Thales Sehn Körting

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  • Última atualização do currículo em 23/10/2018


Thales é pesquisador no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), doutor em Sensoriamento Remoto, com mestrado em Computação Aplicada (ambos títulos obtidos no INPE). Também é Engenheiro de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG). Trabalha com segmentação e classificação de imagens de sensoriamento remoto, análise multitemporal, mineração de dados e inteligência artificial. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Thales Sehn Körting
Nome em citações bibliográficas
KORTING, T.S.;KORTING,T.S.;KORTING, T. S.;THALES SEHN KORTING;KORTING, TS;Thales Sehn Korting;Thales Sehn Körting;Körting, T.S.;SEHN KORTING, THALES;Körting, Thales Sehn;Korting, Thales Sehn;KÖRTING, THALES;KORTING, THALES S.;Korting, Thales;Körting, Thales

Endereço


Endereço Profissional
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Diretor, Divisão de Processamento de Imagens.
Av. dos Astronautas, 1758
Jardim da Granja
12227010 - São José dos Campos, SP - Brasil
Telefone: (12) 32086476
Ramal: 6476
URL da Homepage: http://bit.ly/tkorting


Formação acadêmica/titulação


2008 - 2012
Doutorado em Sensoriamento Remoto.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE, Brasil.
Título: GeoDMA: a toolbox for data mining, object-based and multi- temporal analysis of remote sensing imagery, Ano de obtenção: 2012.
Orientador: Leila Maria Garcia Fonseca.
Coorientador: Gilberto Câmara.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Data mining; IImage processing; Remote Sensing; Object-based image analysis; Multi-temporal analysis.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sensoriamento Remoto.
2006 - 2007
Mestrado em Computação Aplicada.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE, Brasil.
Título: Um paradigma para re-segmentação de imagens de alta resolução,Ano de Obtenção: 2007.
Orientador: Leila Maria Garcia Fonseca.
Coorientador: Luciano Vieira Dutra.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Segmentação de Imagens; Segmentação Baseada em Grafos; Re-Segmentação; Imagens Urbanas; Sensoriamento Remoto.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento Digital de Imagens / Especialidade: Segmentação de Imagens.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Geociências / Subárea: Geofísica / Especialidade: Sensoriamento Remoto.
2001 - 2005
Graduação em Engenharia de Computação.
Universidade Federal do Rio Grande, FURG, Brasil.
Título: Animador Tridimensional de Faces.
Orientador: Alessandro de Lima Bicho; Silvia Silva da Costa Botelho.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
1997 - 2000
Curso técnico/profissionalizante em Processamento de Dados.
Colégio Técnico Industrial, CTI, Brasil.
1997 - 1999
Ensino Médio (2º grau).
Colégio Técnico Industrial, CTI, Brasil.
1992 - 1996
Ensino Fundamental (1º grau).
Santa Joana D'arc, SJD, Brasil.
1989 - 1991
Ensino Fundamental (1º grau).
Colégio Sant'anna, SA, Brasil.




Formação Complementar


2013 - 2013
Image and video processing: From Mars to Hollywood. (Carga horária: 90h).
Duke University, DUKE, Estados Unidos.
2013 - 2013
II School on Machine Learning and KDD. (Carga horária: 20h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2013 - 2013
Advanced machine learning approaches. (Carga horária: 8h).
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio, Brasil.
2012 - 2012
Power Searching with Google. (Carga horária: 8h).
Google Inc., Google, Estados Unidos.
2011 - 2011
Treinamento InterIMAGE. (Carga horária: 12h).
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE, Brasil.
2010 - 2010
ifgi Spring School. (Carga horária: 90h).
University of Münster, UNI-MUENSTER, Alemanha.
2010 - 2010
Treinamento InterIMAGE. (Carga horária: 24h).
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE, Brasil.
2009 - 2009
Tratamento de Imagem Orientado a Objeto. (Carga horária: 30h).
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE, Brasil.
2008 - 2008
Principles of Statistical Modelling. (Carga horária: 8h).
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE, Brasil.
2007 - 2007
Mapping From Space. (Carga horária: 40h).
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio, Brasil.
1997 - 1999
Intensivo de Inglês Conversação e Gramática. (Carga horária: 600h).
Curso de Inglês Particular, MM, Brasil.
1996 - 1996
Arquitetura e Montagem de Micro Computadores. (Carga horária: 16h).
Express Cursos, XP, Brasil.


Atuação Profissional



Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, EMBRAPA, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Joint Research Centre, JRC, Itália.
Vínculo institucional

2014 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE, Brasil.
Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: Professor Titular, Enquadramento Funcional: Professor titular, Carga horária: 5
Outras informações
Programa de pós-graduação em Computação Aplicada Disciplina ministrada: 1. Processamento Digital de Imagens de Sensores Remotos

Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Conselho de Pós-Graduação, Carga horária: 1
Outras informações
Conselho do Curso de Pós-Graduação em Computação Aplicada, cujas competências estão descritas no art. 11 do Regimento dos Cursos de Pós-Graduação do INPE.

Vínculo institucional

2014 - Atual
Vínculo: Docente permanente, Enquadramento Funcional: Professor titular, Carga horária: 10
Outras informações
Programa de pós-graduação em Sensoriamento Remoto Disciplinas ministradas: 1. Processamento Digital de Imagens de Sensores Remotos 2. Tópicos Avançados em Processamento de Imagens 3. Introdução à Programação para Sensoriamento Remoto

Vínculo institucional

2013 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Pesquisador Adjunto I, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2008 - 2013
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Professor colaborador, Carga horária: 1
Outras informações
Colaboração nos cursos da pós-graduação em Sensoriamento Remoto e Computação Aplicada Dicsiplina: 1. Processamento Digital de Imagens de Sensores Remotos Tópicos ministrados: 1. Mineração de dados 2. Segmentação de imagens 3. Classificação de padrões Colaboração no curso da pós-graduação em Ciências do Sistema Terrestre Disciplina: 1. Padrões e processos em Dinâmica de uso e Cobertura da Terra Tópicos ministrados: 1. Mineração de dados 2. Séries temporais

Vínculo institucional

2008 - 2011
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estudante de doutorado, Carga horária: 40

Vínculo institucional

2006 - 2007
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estudante de mestrado, Carga horária: 24

Atividades

03/2006 - 12/2011
Pesquisa e desenvolvimento , Diretor, Divisão de Processamento de Imagens.

03/2006 - 12/2011
Pesquisa e desenvolvimento , Diretor, Divisão de Processamento de Imagens.

03/2006 - 12/2007
Pesquisa e desenvolvimento , Diretor, Divisão de Processamento de Imagens.


Fundação de Ciência, Aplicações e Tecnologia Espaciais, FUNCATE/SP, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2013
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Desenvolvedor Pleno, Carga horária: 40
Outras informações
Desenvolvimento da plataforma TerraLib versão 5.

Vínculo institucional

2008 - 2011
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Desenvolvimento de sistemas, Carga horária: 20
Outras informações
Desenvolvimento de uma ferramenta computacional de mineração de dados geográficos para o software TerraView. Esta colaboração se deu através da empresa K-Soluções em Informática, CNPJ 10.450.123/0001-88.


Universidade Nova de Lisboa, UNL, Portugal.
Vínculo institucional

2007 - 2007
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 30
Outras informações
Atividades de Participação em Projeto, no Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação (ISEGI)

Atividades

07/2007 - 11/2007
Pesquisa e desenvolvimento , ISEGI, .


Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2011
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Desenvolvimento de sistemas, Carga horária: 20
Outras informações
Participação no desenvolvimento da plataforma de interpretação de imagens InterIMAGE.


Universidade de Münster, WWU, Alemanha.
Vínculo institucional

2010 - 2010
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador visitante, Carga horária: 40
Outras informações
Desenvolvimento de aplicações de sensoriamento remoto aplicadas à classificação de imagens de satélite em séries multi-temporais. Criação de algoritmos para classificação de padrões por meio de Redes Neurais Artificiais utilizando a biblioteca TerraLib.

Atividades

02/2010 - 03/2010
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Geoinformática, .


Universidade Federal do Rio Grande, FURG, Brasil.
Vínculo institucional

2001 - 2005
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Estágios, Carga horária: 0
Outras informações
Bolsista Voluntário - Laboratório Bolsista de Trabalho - Projeto FURG-CEEE Bolsista Voluntário - Projeto Simulador Gráfico para Controle de Robôs Móveis

Atividades

1/2005 - 12/2005
Pesquisa e desenvolvimento , Departamento de Matemática, Laboratório de Engenharia da Computação.

Linhas de pesquisa
Sistemas texto-fala
6/2002 - 7/2003
Pesquisa e desenvolvimento , Departamento de Matemática, Projeto Simulador Gráfico Para Controle de Robôs Móveis.

6/2001 - 5/2002
Estágios , Departamento de Física, Projeto Furg Ceee.

Estágio realizado
Projeto FURG-CEEE.
5/2001 - 6/2001
Estágios , Departamento de Matemática, Laboratório de Informática.

Estágio realizado
Bolsa Voluntária no Laboratório de Informática.

Santa Joana D'arc, SJD, Brasil.
Vínculo institucional

2005 - 2006
Vínculo: Professor, Enquadramento Funcional: Professor do Curso Técnico de Informática, Carga horária: 7

Vínculo institucional

2004 - 2004
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Criação dos Módulos do Curso de Informática

Atividades

09/2005 - 12/2005
Ensino, Técnico em Informática, Nível: Aperfeiçoamento

Disciplinas ministradas
Introdução à Informática
08/2004 - 12/2004
Conselhos, Comissões e Consultoria, Ensino Técnico, .

Cargo ou função
Criação dos Módulos, Disciplinas e Ementas do Curso Técnico de Informática.

Vetorial Net, VETNET, Brasil.
Vínculo institucional

2002 - 2003
Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: , Carga horária: 30

Atividades

11/2002 - 4/2003
Estágios , Desenvolvimento de Sistemas Web, .

Estágio realizado
Desenvolvimento de Sistemas Web.

Prefeitura Municipal do Rio Grande, PMRG, Brasil.
Vínculo institucional

1998 - 1999
Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: Outro, Carga horária: 25
Outras informações
Estagiário

Atividades

10/1998 - 6/1999
Estágios , Secretaria Municipal de Coordenação e Planejamento, Informática.

Estágio realizado
Instalação e Manutenção de Micro-Computadores.

Computer Store, CSTO, Brasil.
Vínculo institucional

2000 - 2000
Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: , Carga horária: 25

Atividades

6/2000 - 8/2000
Estágios , Computer Store, .

Estágio realizado
Atendimento e Suporte.

Inter Sistemas, ISIS, Brasil.
Vínculo institucional

2000 - 2000
Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: , Carga horária: 25

Atividades

3/2000 - 5/2000
Estágios , Instalação e Manutenção de Micro Computadores, .

Estágio realizado
Instalação e Manutenção de Micro-Computadores.


