatórios 30% mais detalhados para clientes.
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Desenvolveu e implementou algoritmos de classificação de imagens de satélite (Sentinel, Landsat) para detecção de mudanças na cobertura vegetal, reduzindo o tempo de processamento em 20%.
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Gerenciou a aquisição e processamento de dados LiDAR para modelagem 3D do terreno e análise de declividade, apoiando decisões em projetos de infraestrutura e prevenção de desastres naturais.
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Colaborou na criação de uma plataforma web-GIS para visualização interativa de dados geoespaciais, aumentando a acessibilidade das informações para stakeholders.
Cientista de Sensoriamento Remoto Júnior, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) -- São José dos Campos, Brasil
Agosto 2017 – Fevereiro 2020
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Participou de projetos de pesquisa sobre monitoramento do desmatamento na Amazônia utilizando imagens de satélite de alta resolução, contribuindo para publicações científicas revisadas por pares.
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Realizou a pré-processamento e calibração de dados de sensores multiespectrais e hiperespectrais para diversas aplicações ambientais.
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Desenvolveu scripts em Python para automação de tarefas de processamento de dados geoespaciais, otimizando fluxos de trabalho em 15%.
Formação Acadêmica
Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Mestrado em Ciências Geodésicas em Engenharia Cartográfica e de Agrimensura -- Rio de Janeiro, Brasil
Março 2015 – Julho 2017
Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Bacharelado em Engenharia Cartográfica e de Agrimensura -- Rio de Janeiro, Brasil
Agosto 2010 – Dezembro 2014
Competências
Software e Ferramentas: ArcGIS Pro, QGIS, ENVI, ERDAS Imagine, Google Earth Engine, GRASS GIS, Agisoft Metashape, Pix4D, MATLAB, R, Python (Pandas, NumPy, GeoPandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
Técnicas de Sensoriamento Remoto: Processamento de Imagens de Satélite (Óticas e Radar), Análise LiDAR, Fotogrametria com Drones (UAV), Classificação de Imagens, Detecção de Mudanças, Análise Espacial, Modelagem de Terreno, Análise Espectral
Bancos de Dados e SIG: PostgreSQL/PostGIS, SQL, Web-GIS, Geodatabases, OpenLayers, Leaflet
Idiomas: Português (Nativo), Inglês (Fluente)