Linhas de pesquisa


1.
Sistemas texto-fala

Objetivo: Métodos de conversão automática de texto em fala humana..
Palavras-chave: Sistemas Texto-Fala.
2.
Graphic simulation for mobile robots
3.
Análise multitemporal de dados de sensoriamento remoto

Objetivo: Estudar métodos de extração de atributos de imagens multitemporais para classificação de mudanças de uso da terra..
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Palavras-chave: Classificação multitemporal; Sensoriamento Remoto; Multitemporal Classification; Remote Sensing.
4.
Desenvolvimento de sistemas de processamento de imagens de satélite

Objetivo: Estudar novos métodos de visualização de dados, interfaces gráficas de sistemas computationais e métodos de otimização de processos..
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Palavras-chave: Processamento de Imagens; Sistemas computacionais; Visualização de dados.
5.
Classificação de imagens de satélite

Objetivo: Pesquisa de métodos de reconhecimento de padrões e classificação automática de imagens de satélite..
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento Digital de Imagens / Especialidade: Reconhecimento de Padrões.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Assuntos Diversos / Especialidade: Inteligência Artificial.
Palavras-chave: Classificação de Imagens; Segmentação de Imagens; Image classification; Image segmentation; GEOBIA.
6.
Detecção automática de desmatamento na Amazônia

Objetivo: Detecção de desmatamento na Amazônia utilizando imagens de sensoriamento remoto e técnicas de extração de atributos e mineração de dados..
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento Digital de Imagens / Especialidade: Reconhecimento de Padrões.
Palavras-chave: Detecção de desmatamento; Reconhecimento de padrões; Deforestation in Amazonia; Pattern recognition.
7.
Segmentação de imagens de satélite

Objetivo: Investigar métodos para segmentação de imagens de satélite, incluindo segmentação baseada em formas por meio de grafos, segmentação utilizando classificação por mapas auto-organizáveis..
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de imagens / Especialidade: Image Segmentation.
Palavras-chave: Segmentação de Imagens; Segmentação Baseada em Grafos; Image segmentation; Graph Based Segmentation.
8.
Classificação de Imagens usando Mapas auto organizáveis (SOM)
9.
Desenvolvimento de ferramentas para classificação de padrões
10.
Classificação de dados multitemporais

Objetivo: Desenvolvimento de algoritmos para classificação automática de cobertura da terra usando imagens multitemporais..
Palavras-chave: Image Time Series; Pattern recognition; Land cover.
11.
Remote sensing image time series
12.
Redes neurais artificias


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
Gerenciamento de metadados de grandes volumes de dados de sensoriamento remoto
Descrição: Um dos serviços disponibilizados gr atuitamente pelo INPE par a a comunidade científica é o catálogo de imagens de sensoriamento remoto (também chamadas de imagens de satélite). Este catálogo contém um volume de apro ximadamente 120 TB de dados (imagens em formato GeoTIFF), e está em constante crescimento , em virtude dos satélites captur arem novas imagens diariamente. P or exemplo, o satélite CBERS-2B, enquanto oper acional, trabalhava com uma taxa de ger ação de dados de 120 megapix els por minuto . Selecionando a região de São Paulo, capital, uma consulta no catálogo de imagens do INPE apresenta um total de 640 imagens da mesma região , obtidas des de meados de 1980. Consider ando que cada imagem possui aproximadamente 7000 linhas por 7000 colunas, e ocupa em disco (em média) um total de 5 0 MB, isto representa um total de 32 GB de dados com potencial par a mapeamento da mesma região , desde 1980 até os dias atuais. P ara exemplificar, isto equivale a 8 mil músicas em formato MP3 (cada uma com 3.5 MB em média) ou ainda a 40 mil documentos de texto de tamanho médio 800 KB . No entanto , este volume de dados nem sempre é apro veitado de maneir a integral. Em geral, os pesquisadores realizam buscas nos catálogos de imagens de satélite par a fazer o download de c enas de interesse. Os critérios utilizados par a a busca, na maior parte dos casos, são baseados em localização da imagem e tipo de sensor . Nenhum catálogo de imagens de satélite inclui parâmetros de busca mais sofisticados, como nos mecanismos de busca de imagens da internet (exemplo http://images.google.com/), que incluem o conteúdo presente nas imagens. No caso de sensoriamento remoto , um exemplo de buscas seria: encontre imagens de satélite que contenham áreas de vegetação, rios ou lagos, e poucas nuv ens. Ou ainda: encontre imagens de satélite da Amazônia com áreas de desmatamento maiores que áreas de floresta. Assim, este projeto visa produzir uma metodologia de geração de metadados par a imagens de satélite baseada em conteúdo , por meio de oper ações básicas de processamento de imagens, aliadas a técnicas de miner ação de dados e gerenciamento de grandes volumes de dados..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador / Emiliano Ferreira Castejon - Integrante / Carlos Alberto Felgueiras - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.Número de orientações: 3
2016 - Atual
Metodologias e inovações tecnológicas para o monitoramento e o planejamento da agricultura de baixa emissão de carbono em apoio à governança do plano ABC - GeoABC
Descrição: A meta de maior alcance do projeto ora em proposição constitui no desenvolvimento de procedimentos metodológicos para o monitoramento do uso da terra. Em escala local, o projeto tem como objetivo avaliar métodos e técnicas inovadoras na área do sensoriamento remoto e integração de dados espaciais para a detecção de práticas de cultivo e sistemas de produção agrícola alinhados às políticas de emissão de baixo carbono tais como: plantio de cereais em plantio direto; integração lavoura-pecuária-floresta; sistema de agroflorestais; reflorestamentos. Em escala subregional, objetiva-se desenvolver métodos integrados para monitorar a evolução e transformação das paisagens por conta da adoção dos sistemas sustentáveis. O propósito final é disponibilizar metodologias adequadas que possam fornecer indicadores espaciais em apoio aos esforços de acompanhamento e governança do Plano ABC. Plano Setorial de Mitigação e de Adaptação às Mudanças Climáticas Visando à Consolidação de uma Economia de Baixa Emissão de Carbono na Agricultura. Assim, no contexto político, as metodologias desenvolvidas pela linha de pesquisa proposta pelo projeto ora em submissão permitirão fornecer métricas espaço-temporais capazes de responder a questões essenciais a governança do Plano ABC. No contexto científico, os métodos subsidiarão estudos científicos sobre a dinâmica de uso da terra relacionada com a adoção de sistemas de produção agrícola de baixa emissão de carbono e a efetiva mitigação das emissões de GEE no contexto das mudanças climáticas em curso. A presente proposta constitui a consolidação da cooperação - Cirad, UMR TETIS, IRD, UERJ, Embrapa - visando dar continuidade as linhas de pesquisa e fortalecer a rede de pesquisa em agricultura sustentável e observação da terra, trazendo oportunidades para a capacitação de estudantes veiculados à Universidade Estadual do Rio de Janeiro, notadamente, ao Programa de Pós-Graduação em Meio Ambiente, Doutorado Multidisciplinar, PPG-MA...
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador / Leila Maria Garcia Fonseca - Integrante / Margareth Simões Penello Meirelles - Integrante.
2015 - 2017
Fine Scale Human Settlement Mapping of Brazil
Descrição: The National Institute for Space Research (Portuguese: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE) is a research unit of the Brazilian Ministry of Science, Technology and Innovation (MCTI), whose main goals are fostering scientific research and technological applications and qualifying personnel in the fields of space and atmospheric sciences, space engineering, and space technology. In the last two decades, INPE in partnership with other universities and institutions have developed free and open source geographical information systems used in different application domains, such as SPRING, TerraLib, TerraAmazon, and GeoDMA (see http://www.dpi.inpe.br/). SPRING is a complete geographical information and remote sensing image processing system that has more than 200,000 users from different countries. TerraLib is a general-purpose software library used as base to develop geographical and image processing applications. TerraAmazon is a tool designed to be a multi-user editor of geographic vectorial data. It was developed to improve the corporate production of geographic data in order to provide accurate measurement of deforestation, forest degradation, land use and land cover change and similar applications. GeoDMA is a software for integrating remote sensing imagery analysis methods with data mining techniques for information extraction and knowledge discovery over large geographic databases. Traditionally, INPE participates in the organization of scientific events, such as the Brazilian Symposium on Remote Sensing (SBSR) and the Brazilian Symposium on GeoInformatics (GEOINFO), just to name a few. Through these events, INPE's research groups aim to bring together the technical and scientific community in areas such as Remote Sensing, Geotechnology and their applications. Besides, INPE has a high experience in using remote sensing in environmental applications. PRODES (Monitoring of Brazilian Amazon Rainforest) and DETER (Real Time Deforestation Detection System) projects are examples of INPE?s expertise in these fields. PRODES has been yearly monitoring deforestation since 1988 whereas DETER has been producing near real-time deforestation and forest degradation alerts for more than 5 million Km2 in the Brazilian Legal Amazon. However, the monitoring of human settlements has not yet be tackled by INPE in large scales. The in-house science service of the European Commission, the Joint Research Centre (JRC), provides EU policies with independent, evidence-based scientific and technical support throughout the whole policy cycle. JRC has developed tools to automatically extract information on human settlements from remotely sensed imagery. One of the tools, named Global Human Settlement Layer (GHSL) roposes a new way to map, analyse, and monitor human settlements and the urbanization in the 21st century. The GHSL concept is an evolutionary system, with the aim of stepwise improving completeness and accuracy of the global human settlements by offering image information retrieval in the frame of collaborative and derived-contents sharing agreements. The GHSL proposes an automatic image information extraction workflow which integrates multi-resolution (from 0.5m to 30m) multi-platform, multi-sensor (pan, multispectral), and multi-temporal image data. It also includes data from the Chinese Brazil Earth Resource Satellite (CBERS) program (Pesaresi et al. 2013, Kemper et al. 2013)..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador / Leila Maria Garcia Fonseca - Integrante / Emiliano Ferreira Castejon - Integrante / NAMIKAWA, LAERCIO - Integrante.Financiador(es): Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 2
2015 - Atual
e-sensing: Big Earth observation data analytics for land use and land cover change information

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gilberto Camara Neto em 04/08/2015.
Descrição: Os satélites de observação da Terra são a única fonte de dados que fornece um conjunto contínuo e consistente de informações sobre nosso planeta Terra. Contudo, os atuais métodos científicos para extração de informações desses dados estão muito aquém da nossa capacidade de construir satélites sofisticados. Embora esses satélites produzam grandes quantidades de dados, apenas uma pequena parte dele é efetivamente usada para a pesquisa científica e aplicações operacionais. A maior parte dos resultados científicos publicados na literatura são baseados em experiências feitas em pequenos conjuntos de dados e assim não foram devidamente testados e validados. Temos então um desafio científico importante: Como podemos usar métodos de e-science para melhorar substancialmente a extração de informações sobre a mudança de uso e cobertura do solo a partir de grandes conjuntos de dados de observação da Terra em uma forma aberta e reprodutível? Em resposta a este desafio, nosso projeto vai conceber, construir e implantar um tipo completamente novo de plataforma de conhecimento para a organização, acesso, processamento e análise de grandes dados de observação da Terra. Vamos mostrar que esta plataforma de conhecimento permite aos cientistas para produzir informação de forma inovadora. Como a nossa plataforma é totalmente baseada em software livre, vamos também mostrar que promove o compartilhamento de dados e reprodutibilidade dos resultados..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (2) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Integrante / Maria Isabel Sobral Escada - Integrante / Leila Maria Garcia Fonseca - Integrante / CÂMARA, GILBERTO - Coordenador / Gilberto Ribeiro de Queiroz - Integrante / Ieda Del'Arco Sanches - Integrante / Silvana Amaral - Integrante / Lubia Vinhas - Integrante / Karine Reis Ferreira - Integrante / Ricardo Modesto Cartaxo - Integrante / Pedro Ribeiro Andrade Neto - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2014 - Atual
Energy crop management decision making platform based on remote sensing technologies

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Leila Maria Garcia Fonseca em 30/11/2015.
Descrição: The project aims at developing state-of-art methods to map energy crops and to identify potential areas for their sustainable expansion in Brazil, based on remote sensing as well as ancillary data, and at building a computational framework with the necessary algorithms and routines to support these methods. This framework will integrate existing GIS tools, access multiple data sources and provide novel algorithms and functions to process spatial information..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2012 - Atual
Integration of Multi-sensor and Multi-scale Remote Sensing Data for Examining Land Use/Cover Disturbance at a Regional Scale in the Brazilian Amazon

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luciano Vieira Dutra em 02/09/2014.
Descrição: Integration of Multi-sensor and Multi-scale Remote Sensing Data for Examining Land Use/Cover Disturbance at a Regional Scale in the Brazilian Amazon: The goal of this project is to develop methods/models for mapping and monitoring land use/cover disturbance at a regional scale in the Brazilian Amazon by integrating multi-sensor and multi-scale remote sensing data. Specifically, the objectives of this project are to (1) Develop methods/models to integrate multi-sensor and multi-scale remote sensing data for mapping fractional land use/cover data in the Brazilian Amazon; (2) Conduct uncertainty analysis to identify the major factors influencing land use/cover estimation errors, and then refine the methods/models; (3) Apply the developed methods/models to multitemporalcoarse spatial resolution images for developing time series fractional land use/cover data and examine the land use/cover disturbance at a regional scale; In order to develop the methods/models for regional land use/cover mapping and monitoring, we select four states (Pará, Mato Grosso, Rondônia and Maranhão) coveringa total area of approximately 2,720,600 km2 in the Brazilian Amazon as the study area. Multi-sensor/multi-scale remote sensing data (e.g., high spatial resolution images like QuickBird, IKONOS, RapidEye), medium spatial resolution images like Landsat TM/ETM/CBERS, and coarse spatial resolution images like MODIS/MISR/DMSP-OLS) are used. The methods/models for estimating regional land use/cover data are first developed with 2010 satellite images. Evaluation and uncertainty analysis of the estimates are conducted in order to identify the major factors influencing estimation errors, and refine the methods/models. The developed methods/models are transferred to multitemporal MODIS/MISR/DMSP-OLS data to develop time series land use/cover data for further examination of the land use/cover disturbance at a regional scale.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Integrante / Luciano Vieira Dutra - Coordenador / Sidnei João Siqueira Sant´Anna - Integrante / Carlos Alberto Felgueiras - Integrante / Corina da Costa Freitas - Integrante / Dengsheng Lu - Integrante / Marinalva Dias Soares - Integrante / Guiying Li - Integrante / Scott Hetrick - Integrante / Eliana Pantaleao - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Cooperação.
2010 - 2010
Redes Neurais para classificação de imagens multitemporais
Descrição: Criação de algoritmos de classificação de séries multitemporais de imagens de sensoriamento remoto, utilizando redes neurais..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador.Financiador(es): Deutscher Akademischer Austauschdienst - Auxílio financeiro.
2009 - 2014
Land use change in Amazonia: institutional analysis and modeling at multiple temporal and spatial scales

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gilberto Camara Neto em 08/09/2012.
Descrição: This project aims to understand and model the social processes that contribute to large-scale deforestation in Amazonia. We argue that land changes in Amazonia are brought about by social and institutional arrangements that need to be better understood and incorporated into Land Use and Land Cover Change (LUCC) models. Thus we propose to explore the following core scientific question: How interrelated are the trajectories of land systems and the evolution of institutional arrangements in Amazonia? These arrangements include agreements or conventions set up between interest groups, social movements, organizations, and state agencies. Negotiated at different scales (from local to international), they constrain the rules and norms of use of natural resources and territorial occupation, and have potential or observable effects on the trajectories of land systems and in the landscape transformation in Amazonia. Our hypothesis is that the institutional arrangements in Amazonia provide the key to the causes of land change in the region in the last 40 years. This research project is based on previous efforts and the experience of several research teams from INPE, MPEG, EMBRAPA and their national (UFOP, UFRN) and international (Indiana University/USA, IRD/France) partners. Such network of researchers was mostly built through GEOMA and LBA programs. The project duration is 4 years, from 2009 to 2013.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (5) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Integrante / Maria Isabel Sobral Escada - Integrante / Leila Maria Garcia Fonseca - Integrante / Luciano Vieira Dutra - Integrante / Gilberto Câmara - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2008 - Atual
GeoDMA: uma ferramenta para integrar mineração de dados com análise multi-temporal e orientada a objetos de imagens de sensoriamento remoto

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Leila Maria Garcia Fonseca em 30/08/2012.
Descrição: O desenvolvimento de uma nova geração de sensores nos últimos 20 anos consolidou as imagens de sensoriamento remoto como uma importante fonte de dados para estudos ambientais e fenômenos geográficos em larga escala. É grande a variedade de resoluções (espacial, temporal e espectral) das imagens de sensoriamento remoto, desde pancromáticas até imagens polarimétricas. Apesar da grande experiência em coleta, armazenamento e distribuição de imagens e da diversidade de ferramentas computacionais para processamento e análise, ainda é difícil de se encontrar sistemas que apresentem um ambiente integrado para transformar imagens multi-temporais e de diversas resoluções em informação útil. Tendo em vista este panorama, a contribuição deste projeto é dupla. Em primeiro lugar, propomos e implementamos uma nova ferramenta, seguindo os padrões de código-fonte aberto (Free and Open Source Software - FOSS), para integrar métodos de análise de imagens com técnicas de mineração de dados, visando produzir um ambiente computacional extensível e focado no usuário, aplicado à extração de informações e à descoberta de conhecimento em grandes bases de dados geométricos. Esta ferramenta é chamada GeoDMA - Geographic Data Mining Analyst (mineração de dados geográficos). GeoDMA integra técnicas de sementação de imagens, extração e seleção de atributos, classificação, métricas da ecologia da paisagem, métodos de análise multi-temporal para detecção de mudanças e classificação por métodos de árvores de decisão adaptados à mineração de dados espaciais. O sistema agrega imagens de sensoriamento remoto com outros tipos de dados geográficos através do acesso a bancos de dados locais ou remotos. GeoDMA também provê métodos de simulação para avaliar a acurácia dos modelos, e ferramentas para análise espaço-temporal, incluindo um esquema de visuação de perfis temporais que auxilia os usuários a descrever padrões em eventos cíclicos. Em segundo lugar, desenvolvemos um novo método para analizar dados.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (6) Doutorado: (1) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador / Maria Isabel Sobral Escada - Integrante / Leila Maria Garcia Fonseca - Integrante / Marcelino Pereira dos Santos Silva - Integrante / Emiliano Ferreira Castejon - Integrante / Alexandre Noma - Integrante / Raian Vargas Maretto - Integrante.
Número de produções C, T & A: 13
2007 - 2009
INTERIMAGE - Sistema Automático de Interpretação de Imagens de Sensoreamento Remoto
Descrição: O objetivo do projeto foi a construção de um ambiente de desenvolvimento de aplicações para interpretação automática de imagens de sensoriamento remoto, INTERIMAGE, software livre com licença GPL. O ambiente INTERIMAGE permite a construção de sistemas automáticos de interpretação de imagens de sensores remotos, através da modelagem do conhecimento do foto-intérprete. O Sistema possui, entre outras, funcionalidades para a) extração de objetos/feições de imagens e cálculo de propriedades espectrais, geométricas, texturais e topológicas; b) aquisição e modelagem de conhecimento explícito do especialista sobre problemas de interpretação de imagens na forma de regras, baseadas nas propriedades dos objetos encontrados; c) processamento e visualização dos resultados de um problema de interpretação de imagens. O INTERIMAGE tem uma arquitetura modular, sendo estruturado sobre componentes que poderão ser utilizados de forma independente ou re-utilizados para a construção de novos sistemas.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (6) / Doutorado: (3) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Integrante / Leila Maria Garcia Fonseca - Integrante / Cláudia Maria de Almeida - Integrante / Hermann Johann Heinrich Kux - Integrante / Gilson Alexandre Ostwald Pedro da Costa - Integrante / Raul Queiroz Feitosa - Coordenador.
2006 - 2007
Re-Segmentação de Imagens de alta Resolução
Descrição: A segmentação de imagens é uma das mais importantes tarefas na área de processamento digital de imagens. Utilizada em diversas áreas da ciência, como reconhecimento de caracteres e faces humanas, detecção e classificação de imagens, a segmentação tem recebido grande atenção em sensoriamento remoto, devido aos sensores apresentarem resoluções espectrais e espaciais cada vez melhores. Este trabalho propõe uma metodologia para re-segmentação de imagens urbanas de alta resolução baseada em formas retangulares. O método tem como entrada uma ou mais imagens, e um conjunto de polígonos resultantes da segmentação, onde os segmentos adjacentes são conectados em uma estrutura de grafos. Sobre essa estrutura são realizadas buscas por agregações de polígonos cujos formatos sejam retangulares, para objetos tradicionais do ambiente urbano, como por exemplo telhados. Para os demais objetos urbanos, e.g. praças, árvores, corpos d'água, etc., são utilizadas outras heurísticas para agregar os polígonos. Visando facilitar a conexão dos segmentos, uma etapa anterior é realizada, a chamada pré-classificação da entrada. Essa deve separar a entrada em classes diferentes, conectando apenas polígonos de mesma classe, e guardando a topologia da vizinhança, pela conexão de vizinhos em primeira ordem de classes diferentes. O algoritmo empregado para a classificação foi o dos Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen, ou Self Organizing Maps (SOM). Os polígonos classificados são conectados em uma estrutura de grafos adjacentes, apresentada na literatura como Region Adjacency Graphs (RAG). Sobre o RAG são feitas as buscas por formas retangulares e outras agregações são realizadas por heurísticas definidas como conhecimento a priori. O resultado da re-segmentação é um novo conjunto de polígonos, que melhor representa o ambiente urbano. Resultados são apresentados e discutidos, de forma a comprovar a acurácia da técnica apresentada, quando comparada com métodos consagrados na literatura..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador / Leila Maria Garcia Fonseca - Integrante / Luciano Vieira Dutra - Integrante.
Número de produções C, T & A: 4
2003 - 2004
TECSUB - Protótipo de um Robô de Inspeção Subaquático - Estr
Descrição: Pesquisa sobre Técnicas de Reconhecimento de Imagens.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 1


Projetos de extensão


2014 - Atual
Fine Scale Human Settlement Mapping of Brazil
Descrição: The Joint Research Centre (JRC) has developed tools to automatically extract information on human settlements from remotely sensed imagery. This Global Human Settlement Layer (GHSL) concept proposes a new way to map, analyse, and monitor human settlements and the urbanization in the 21st century. The GHSL automatic image information extraction workflow integrates multi-resolution (0.5m-30m) multi-platform, multi-sensor (pan, multispectral), and multi-temporal image data..
Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.


Projetos de desenvolvimento


2013 - Atual
TerraLib
Descrição: A TerraLib é uma biblioteca de código fonte aberto, disponibilizada através da Internet no sitio http://www.terralib.org, atualmente em sua versão 3.0.3. A TerraLib permite a geração de aplicativos de geoprocessamento que integram de dados espaciais (imagens e mapas) em sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD). Não há hoje no contexto internacional nenhum produto ou protótipo com os mesmos objetivos e a abrangência da TerraLib, seja produto comercial ou software aberto. Como se trata de produto inédito em sua atualidade e funcionalidade, a TerraLib ampliará a autonomia tecnológica e científica nacional na área de Bancos de Dados Geográficos e permitirá que grupos de pesquisa e desenvolvimento se apropriem criativamente da experiência acumulada pela equipe do INPE, com benefícios para toda a sociedade brasileira. No contexto do setor público nacional, as recentes iniciativas de governos estaduais e municipais em favor do uso de software aberto representam um grande potencial de aplicação dos resultados do projeto. Com o uso da TerraLib, não apenas poderão ser desenvolvidos aplicativos específicos para instituições públicas, como também poderá ser simplificada a disseminação de soluções baseadas em software livre. Do ponto de vista do INPE, a TerraLib é um software de grande aplicação, que já está sendo utilizado em projetos importantes, como a nova versão do SISPRODES (Sistema de Monitoramento do Desmatamento da Amazônia), o Centro de Dados de Sensoriamento Remoto e o sistema DETER (Detecção de Desmatamento em Tempo Real). Os desafios técnicos no desenvolvimento da TerraLib são consideráveis. Eles dão origem a vários temas de tese de doutorado e mestrado, que permitem avançar o estado da arte da Ciencia da Geoinformação..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
2008 - 2011
InterIMAGE - Terralib + GeoAIDA
Descrição: InterIMAGE é uma plataforma livre baseada em conhecimento para interpretação automática de imagens..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Integrante / Leila Maria Garcia Fonseca - Coordenador / Emiliano Ferreira Castejon - Integrante.
Número de produções C, T & A: 1
2008 - Atual
GeoDMA

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Leila Maria Garcia Fonseca em 30/11/2015.
Descrição: Software para mineração de dados e classificação de padrões em bancos de dados geográficos..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador / Leila Maria Garcia Fonseca - Integrante.
2007 - 2007
Desenvolvimento de aplicações de classificação de imagens
Descrição: Classificação de imagens utilizando mapas auto-organizáveis.
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador / Fernando Lucas Bação - Integrante.
Número de produções C, T & A: 3
2004 - 2005
GIGA - Serviço de estimativa de atrasos e criação de mapas
Descrição: Desenvolvimento de ferramentas para a estimativa de atrasos na Rede Internet através de mapas topológicos.
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: Thales Sehn Körting - Coordenador.Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Bolsa.


Membro de corpo editorial


2017 - Atual
Periódico: Journal of Information and Data Management - JIDM
2015 - Atual
Periódico: RBC. Revista Brasileira de Cartografia (Online)


Membro de comitê de assessoramento


2018 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo


Revisor de periódico


2011 - Atual
Periódico: Photogrammetric Engineering and Remote Sensing
2012 - Atual
Periódico: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (Print)
2012 - Atual
Periódico: Boletim de Ciências Geodésicas (Impresso)
2013 - Atual
Periódico: International Journal of Geographical Information Science
2014 - Atual
Periódico: IEEE J-STARS
2014 - Atual
Periódico: Computers & Geosciences
2015 - 2016
Periódico: Journal of Information and Data Management - JIDM
2016 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
2016 - Atual
Periódico: Pattern Recognition
2016 - Atual
Periódico: IEEE Communications Magazine (Print)
2017 - Atual
Periódico: Computers & Graphics
2017 - Atual
Periódico: Computers & Electrical Engineering
2010 - Atual
Periódico: Revista de Informática Teórica e Aplicada (Impresso)

2011 - Atual
Periódico: Neurocomputing (Amsterdam)

2011 - Atual
Periódico: Remote Sensing



Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento Digital de Imagens.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sensoriamento Remoto.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento Digital de Imagens/Especialidade: Reconhecimento de Padrões.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Big Data.
6.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Análise de séries temporais.


Idiomas


Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Prêmios e títulos


2015
Melhor comunicação visual, XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
2013
Melhor comunicação visual, Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
2011
Melhor comunicação visual, Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
2011
3º melhor trabalho apresentado no GEOINFO 2011, XII GEOINFO - Brazilian Symposium on GeoInformatics.
2004
Best Work in Computer Science, Group 9, CRICTE - UFPR.
2004
Best Work in Computer Science, CRICTE - UFPR.
2004
2nd Best Work in Technical Session 7, CRICTE - UFPR.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Web of Science
Total de trabalhos:6
Total de citações:34
Fator H:3
Korting, Thales S  Data: 05/07/2018

SCOPUS
Total de trabalhos:59
Total de citações:65
Korting, Thales Sehn  Data: 13/12/2016

Outras
Total de trabalhos:98
Total de citações:346
autor:Korting,TS  Data: 05/07/2018

Artigos completos publicados em periódicos

1.
COSTA, WANDERSON SANTOS2018COSTA, WANDERSON SANTOS ; Fonseca, Leila Maria Garcia ; Korting, Thales Sehn ; BENDINI, HUGO DO NASCIMENTO ; DE SOUZA, RICARDO CARTAXO MODESTO . Spatio-Temporal Segmentation Applied to Optical Remote Sensing Image Time Series. IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS, v. 15, p. 1-5, 2018.

2.
PLETSCH, MIKHAELA2018PLETSCH, MIKHAELA ; VAZ PENHA, THALES ; SILVA JUNIOR, CELSO HENRIQUE ; Körting, Thales ; CRUZ DE ARAGÃO, LUIZ EDUARDO ; ANDERSON, LIANA . Integração do algoritmo FMASK ao modelo linear de mistura espectral como subsídio à detecção de áreas queimadas na Amazônia brasileira. RBC. REVISTA BRASILEIRA DE CARTOGRAFIA (ONLINE), v. 70, p. 696-724, 2018.

3.
SILVA, A. C. O.2017SILVA, A. C. O. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. . BAYESIAN NETWORK MODEL TO PREDICT AREAS FOR SUGARCANE EXPANSION IN BRAZILIAN CERRADO. RBC. REVISTA BRASILEIRA DE CARTOGRAFIA (ONLINE), v. 69, p. 857-867, 2017.

4.
GIROLAMO NETO, C.2017GIROLAMO NETO, C. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. . ASSESSMENT OF TEXTURE FEATURES FOR BRAZILIAN SAVANNA CLASSIFICATION: A CASE STUDY IN BRASÍLIA NATIONAL PARK. RBC. REVISTA BRASILEIRA DE CARTOGRAFIA (ONLINE), v. 69, p. 891-901, 2017.

5.
GIROLAMO NETO, C.2017GIROLAMO NETO, C. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. . Assessment of texture features for brazilian savanna classification: A case study in brasília national park. RBC. REVISTA BRASILEIRA DE CARTOGRAFIA (ONLINE), v. 5, p. 891-901, 2017.

6.
BEZERRA MARUJO, RENNAN2017BEZERRA MARUJO, RENNAN ; GARCIA FONSECA, LEILA MARIA ; Korting, Thales ; BENDINI, HUGO ; QUEIROZ, GILBERTO ; VINHAS, LUBIA ; FERREIRA, KARINE . Remote Sensing Image Processing Functions in Lua Language. JOURNAL OF COMPUTACIONAL INTERDISCIPLINARY SCIENCES, v. 8, p. 163-172, 2017.

7.
Bendini, H.N.2017Bendini, H.N. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. ; MARUJO, R. B. ; SANCHES, I. D. ; ARCANJO, J. S. . ASSESSMENT OF A MULTI-SENSOR APPROACH FOR NOISE REMOVAL ON LANDSAT-8 OLI TIME SERIES USING CBERS-4 MUX DATA TO IMPROVE CROP CLASSIFICATION BASED ON PHENOLOGICAL FEATURES. RBC. REVISTA BRASILEIRA DE CARTOGRAFIA (ONLINE), v. 69, p. 947-957, 2017.

8.
SOARES, A. R.2016SOARES, A. R. ; KORTING, T.S. ; FONSECA, L. M. G. . Improvements of the divide and segment method for parallel image segmentation. RBC. Revista Brasileira de Cartografia (Online), v. 68, p. 1113-1122, 2016.

9.
BRUM-BASTOS, V. S.2016BRUM-BASTOS, V. S. ; RIBEIRO, B. M. G. ; PINHO, C. M. D. ; KORTING, T.S. ; FONSECA, L. M. G. . Improvement evaluation on ceramic roof extraction using WorldView-2 imagery and geographic data mining approach. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. XLI-B7, p. 883-889, 2016.

10.
Körting, T.S.2016Körting, T.S.; FERREIRA, K. R. ; VINHAS, L. ; MONTEIRO, A.M.V. ; QUEIROZ, G. R. . Trends in GeoInformatics. RBC. Revista Brasileira de Cartografia (Online), v. 68, p. 1079-1086, 2016.

11.
NAMIKAWA, LAERCIO2016NAMIKAWA, LAERCIO ; Körting, T.S. ; CASTEJON, E. F. . Water body extraction from RapidEye images: An automated methodology based on Hue component of color transformation from RGB to HSV model. RBC. Revista Brasileira de Cartografia (Online), v. 68, p. 1097-1111, 2016.

12.
Neves, A. K.2016Neves, A. K. ; Bendini, H.N. ; KORTING, T.S. ; FONSECA, L. M. G. . COMBINING TIME SERIES FEATURES AND DATA MINING TO DETECT LAND COVER PATTERNS: A CASE STUDY IN NORTHERN MATO GROSSO STATE, BRAZIL. RBC. Revista Brasileira de Cartografia (Online), v. 68, p. 1133-1142, 2016.

13.
Körting, T.S.2014Körting, T.S.; FONSECA, L. M. G. ; COSTA, W. S. . Towards better user interfaces for sample selection in image classification. South-Eastern European Journal of Earth Observation and Geomatics, v. 3, p. 115-118, 2014.

14.
KÖRTING, THALES2014KÖRTING, THALES; FONSECA, LEILA ; CASTEJON, EMILIANO ; NAMIKAWA, LAERCIO . Improvements in Sample Selection Methods for Image Classification. Remote Sensing, v. 6, p. 7580-7591, 2014.

15.
KORTING, T.S.;KORTING,T.S.;KORTING, T. S.;THALES SEHN KORTING;KORTING, TS;Thales Sehn Korting;Thales Sehn Körting;Körting, T.S.;SEHN KORTING, THALES;Körting, Thales Sehn;Korting, Thales Sehn;KÖRTING, THALES;KORTING, THALES S.;Korting, Thales;Körting, Thales2014KORTING, T.S.; PEREIRA, G. ; CARDOZO, F. S. ; FONSECA, L. M. G. . Evaluation of simulated images of MUX camera from CBERS-4 satellite for environmental analysis. Boletim de Ciências Geodésicas (Impresso), v. 20, p. 590-609, 2014.

16.
SEHN KORTING, THALES2013 SEHN KORTING, THALES; MARIA GARCIA FONSECA, LEILA ; CÂMARA, GILBERTO . GeoDMA - Geographic Data Mining Analyst a framework for GIScience. Computers & Geosciences, v. 57, p. 133-145, 2013.

17.
Pinho, CMD2012Pinho, CMD ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, TS ; Almeida, CM ; Kux, HJH . Land-cover classification of an intra-urban environment using high-resolution images and object-based image analysis. International Journal of Remote Sensing (Online), v. 33, p. 5973-5995, 2012.

18.
KORTING, T. S.2011 KORTING, T. S.; DUTRA, L. V. ; FONSECA, L. M. G. . A Resegmentation Approach for Detecting Rectangular Objects in High-Resolution Imagery. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (Print), v. 8, p. 621-625, 2011.

19.
SAITO, E. A.2011SAITO, E. A. ; FONSECA, L. M. G. ; ESCADA, M. I. S. ; KORTING, TS . Efeitos da mudança de escala em padrões de desmatamento na Amazônia. RBC. Revista Brasileira de Cartografia (Online), v. 63, p. 401-414, 2011.

20.
FONSECA, L. M. G.2008FONSECA, L. M. G. ; COSTA, M. ; KORTING, T. S. ; CASTEJON, E. F. ; SILVA, Felipe Castro da . Multitemporal Image Registration based on Multiresolution Decomposition. RBC. Revista Brasileira de Cartografia (Online), v. 60, p. 1-16, 2008.

Capítulos de livros publicados
1.
Costa, Wanderson ; FONSECA, LEILA ; Körting, Thales . Classifying Grasslands and Cultivated Pastures in the Brazilian Cerrado Using Support Vector Machines, Multilayer Perceptrons and Autoencoders. Lecture Notes in Computer Science. 11ed.: Springer International Publishing, 2015, v. , p. 187-198.

2.
Körting, Thales Sehn; Castejon, Emiliano Ferreira ; Fonseca, Leila Maria Garcia . The Divide and Segment Method for Parallel Image Segmentation. In: Jacques Blanc-Talon; Andrzej Kasinski; Wilfried Philips; Dan Popescu; Paul Scheunders. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Poznań, Poland: Springer International Publishing, 2013, v. 8192, p. 504-515.

3.
Korting, Thales Sehn; Fonseca, Leila Maria Garcia ; CÂMARA, GILBERTO . A Geographical Approach to Self-Organizing Maps Algorithm Applied to Image Segmentation. In: Jacques Blanc-Talon; Andrzej Kasinski; Wilfried Philips; Dan Popescu; Paul Scheunders. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.Ghent, Belgium: Springer Berlin Heidelberg, 2011, v. 6915, p. 162-170.

4.
Korting, Thales Sehn; Dutra, Luciano Vieira ; Erthal, Guaraci José ; Fonseca, Leila Maria Garcia . Assessment of a Modified Version of the EM Algorithm for Remote Sensing Data Classification. In: Isabelle Bloch; Roberto M. Cesar Jr.. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1ed.São Paulo, Brazil: Springer Berlin Heidelberg, 2010, v. 6419, p. 476-483.

Textos em jornais de notícias/revistas
1.
Thales Sehn Körting. GeoDMA: A toolbox integrating data mining with object-based and multi-temporal analysis of satellite remotely sensed imagery. GLP News, www.globallandproject.org, p. 53 - 53, 01 jul. 2014.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
COSTA, W. S. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. ; SIMOES, M. ; KUCHLER, P. . A Case Study for a Multitemporal Segmentation Approach in Optical Remote Sensing Images. In: GEOProcessing 2018, The Tenth International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, 2018, Roma, Itália. Proceedings of the GEOProcessing 2018, 2018. p. 66-70.

2.
SILVA, A. C. O. ; FONSECA, L.M.G. ; KORTING, T.S. . A multitemporal approach for land use mapping using Bayesian Networks. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

3.
NOGUEIRA, F. C. ; ROBERTO, L. ; KORTING,T.S. ; SHIGUEMORI, E. H. . Accuracy analysis of orthomosaic and DSM produced from sensor aboard UAV. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

4.
ENDO, C. A. K. ; SILVA, M. P. ; OLIVEIRA, R. R. ; KORTING, T.S. ; GHERARDI, D. ; PEZZI, L. P. . An automatic method for open water detection using MUX/CBERS-4 images. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

5.
SILVA, A. L. ; ALMEIDA, C. T. ; WIEDERKEHR, N. C. ; RIBEIRO, R. M. ; KORTING, T.S. . Application of the Linear Spectral Mixture Model in vegetation change detection based on the Green Vegetation Index. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

6.
MARUJO, R. B. ; FONSECA, LEILA M. G. ; KORTING, T.S. ; SANTOS, R. D. C. ; BENDINI, H. N. . CBERS-4/MUX automatic detection of clouds and cloud shadows using decision trees. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

7.
PLETSCH, M. A. J. S. ; KORTING, T.S. ; ESCADA, M. I. S. ; SIANI, S. M. O. . Data mining applied to temporal dynamics of deforestation pattern: a study case in Southern Amazon forest, Brazil. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

8.
GIROLAMO NETO, C. ; FONSECA, L. M. G. ; VALERIANO, D. M. ; NEVES, A. K. ; KORTING, T.S. . Desafios na classificação automática de fitofisionomias do Cerrado brasileiro com base em mapas de referência na escala 1:250.000. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

9.
PENHA, T. V. ; ESCADA, M. I. S. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. . Detecção de mudanças e análise de padrões de expansão agrícola na Amazônia mato-grossense. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

10.
BENDINI, H. N. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. ; SANCHES, I. D. ; MARUJO, R. B. . Evaluation of smoothing methods on Landsat-8 EVI time series for crop classification based on phenological parameters. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

11.
MONTIBELLER, B. ; SILVEIRA, H. L. F. ; SANCHES, I. D. ; KORTING, T.S. ; FONSECA, L. M. G. ; ARAGAO, L. E. O. E. C. ; PICOLI, M. C. A. ; DUFT, D. G. . Identification of gaps in sugarcane plantations using UAV images. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

12.
PENHA, T. V. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. . Inferência fuzzy na análise de vulnerabilidade de fragmentos florestais na Amazônia mato-grossense. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

13.
GERENTE, J. ; SOTHE, C. ; NEGRAO, P. ; KORTING, T.S. . Mass movements? scars classification using data mining techniques. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

14.
NEVES, A. K. ; KORTING, T.S. ; GIROLAMO NETO, C. ; FONSECA, L. M. G. . Mineração de dados de sensoriamento remoto para detecção e classificação de áreas de pastagem na Amazônia Legal. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 18 (SBSR), 2017, Santos. Anais do XVIII SBSR, 2017. v. 18.

15.
COSTA, W. S. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. ; SIMOES, M. ; BENDINI, H. N. ; CARTAXO, R. M. . Segmentation of optical remote sensing images for detecting homogeneous regions in space and time. In: XVIII GEOINFO, 2017, Salvador, Bahia. Proceedings XVIII GEOINFO, 2017. p. 40-51.

16.
FELGUEIRAS, C. A. ; ORTIZ, J. O. ; CAMARGO, E. C. G. ; NAMIKAWA, LAERCIO ; KORTING, T.S. . Modeling and visualization of uncertainties of categorical spatial data using geostatistics, 3D planar projections and color fusion techniques. In: XVIII GEOINFO, 2017, Salvador, Bahia. Proceedings XVIII GEOINFO, 2017. p. 152-162.

17.
MARUJO, R. B. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. ; Bendini, H.N. . Spectral normalization between Landsat-8/OLI, Landsat- 7/ETM+ and CBERS-4/MUX bands through linear regression and spectral unmixing. In: XVIII GEOINFO, 2017, Salvador, Bahia. Proceedings XVIII GEOINFO, 2017. p. 273-282.

18.
PLETSCH, M. A. J. S. ; KORTING, T.S. . Remote Sensing Image Information Mining applied to Burnt Forest Detection in the Brazilian Amazon. In: XVIII GEOINFO, 2017, Salvador, Bahia. Proceedings XVIII GEOINFO, 2017. p. 322-333.

19.
KORTING, T.S.; NAMIKAWA, L.M. ; FONSECA, L.M.G. ; FELGUEIRAS, C.A. . How to effectively obtain metadata from remote sensing big data?. In: GEOBIA 2016 : Solutions and Synergies, 2016, University of Twente Faculty o. GEOBIA 2016 : Solutions and Synergies.

20.
SOARES, A. R. ; KORTING, T.S. ; FONSECA, L. M. G. . First experiments using the Image Foresting Transform (IFT) algorithm for segmentation of remote sensing imagery. In: GEOBIA, 2016, Enschede, Holanda. Proceedings of GEOBIA, 2016.

21.
GIROLAMO NETO, C. ; PESSOA, A. C. M. ; KORTING, T.S. ; FONSECA, L. M. G. . Detecting Atlantic forest patches applying GEOBIA and Data Mining techniques. In: GEOBIA, 2016, Enschede, The Nederlands. Proceedings of GEOBIA 2016, 2016.

22.
RUIZ, P. R. S. ; Almeida, CM ; LACERDA, C. S. A. ; Körting, T.S. ; FONSECA, L.M.G. . Evaluating the Performance of Decision Tree Algorithms CART and C4.5 for an Object-Based Urban Land Cover Classification. In: Conference of Computational Interdisciplinary Science (CCIS 2016), 2016, São José dos Campos. Proceedings of CCIS 2016, 2016. v. 4.

23.
FRANCA, D. G. M. ; LOTTE, R. G. ; Almeida, CM ; SIANI, S. M. O. ; Körting, T.S. ; FONSECA, L. M. G. ; SILVA, L. T. . Object-Based Image Analysis For Urban Land Cover Classification In The City Of Campinas - SP, Brazil. In: Joint Urban Remote Sensing Event, 2015, Lausanne. Proceedings of JURSE 2015, 2015.

24.
PAVANELLI, J. A. P. ; NEVES, B. V. ; CAMPHORA, V. P. ; Körting, T.S. . Remote sensing image processing to identify spatial units of human occupation along Trans-Amazonian Highway (BR-230), Brazil. In: Joint Urban Remote Sensing Event, 2015, Lausanne, Suíça. Proceedings of JURSE 2015, 2015.

25.
COSTA, W. S. ; FONSECA, L. M. G. ; Körting, T.S. . Classificação de pastagens cultivadas e formações campestres nativas no Cerrado brasileiro a partir da análise de séries temporais extraídas de índices EVI do sensor MODIS. In: XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2015, João Pessoa. Anais do XVII SBSR, 2015. v. XVII. p. 1516-1523.

26.
MELCHIORI, A. E. ; CANDIDO, P. A. ; LIBONATI, R. ; MORELLI, F. ; SETZER, A. ; JESUS, S. C. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. . Spectral indices and multi-temporal change image detection algorithms for burned area extraction in the Brazilian Cerrado. In: XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2015, João Pessoa. Anais do XVII SBSR, 2015. v. XVII. p. 643-650.

27.
GIROLAMO NETO, C. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T.S. ; SANCHES, I. D. ; EBERHARDT, I. D. R. ; MARUJO, R. B. ; TRANBAQUINI, K. . Classificação automática de áreas cafeeiras utilizando imagens de sensoriamento remoto e técnicas de mineração de dados. In: XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2015, João Pessoa. Anais do XVII SBSR, 2015. v. XVII. p. 1609-1616.

28.
BARBOSA, D. P. ; NOMA, A ; KORTING, T. S. ; FONSECA, L. M. G. . Um Estudo Experimental com Classificadores baseados em Regiões e Perfis EVI. In: XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2015, João Pessoa. Anais do XVII SBSR, 2015. v. XVII. p. 880-887.

29.
SIANI, S. M. O. ; CAMPOS, J. ; FRANCA, D. G. M. ; LOTTE, R. G. ; AMARAL, S. ; MONTEIRO, A.M.V. ; KORTING,T.S. . Land-cover classification of an intra-urban environment using high-resolution images and geographic object-based image analysis: the case of APA Mananciais do Rio Paraíba do Sul. In: XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2015, João Pessoa. Anais do XVII SBSR, 2015. v. XVII. p. 997-1004.

30.
BENDINI, H. N. ; GIROLAMO NETO, C. ; KORTING,T.S. ; MARUJO, R. B. ; TRABAQUINI, K. ; EBERHARDT, I. D. R. ; SANCHES, I. D. ; FONSECA, L. M. G. . Effects of Image Fusion Methods on Sugarcane Classification with Landsat-8 Imagery. In: XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2015, João Pessoa. Anais do XVII SBSR, 2015. v. XVII. p. 2498-2505.

31.
REIS, MARIANE SOUZA ; DE OLIVEIRA, MARIA ANTONIA FALCAO ; Korting, Thales Sehn ; PANTALEAO, ELIANA ; SANT'ANNA, SIDNEI JOAO SIQUEIRA ; Dutra, Luciano Vieira ; LU, DENGSHENG . Image segmentation algorithms comparison. In: IGARSS 2015 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2015, Milan. 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2015. p. 4340.

32.
NEVES, A. K. ; BENDINI, H. N. ; Körting, T.S. ; FONSECA, L. M. G. . Combining Time Series Features and Data Mining to Detect Land Cover patterns: a Case Study in Northern Mato Grosso State, Brazil. In: GEOINFO 2015, 2015, Campos do Jordão. Anais do 16º Simpósio Brasileiro de Geoinformática, 2015. v. 16. p. 174-185.

33.
SOARES, A. R. ; Körting, T.S. ; FONSECA, L. M. G. . Improvements of the divide and segment method for parallel image segmentation. In: GEOINFO 2015, 2015, Campos do Jordão. Anais do 16º Simpósio Brasileiro de Geoinformática, 2015. v. 16. p. 222-232.

34.
COSTA, W. S. ; FONSECA, L. M. G. ; Körting, T.S. . Mapping grasslands formations and cultivated pastures in the Brazilian Cerrado using data mining. In: The Sixth International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, 2014, Barcelona. Proceedings of the Sixth International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, 2014. v. 6. p. 138-141.

35.
BENDINI, H. N. ; MORAES, W. S. ; COSTA, S. S. ; LOPES, E. S. S. ; KORTING,T.S. ; FONSECA, L. M. G. . Proposta de Sistema de monitoramento da sigatoka-negra baseado em variáveis ambientais utilizando o TerraMA 2. In: Simpósio Brasileiro de Geoinformática - GeoInfo, 2014, Campos do Jordão. Anais do 15o Simpósio Brasileiro de Geoinformática, 2014. v. 15. p. 168-173.

36.
FERREIRA, MATHEUS P. ; ZANOTTA, DANIEL C. ; ZORTEA, MACIEL ; KORTING, THALES S. ; FONSECA, LEILA M. G. ; SHIMABUKURO, YOSIO E. ; FILHO, CARLOS R. SOUZA . Automatic tree crown delineation in tropical forest using hyperspectral data. In: IGARSS 2014 2014 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2014, Quebec City. 2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2014. p. 784-787.

37.
Körting, T.S.; CAMARA, G. ; FONSECA, L. M. G. . Land Cover Detection Using Temporal Features Based On Polar Representation. In: Conference on Graphics, Patterns, and Images, 2013, Arequipa. Workshop of Theses and Dissertations (WTD) in SIBGRAPI 2013 (XXVI Conference on Graphics, Patterns and Images). Arequipa, Peru, 2013. v. 26.

38.
KORTING, TS; FONSECA, L. M. G. ; CAMARA, G. . Identifying features for temporal analysis of vegetation indices. In: GEOBIA, 2012, Rio de Janeiro, RJ. Proceedings of the 4th International Conference on Geographic Object-Based Image Analysis. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2012. v. 4. p. 481-483.

39.
ZANOTTA, D ; KORTING, TS ; FONSECA, L. M. G. ; DUTRA, L. V. . Automatic evaluation of segmentation methods for SAR images. In: GEOBIA, 2012, Rio de Janeiro, RJ. Proceedings of the 4th International Conference on Geographic Object-Based Image Analysis. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2012. v. 4. p. 460-463.

40.
KORTING, T. S.; CASTEJON, E. F. ; FONSECA, L. M. G. . A first step towards a detector of ceramic roofs. In: XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, 2011, Curitiba. Anais do 15º Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos: Instituto Nacional de pesquisas Espaciais, 2011. v. 15. p. 7822-7827.

41.
CASTEJON, E. F. ; FORSTER, C. H. Q. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T. S. . Orbital image correction for multiple models of geometric transformations. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2011, Curitiba. Anais do 15º Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos: Instituto Nacional de pesquisas Espaciais, 2011. v. 15. p. 7448-7455.

42.
SAITO, E. A. ; ESCADA, M. I. S. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T. S. . Análise de padrões de desmatamento e trajetória de padrões de ocupação humana na Amazônia usando técnicas de mineração de dados. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2011, Curitiba. Anais do 15º Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos: Instituto Nacional de pesquisas Espaciais, 2011. v. 15. p. 2833-2840.

43.
SATO, L. Y. ; MARTINS, F. S. R. V. ; CANTINHO, R. Z. ; KORTING, T. S. ; FONSECA, L. M. G. ; ALMEIDA, C. ; VALERIANO, D. M. . Classificação de áreas exploradas por sistema de corte seletivo na Amazônia. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2011, Curitiba. Anais do 15º Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos: Instituto Nacional de pesquisas Espaciais, 2011. v. 15. p. 6688-6695.

44.
KORTING, T. S.; CASTEJON, E. F. ; FONSECA, L. M. G. . Divide and Segment - An alternative for parallel segmentation. In: GEOINFO, 2011, Campos do Jordão. Journal of Information and Data Management. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2011. v. 12. p. 97-104.

45.
KORTING, T. S.; FONSECA, L. M. G. ; CAMARA, G. . Interpreting Images with GeoDMA. In: GEOgraphic Object-Based Image Analysis Conference, 2010, Gent. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (CD-ROM). Gent, BE: ISPRS Working Groups, 2010. v. 3. p. 1-5.

46.
SAITO, E. A. ; KORTING, T. S. ; FONSECA, L. M. G. ; ESCADA, M. I. S. . Mineração em Dados Espaciais de Desmatamento do PRODES Utilizando Métricas da Paisagem - Caso de Estudo Município de Novo Progresso - PA. In: III Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, 2010, Recife. Anais III SIMGEO. Recife, PE: Universidade Federal de Pernambuco, 2010. v. 3. p. 1-9.

47.
KORTING, T. S.; DUTRA, L. V. ; FONSECA, L. M. G. . Detecting Rectangular Objects in Urban Imagery - A Re-Segmentation Approach. In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2009, Lisboa, Portugal. VISAPP 2009 - Proceedings of the Fourth International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2009. v. 2. p. 231-236.

48.
KORTING, T. S.; FONSECA, L. M. G. ; ESCADA, M. I. S. ; CAMARA, G. . GeoDMA - Um sistema para mineração de dados de sensoriamento remoto. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2009, Natal, RN. Anais do Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2009. v. 14. p. 7813-7820.

49.
RIBEIRO, BMG ; SAITO, E. A. ; KORTING, TS ; MAEDA, EE ; FORMAGGIO, AR . Estudo da variância em imagens MODIS para diferentes classes de coberturas dos solos: estudo de caso em Querência - MT. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2009, Natal, RN. Anais do XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2009. v. 14. p. 1005-1012.

50.
COSTA, GAOP ; CAMARGO, FF ; FEITOSA, RQ ; Almeida, CM ; OLIVEIRA, DAB ; FONSECA, L. M. G. ; Kux, HJH ; Pinho, CMD ; CASTEJON, E. F. ; KORTING, TS . Uso da plataforma cognitiva InterIMAGE para a identificação de unidades geomorfológicas. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2009, Natal, RN. Anais do XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2009. v. 14. p. 7773-7780.

51.
Pinho, CMD ; CASTEJON, E. F. ; KORTING, TS ; OLIVEIRA, DAB ; COSTA, GAOP ; FONSECA, L. M. G. ; FEITOSA, RQ . Caracterização de bairros urbanos em imagens de alta resolução espacial utilizando sistema de classificação baseado em conhecimento. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2009, Natal, RN. Anais do XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2009. v. 14. p. 7885-7892.

52.
KORTING, T. S.; FONSECA, L. M. G. ; DUTRA, L. V. ; SILVA, Felipe Castro da . Image Re-Segmentation - A New Approach Applied to Urban Imagery. In: International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 2008, Funchal, Madeira. Proceedings VISAPP 2008. Lisboa: Alpesh Ranchordas, 2008. v. 3. p. 467-472.

53.
KORTING, T. S.; FONSECA, L. M. G. ; DUTRA, L. V. ; SILVA, Felipe Castro da . A New Graph-Based Approach for Urban Image Segmentation. In: International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, 2008, Plzen. Proceedings WSCG 2008. Plzen: Thomson Reuters, 2008. v. 16. p. 1-4.

54.
KORTING, T. S.; FONSECA, L. M. G. ; BAÇÃO, F. L. . Expectation-Maximization x Self-Organizing Maps for Image classification. In: SITIS 2008, 2008, Bali. Proceedings SITIS 2008. Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society, 2008. p. 359-365.

55.
KORTING, T. S.; FONSECA, L. M. G. ; ESCADA, M. I. S. ; SILVA, Felipe Castro da ; SILVA, M. P. S. . GeoDMA: A Novel System for Spatial Data Mining. In: IEEE International Conference on Data Mining, 2008, Pisa, Italy. Proceedings of ICDM. Pisa: IEEE, 2008. v. 10. p. 975-978.

56.
SILVA, Felipe Castro da ; KORTING, T. S. ; FONSECA, L. M. G. ; ESCADA, M. I. S. . Deforestation pattern characterization in the Brazilian Amazonia. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2007, Florianópolis. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2007. v. 13. p. 6207-6214.

57.
COSTA, M. ; KORTING, T. S. ; SILVA, Felipe Castro da ; ESCADA, M. I. S. . Avaliação da dinâmica do uso da terra em uma região de fronteira agropecuária no estado de Mato Grosso. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2007, Florianópolis. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2007. v. 13. p. 6667-6674.

58.
KORTING, T. S.; SILVA, Felipe Castro da ; COSTA, Rodrigo Mendes ; BICHO, A. L. . Sistema Livre para Detecção Facial, Animação e Fala. In: 8º Fórum Internacional Software Livre, 2007, Porto Alegre. Anais 8º Fórum Internacional Software Livre e 6º Workshop sobre Software Livre. Porto Alegre, RS: Organizações Nova Prova Gráfica e Editora Ltda., 2007. v. 8. p. 1-8.

59.
KORTING, T. S.; DUTRA, L. V. ; FONSECA, L. M. G. ; ERTHAL, G. ; SILVA, Felipe Castro da . Improvements to Expectation-Maximization approach for unsupervised classification of remote sensing data. In: GEOINFO - Brazilian Symposium on GeoInformatics, 2007, Campos do Jordão. Anais GEOINFO 2007. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2007. v. IX. p. 3-11.

60.
SILVA, Felipe Castro da ; DUTRA, L. V. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T. S. . Urban Remote Sensing Image Enhancement Using a Generalized IHS Fusion Technique. In: ELEVENTH URSI COMMISSION F TRIENNIAL OPEN SYMPOSIUM ON RADIO WAVE PROPAGATION AND REMOTE SENSING, 2007, Rio de Janeiro. Anais URSI 2007. Rio de Janeiro, RJ, 2007. v. 11. p. ID RS4.2 1-ID RS4.2 7.

61.
KORTING, T. S.; SILVA, Felipe Castro da ; COSTA, Rodrigo Mendes ; BICHO, A. L. . Animação Facial Baseada em Funções de Base Radial. In: Simpósio Brasileiro de Computação Gráfica e Processamento de Imagens, 2006, Manaus. Workshop de Iniciação Científica. Manaus, AM: IEEE, 2006. v. 19. p. 1-7.

62.
SILVA, Felipe Castro da ; COSTA, Rodrigo Mendes ; KORTING, T. S. ; BICHO, A. L. . Estimando a angulação da face humana através de um método híbrido (Elipse-Simetria). In: Simpósio Brasileiro de Computação Gráfica e Processamento de Imagens, 2006, Manaus. Workshop de Iniciação Científica. Manaus, AM: IEEE, 2006. v. 19. p. 1-8.

63.
KORTING, T. S.; COSTA, Rodrigo Mendes ; SILVA, Felipe Castro da . Um Sistema Texto-Fala Livre. In: 6º Fórum Internacional Software Livre, 2005, Porto Alegre. Anais 6º Fórum Internacional Software Livre e 6º Workshop sobre Software Livre. Porto Alegre: Armazém Digital, 2005. v. 6. p. 299-304.

64.
KORTING, T. S.; COSTA, Rodrigo Mendes ; SILVA, Felipe Castro da ; BICHO, A. L. ; BOTELHO, S. S. C. . Um estudo sobre a animação tridimensional de faces. In: SIBGRAPI - Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2005, Natal, RN. Workshop de Iniciação Científica. Natal, RN: National Library, Brazil, 2005. v. 18. p. 1-7.

65.
KORTING, T. S.; FILHO, NLD . Utilizando Eigenfaces para Reconhecimento de Imagens. In: III Simpósio de Informática da Região Centro do RS, 2004, Santa Maria. Anais do III SIRC-RS. Santa Maria, RS, 2004. v. 3.

66.
KORTING, T. S.. Utilizando Eigenfaces para Reconhecimento de Imagens. In: XIX Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia, 2004, Curitiba. Anais do XIX CRICTE. Curitiba, PR, 2004. v. 19.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
NEVES, A. K. ; KORTING, T.S. ; FONSECA, L. M. G. ; QUEIROZ, G. R. ; VINHAS, L. ; FERREIRA, K. R. ; ESCADA, M. I. S. . TerraClass x MapBiomas: Comparative assessment of legend and mapping agreement analysis. In: XVIII GEOINFO, 2017, Salvador, Bahia. Proceedings XVIII GEOINFO, 2017. p. 295-300.

2.
PENHA, T. V. ; PLETSCH, M. A. J. S. ; SILVA JUNIOR, C. H. L. ; KORTING, T.S. ; FONSECA, L. M. G. . Detecção e delimitação automática de corpos hídricos em imagens Sentinel-2: uma proposta de integração do algoritmo Fmask aos índices espectrais NDWI e MNDWI. In: XVIII GEOINFO, 2017, Salvador, Bahia. Proceedings XVIII GEOINFO, 2017. p. 340-345.

3.
MARETTO, R. V. ; KORTING, T.S. ; CASTEJON, E. F. ; FONSECA, L. M. G. ; SANTOS, R. D. C. . Spectral Attributes Selection based on Data Mining for Remote Sensing Image classification. In: GEOINFO - XVI Brazilian Symposium on GeoInformatics, 2015, Campos do Jordão. Anais do 16o Simpósio Brasileiro de GeoInformática, 2015. v. 16. p. 155-161.

4.
KORTING, T. S.; FONSECA, L. M. G. ; CAMARA, G. . Decision Trees to Detect Changes in Remote Sensing Image Time Series. In: GeoChange - Research Symposium GIScience for Environmental Change, 2010, Campos do Jordão. Journal of Information and Data Management. São José dos Campos, SP: National Institute for Space Research (INPE), 2010. v. 1. p. 1-5.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
GIGLIOTTI, E. S. ; SILVA, Felipe Castro da ; SOUZA, R. B. ; FONSECA, L. M. G. ; KORTING, T. S. . Um Método Automático para a Caracterização de Vórtices Oceânicos em Imagens de Satélite da Confluência Brasil-Malvinas. In: III Congresso Brasileiro de Oceanografia, 2008, Fortaleza. Anais do III Congresso Brasileiro de Oceanografia, 2008. v. 3.

2.
KORTING, T. S.; SILVA, Felipe Castro da . WebDMA - Data Mining Analyst Web Service. In: GI-Days Young Researches Forum, 2007, Munster. Poster Reader. Münster: ifgi - Institut für Geoinformatik Universität Münster, 2007.

3.
KORTING, T. S.; DUTRA, L. V. ; FONSECA, L. M. G. ; SILVA, Felipe Castro da . Enhancements to Expectation-Maximization method for unsupervised image classification. In: GI-Days Young Researches Forum, 2007, Munster. Poster Reader. Münster: ifgi - Institut für Geoinformatik Universität Münster, 2007.

4.
KORTING, T. S.; SILVA, Felipe Castro da ; COSTA, Rodrigo Mendes ; BICHO, A. L. . Gerador e Animador Tridimensional de Faces. In: XIV Congresso de Iniciação Científica, 2005, Pelotas. Ciência e& Consciência 2005. Pelotas, RS: EDUCAT, 2005.

5.
KORTING, T. S.; SILVA, Felipe Castro da ; COSTA, Rodrigo Mendes ; BICHO, A. L. ; BOTELHO, S. S. C. . Gerador e Animador Tridimensional de Faces. In: IV Mostra da Produção Universitária, 2005, Rio Grande. IV Mostra da Produção Universitária. Rio Grande: Editora da FURG, 2005.

6.
KORTING, T. S.; COSTA, Rodrigo Mendes . Simulador Gráfico para Controle de Robôs Móveis. In: II Mostra da Produção Universitária, 2003, Rio Grande. Anais II MPU. Rio Grande, RS: FURG, 2003. v. 2.

7.
KORTING, T. S.; COSTA, Rodrigo Mendes . Simulador Gráfico para Controle de Robôs Móveis. In: XVIII Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia, 2003, Itajaí. Anais do XVIII CRICTE. Itajaí, SC: Univale, 2003. v. 18.

Apresentações de Trabalho
1.
Körting, T.S.. 1º Meetup Machine Learning SJC. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
Körting, T.S.. Análise de Imagens baseada em Objetos Geográficos. 2017. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

3.
Körting, T.S.; FONSECA, L. M. G. ; COSTA, W. S. . Towards better user interfaces for sample selection in image classification. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

4.
ANDRADE, M.C.R. ; Foschiera, W. ; DÓRIA, V. ; Körting, T.S. ; FONSECA, L. M. G. . UAV's images for tree counting in Eucalyptus stands. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

5.
Körting, T.S.; SOUZA, I. M. . Application example of the Global Human Settlement Layer in Brazil - INPE. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

6.
KORTING, TS; FONSECA, L. M. G. ; CASTEJON, E. F. . Geotechnology for Remote Sensing Applications at INPE. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

7.
KORTING, T.S.; FONSECA, L. M. G. ; CAMARA, G. . Identifying features for temporal analysis of vegetation indices. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

8.
KORTING,T.S.; CASTEJON, E. F. ; FONSECA, L. M. G. . A first step towards a detector of ceramic roofs. 2011. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

9.
KORTING,T.S.; CASTEJON, E. F. ; FONSECA, L. M. G. . Divide and Segment - An alternative for parallel segmentation. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

10.
KORTING,T.S.; FONSECA, L. M. G. ; CAMARA, G. . Interpreting Images with GeoDMA. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

11.
KORTING,T.S.; FONSECA, L. M. G. ; CAMARA, G. . Decision Trees to Detect Changes in Remote Sensing Image Time Series. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

12.
KORTING,T.S.; DUTRA, L. V. ; FONSECA, L. M. G. . Detecting Rectangular Objects in Urban Imagery - A Re-Segmentation Approach. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

13.
KORTING,T.S.; FONSECA, L. M. G. ; ESCADA, M. I. S. ; CAMARA, G. . GeoDMA - Um sistema para mineração de dados de sensoriamento remoto. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

14.
KORTING,T.S.; SILVA, Felipe Castro da ; COSTA, Rodrigo Mendes . Sistema Livre para Detecção Facial, Animação e Fala. 2007. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

15.
KORTING,T.S.; DUTRA, L. V. ; FONSECA, L. M. G. ; ERTHAL, G. ; SILVA, Felipe Castro da . Improvements to Expectation-Maximization approach for unsupervised classification of remote sensing data. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

16.
KORTING,T.S.; COSTA, Rodrigo Mendes ; SILVA, Felipe Castro da ; BICHO, A. L. ; BOTELHO, S. S. C. . Um estudo sobre a animação tridimensional de faces. 2005. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

17.
KORTING,T.S.; COSTA, Rodrigo Mendes ; SILVA, Felipe Castro da . Um Sistema Texto-Fala Livre. 2005. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

18.
KORTING,T.S.; FILHO, NLD . Utilizando Eigenfaces para Reconhecimento de Imagens. 2004. (Apresentação de Trabalho/Congresso).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
KORTING, T.S.. Algoritmo educativo para ensinar Convolutional Neural Networks (CNN). 2018.

2.
KORTING, T.S.. Algoritmo educativo para ensinar a transformada de Hough. 2016.

3.
KORTING, T.S.. Biblioteca de atributos polares para análise de séries temporais de sensoriamento remoto. 2013.

4.
KORTING, T. S.; FONSECA, L. M. G. ; CAMARA, G. ; ESCADA, M. I. S. ; MONTEIRO, A.M.V. ; SILVA, M. P. S. . GeoDMA - Geographic Data Mining Analyst. 2009.

5.
KORTING, T. S.; DUTRA, L. V. ; ERTHAL, G. . Classificação de Imagens pelo método Expectation-Maximization. 2007.

6.
KORTING, T. S.; SILVA, Felipe Castro da ; COSTA, Rodrigo Mendes . AllInDip. 2007.

7.
KORTING, T. S.; SILVA, Felipe Castro da ; COSTA, Rodrigo Mendes . Hotchat. 2007.

8.

9.
KORTING, T. S.. FacialDAS. 2005.

10.
KORTING, T. S.; COSTA, Rodrigo Mendes ; SILVA, Felipe Castro da . Nanbiquara. 2004.

11.
KORTING, T. S.. Reconhecimento de Faces. 2003.


Demais tipos de produção técnica
1.
KORTING, T.S.. Sensoriamento Remoto - Aprendizagem Continuada - Módulo Mapeamento Urbano. 2018. .

2.
KORTING, T. S.; NEVES, A. K. ; PLETSCH, M. A. J. S. . Análise de Imagens Baseada em Objetos Geográficos (GEOBIA). 2018. .

3.
KORTING,T.S.. Sensoriamento Remoto - Aprendizagem Continuada - Módulo Mapeamento Urbano. 2017. .

4.
KORTING, T.S.. Sensoriamento Remoto - Aprendizagem Continuada - Módulo Mapeamento Urbano. 2017. .

5.
KORTING, T.S.; CASTEJON, E. F. ; Sant´Anna, SJS . Processamento Digital de Imagens. 2017. .

6.
KORTING, T.S.. Análise de Imagens Baseada em Objetos Geográficos (GEOBIA). 2017. .

7.
Körting, T.S.. Análise de imagens orientada a objetos (GEOBIA). 2016. .

8.
Körting, T.S.. Análise de imagens orientada a objetos (GEOBIA). 2014. .

9.
KORTING, T. S.; ESCADA, M. I. S. . Mineração de Dados para Detecção de Padrões de Mudança de Cobertura da Terra. 2012. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

10.
FONSECA, L. M. G. ; KORTING,T.S. . Processamento Digital de Imagens. 2011. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

11.
KORTING, T. S.; ESCADA, M. I. S. . Mineração de Dados para Detecção de Padrões de Mudança de Cobertura da Terra. 2011. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

12.
FONSECA, L. M. G. ; KORTING,T.S. . Processamento Digital de Imagens. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

13.
KORTING, T. S.; ESCADA, M. I. S. . Mineração de Dados para Detecção de Padrões de Mudança de Cobertura da Terra. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

14.
FONSECA, L. M. G. ; KORTING,T.S. . Processamento Digital de Imagens. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

15.
FONSECA, L. M. G. ; KORTING,T.S. . Processamento Digital de Imagens. 2008. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
ESCADA, M. I. S.; Körting, T.S.; ARAGAO, L. E. O. E. C.; LACERDA, C. S. A.. Participação em banca de Mikhaela Aloísia Jéssie Santos Pletsch. Mineração de Informações de Imagens de Sensoriamento Remoto. 2018. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

2.
Almeida, CM; Kux, HJH; MENDES, R. M.; KORTING, T.S.; ANDRADE, M.. Participação em banca de Tèhrrie Caroline König Ferraz Pacheco. Identificação e análise de áres de suscetibilidade a deslizamentos de enconstas em Campos do Jordão - SP utilizando o modelo Shalstab e imagens WorldView-2. 2018. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

3.
SANCHES, I. D.; ALVES, D. S.; FERREIRA, M. P.; KORTING, T.S.; SILVA, R. F. B.. Participação em banca de Alindomar Lacerda Silva. Transição florestal e dinâmica de uso e cobertura da terra no centro-sul paulista. 2018. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

4.
KORTING, T.S.; Sant´Anna, SJS; BINS, L. S.; SHIGUEMORI, E. H.; FERNANDES, D.. Participação em banca de Michael Douglas Lemes dos Santos. Desenvolvimento e implementação de um classificador de imagens multifontes baseado em distâncias estocásticas e testes de hipóteses associados. 2018. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

5.
ANDERSON, L. O.; FONSECA, L. M. G.; KORTING, T.S.; MORELLI, F.; FEITOSA, RQ. Participação em banca de Thales Vaz Penha. Detecção de áreas queimadas utilizando imagens multi-sensores de média resolução espacial, técnicas de GEOBIA e mineração de dados na Amazônia brasileira. 2018. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

6.
ANTUNES, A. F. B.; Körting, T.S.; CENTENO, J. A. S.. Participação em banca de Leandro Guimarães Maranha. Mapeamento semiautomático de áreas irrigadas por pivôs centrais por meio de análise espacial orientada a objeto em imagens Landsat-8. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências Geodésicas) - Universidade Federal do Paraná.

7.
Körting, T.S.; SHIMABUKURO, Y. E.; PESCK, V. A.. Participação em banca de Anderson Jorge. Estimativa de biomassa, em áreas degradadas e não degradadas por meio de isolamento de árvores com dados LiDAR. 2018. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

8.
MONTEIRO, A.M.V.; ESCADA, M. I. S.; RENNO, C. D.; KORTING, T.S.; VENTURIERI, A.. Participação em banca de Luis Eduardo Pinheiro Maurano. Avaliação da qualidade dos dados PRODES: Estimativa e regionalização dos erros de mapeamento. 2018. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

9.
ESCADA, M. I. S.; Körting, T.S.; FONSECA, L. M. G.; ADAMI, M.; ESQUERDO, J. C.. Participação em banca de Alana Kasahara Neves. Mineração e dados de sensoriamento remoto para detecção e classificação de áreas de pastagem na Amazônia Legal. 2017. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

10.
Almeida, CM; Kux, HJH; KORTING, T. S.; CASTRO, R. M.. Participação em banca de Luana Thayza de Oliveira. Avaliação do uso do sensor termal a bordo de VANT através de análises radiométricas, espectrais, espaciais e posicionais. 2017. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

11.
PANETTA, J.; HEMERLY, E. M.; CASTRO, P. A. L.; KORTING, T.S.. Participação em banca de João Marcos da Silva Scaramal. An embedded Real-Time homography estimation using SURF descriptors. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Eletrônica e Computação) - Instituto Tecnológico de Aeronáutica.

12.
KORTING, T.S.; Almeida, CM; LACERDA, C. S. A.; Kux, HJH; SHIGUEMORI, E. H.. Participação em banca de Paulo Roberto da Silva Ruiz. Classificação da cobertura do solo urbano usando árvores de decisão a partir de cenas WorldView-2 e WorldView-3 para diferentes níveis de legenda. 2017. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

13.
Sant´Anna, SJS; FREIRAS, C. C.; RENNO, C. D.; KORTING, T.S.; COSTA, GAOP. Participação em banca de Bruna Cristina Braga. Distâncias estocásticas e teste de hipóteses associados aplicados à classificação de imagens provenientes de múltiplos sensores independentes. 2016. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

14.
Kux, HJH; Almeida, CM; Körting, T.S.; FRANCISCO, C. N.. Participação em banca de Bruna Maria Pechini Bento. Avaliação de classificadores por árvore de decisão e árvore de regressão em cenas urbanas do sensor WordView-2. 2016. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

15.
Almeida, CM; Kux, HJH; Körting, T.S.; FEITOSA, RQ. Participação em banca de David Guimarães Monteiro França. Comparação entre classificações híbridas de cobertura do solo urbano derivadas do WV-2 quanto ao nível da legenda de classificação: Estudo de caso para um setor da UNICAMP, SP. 2016. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

16.
NOMA, A; CHALCO, J. P. M.; KORTING, T.S.. Participação em banca de David Pereira Barbosa. Classificação do uso do solo: uma abordagem aplicada em imagens. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC.

17.
AMARAL, S.; MONTEIRO, A.M.V.; KORTING, T.S.; ESCADA, M. I. S.; PINHO, C. M. D.. Participação em banca de Bruna Virgínia Neves. Expressões do urbano em um trecho da rodovia Transamazônica no Pará. 2016. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

18.
FONSECA, LEILA; MELLO, M. P.; FORMAGGIO, AR; KÖRTING, Thales Sehn; PICOLI, M. C. A.. Participação em banca de Alexsandro Cândido de Oliveira Silva. Inferência em redes Bayesianas para mapeamento de áreas de cultivo de cana-de-açúcar e sua expansão no estado de São Paulo. 2015. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

19.
SILVA, M. P. S.; KORTING, T. S.; CASTRO, A. F.. Participação em banca de Ciro Daniel Gurgel de Moura. Abordagem multiagente para mineração de imagens de satélite. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação - Uern - Ufersa) - Universidade do Estado do Rio Grande do Norte.

20.
SHIMABUKURO, Y. E.; ARAI, E.; Körting, T.S.; VALERIANO, M. M.; VALENTE, R. O. A.. Participação em banca de Emili Tsiemi Shinzato. Integração de dados Laser Scanner aerotransportado e imagens aéreas no inventário florestal para a estimativa volumétrica de madeira. 2015. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

21.
Sant´Anna, SJS; CAMARGO, J.; VALERIANO, D. M.; FONSECA, L. M. G.; Körting, T.S.. Participação em banca de Wanderson Santos Costa. Mapeamento de formações campestres nativas e de pastagens cultivadas no Cerrado Brasileiro utilizando mineração de dados. 2014. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

22.
Kux, HJH; Almeida, CM; Körting, T.S.; FLORENZANO, T. G.; FEITOSA, A. C.. Participação em banca de Taíssa Caroline Silva Rodrigues. Uso e cobertura do solo com imagens Worldview-II do setor norte da Ilha do Maranhão por meio do aplicativo InterIMAGE e mineração de dados. 2014. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

23.
Kux, HJH; Almeida, CM; KORTING, T. S.; FLORENZANO, T. G.; Meneguette, A.A.C.. Participação em banca de Thiago Frank. Modelo de conhecimento para o mapeamento de uso e cobertura da terra em áreas-teste de Santo Adré (SP), usando imagens do sistema sensor WorldView-2 e do aplicativo InterImage. 2014. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

24.
RAMOS, F. M.; DUTRA, L. V.; Sant´Anna, SJS; KORTING, T. S.; NOMA, A; BASGALUPP, M. P.. Participação em banca de Peterson Lima Sarmento. Métodos de seleção de amostras para redução do tempo de treinamento do classificador SVM. 2014. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

25.
Fonseca, Leila Maria Garcia; Pinho, CMD; FREIRAS, C. C.; Thales Sehn Körting; LUCENA, A. J.. Participação em banca de Vanessa da Silva Brum Bastos. Modelo de desagregação de dados de satélites para análise de ilhas de calor de superfície. 2014. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

Teses de doutorado
1.
AMARAL, S.; MONTEIRO, A.M.V.; ESCADA, M. I. S.; KORTING, T.S.; BARCELLOS NETO, C. C.; KIFFER, C. R. V.. Participação em banca de Michelle Andrade Furtado. O complexo da Hantavirose em um polo sucroalcooleiro do Estado de São Paulo investigado pela Análise Funcional da Paisagem. 2018. Tese (Doutorado em CIÊNCIA DO SISTEMA TERRESTRE) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

2.
SANCHES, I. D.; FONSECA, L. M. G.; KORTING, T.S.; CAMARGO, J.; FEITOSA, RQ; SILVA, S. H. M. G.. Participação em banca de Hugo do Nascimento Bendini. Agricultural Land classification based on phenological information from high-spatial resolution satellite image time series in the Brazilian Cerrado. 2018. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

3.
KORTING,T.S.; ARAGAO, L. E. O. E. C.; SHIMABUKURO, Y. E.; WAGNER, F. H.; MITISHITA, E. A.; HAALA, N.; TOMMASELLI, A. M. G.. Participação em banca de Rodolfo Georjute Lotte. 3-Dimensional (3D) urban mapping: A study of detection and reconstruction of building's facade through structure-from-motion (SFM) and convolutional neural network (CNN). 2018. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

4.
PONZONI, F. J.; FONSECA, L. M. G.; KORTING, T.S.; VALERIANO, D. M.; NEGRI, R. G.; LACERDA, C. S. A.. Participação em banca de Cesare Di Girolamo Neto. Análise da identificação das fitofisionomias do Cerrado Brasileiro segundo diferentes níveis de legenda usando imagens de média e alta resolução: estudo de caso no Parque Nacional de Brasília. 2018. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

5.
FEITOSA, RQ; COSTA, GAOP; QUEIROZ, G. R.; Körting, T.S.; RODRIGUEZ, N. L. R.; BENTES, C.. Participação em banca de Rodrigo da Silva Ferreira. InterIMAGE Cloud Platform: the Architecture of a distributed platform for automatic, object-based image interpretation. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Qualificações de Doutorado
1.
FEITOSA, RQ; HAPP, P. N.; Körting, T.S.; MENDOZA, L. A. F.; LEAL, J. E.. Participação em banca de Jose David Bermudez Castro. Remote Sensing Optical Image Synthesis with Generative Adversarial Networks. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

2.
QUEIROZ, G. R.; Körting, T.S.; ROSA, R. R.; CARVALHO, R. R.. Participação em banca de Paulo Henrique Barchi. Galaxy Morphology Classification: Applying Machine and Deep Learning on SDSS and DES surveys. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

3.
ARAGAO, L. E. O. E. C.; Sant´Anna, SJS; FONSECA, L. M. G.; KORTING, T.S.. Participação em banca de Alana Kasahara Neves. Técnicas de Aprendizado Profundo (Deep Learning) aplicadas ao mapeamento da cobertura vegetal do Cerrado. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

4.
SANTOS, J. A.; SCHWARTZ, W. R.; GOMES, D. M.; ALVIM JUNIOR, M. S. F.; ASSUNCAO, R. M.; KORTING, T.S.. Participação em banca de Keiller Nogueira. Going deep into remote sensing spatial feature leraning. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
GEOBIA. How to effectively obtain metadata from remote sensing big data?. 2016. (Congresso).

2.
GEOINFO - XVI Brazilian Symposium on GeoInformatics.Opening and closing sessions. 2015. (Simpósio).

3.
XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.Um Estudo Experimental com Classificadores baseados em Regiões e Perfis EVI. 2015. (Simpósio).

4.
GEOBIA. Towards better user interfaces for sample selection in image classification. 2014. (Congresso).

5.
Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. The Divide and Segment Method for Parallel Image Segmentation. 2013. (Congresso).

6.
International workshop on applications of unmanmed aerial systems.Geotechnology for Remote Sensing Applications at INPE. 2013. (Seminário).

7.
GEOBIA. Identifying features for temporal analysis of vegetation indices. 2012. (Congresso).

8.
Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. A Geographical Approach to Self-Organizing Maps Algorithm Applied to Image Segmentation. 2011. (Congresso).

9.
GEOINFO.Divide and Segment - An alternative for parallel segmentation. 2011. (Simpósio).

10.
Land Use Transitions in South America: framing the present, preparing for a sustainable future. 2011. (Oficina).

11.
Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.A first step towards a detector of ceramic roofs. 2011. (Simpósio).

12.
15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition. Assessment of a modified version of the EM algorithm for remote sensing data classification. 2010. (Congresso).

13.
GEOgraphic Object-Based Image Analysis Conference. Interpreting Images with GeoDMA. 2010. (Congresso).

14.
Landscape Ecology in Latin America: Challenges and Perspectives. 2009. (Congresso).

15.
8º Fórum Internacional Software Livre.Sistema Livre para Detecção Facial, Animação e Fala. 2007. (Outra).

16.
Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.Deforestation pattern characterization in the Brazilian Amazonia. 2007. (Simpósio).

17.
Simpósio Brasileiro de Computação Gráfica e Processamento de Imagens.Animação Facial Baseada em Funções de Base Radial. 2006. (Simpósio).

18.
Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing.Um estudo sobre a animação tridimensional de faces. 2005. (Simpósio).

19.
Maratona de Programação. 2005. (Outra).

20.
VI Fórum Internacional Software Livre. Um Sistema Texto-Fala Livre. 2005. (Congresso).

21.
Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia. Utilizando Eigenfaces para Reconhecimento de Imagens. 2004. (Congresso).

22.
Fórum Internacional Software Livre. 2004. (Congresso).

23.
III Simpósio de Informática da Região Centro do RS.III SIRC-RS. 2004. (Simpósio).

24.
The 2004 ACM-ICPC South America Conteste w/ Brazil. 2004. (Outra).

25.
VII Semana Acadêmica de Engenharia de Computação. 2004. (Encontro).

26.
Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia. XVIII CRICTE. 2003. (Congresso).

27.
Escola de Microeletrônica. 2003. (Oficina).

28.
Fórum Internacional Software Livre. 2003. (Congresso).

29.
Workshop de Voz sobre IP. 2003. (Oficina).

30.
Fórum Internacional Software Livre. 2002. (Congresso).

31.
Simpósio de Informática da Região Centro do RS. 2002. (Simpósio).

32.
VI Semana Acadêmica de Engenharia de Computação. 2002. (Encontro).

33.
Fórum Internacional Software Livre. 2001. (Congresso).

34.
Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente. 2001. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
CAPPABIANCO, F. ; FARIA, F. A. ; ALMEIDA, J. ; Körting, T.S. . SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images. 2016. (Congresso).

2.
SANTOS, J. A. ; FEITOSA, RQ ; Körting, T.S. . Workshop on Pattern Recognition for Earth Observation. 2016. (Outro).

3.
Körting, T.S.; FILETO, R. . GEOINFO - Brazilian Symposium on Geoinformatics. 2015. (Congresso).

4.
GHERARDI, D. ; ARAGAO, L. ; Körting, T.S. ; ROSSETI, D. . XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. 2015. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Mikhail José Pires Pedrosa de Oliveira. Utilização de algoritmos de reconhecimento de padrões em imagens de ultra alta resolução espacial. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).

Tese de doutorado
1.
Mikhaela Pletsch. A definir. Início: 2018. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

2.
Alana Kasahara Neves. A definir. Início: 2017. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

3.
Rennan de Freitas Bezerra Marujo. Gap filling optical remote sensing multi-source data cube through segmentation and template matching. Início: 2016. Tese (Doutorado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. (Coorientador).

4.
Raian Vargas Maretto. Deep Learning Techniques Applied to classification of High Resolution Remote Sensing Images. Início: 2016. Tese (Doutorado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. (Coorientador).

5.
Anderson Reis Soares. SEGMENTADOR CONTEXTUAL PARA IMAGENS DE ALTA RESOLUÇÃO ESPACIAL DE SENSORIAMENTO REMOTO ORBITAL. Início: 2015. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Coorientador).

6.
Wanderson Santos Costa. Segmentação de imagens ópticas de sensoriamento remoto para detecção de regiões homogêneas no espaço e no tempo. Início: 2014. Tese (Doutorado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Coorientador).

Orientações de outra natureza
1.
Noeli Aline Particcelli Moreira. Registro entre dados MODIS e imagens de SR para mapeamento de sub-pixel. Início: 2018. Orientação de outra natureza. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Mikhaela Aloísia Jéssie Santos Pletsch. Mineração de informações de imagens de sensoriamento remoto. 2018. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Thales Sehn Körting.

2.
Thales Vaz Penha. Detecção de áreas queimadas utilizando imagens multi-sensores de média resolução espacial, técnicas de GEOBIA e mineração de dados na Amazônia brasileira. 2018. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Thales Sehn Körting.

3.
Alana Kasahara Neves. Mineração e dados de sensoriamento remoto para detecção e classificação de áreas de pastagem na Amazônia Legal. 2017. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Thales Sehn Körting.

4.
Bruna Maria Pechini Bento. Avaliação de classificadores por árvore de decisão e árvore de regressão em cenas urbanas do sensor WorldView-2. 2016. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Thales Sehn Körting.

5.
Wanderson Santos Costa. Mapeamento de formações campestres nativas e de pastagens cultivadas no Cerrado Brasileiro utilizando mineração de dados. 2014. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Thales Sehn Körting.

Tese de doutorado
1.
Hugo do Nascimento Bendini. Agricultural land classification based on phenological information from high-spatial resolution satellite image time series in the Brazilian Cerrado. 2018. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Thales Sehn Körting.

2.
Cesare Di Girolamo Neto. CARACTERIZAÇÃO DE PADRÕES DAS FITOFISIONOMIAS DO CERRADO BRASILEIRO POR MEIO DE MINERAÇÃO DE DADOS E SENSORIAMENTO REMOTO. 2014. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Thales Sehn Körting.

Orientações de outra natureza
1.
José Venâncio Mosquera. Estágio voluntário em geração de banco de amostras de imagens de sensoriamento remoto. 2018. Orientação de outra natureza. (Engenharia Industrial Mecânica) - ETEP Faculdades, Centro de Integração Empresa-Escola. Orientador: Thales Sehn Körting.

2.
Henrique Luis Godinho Cassol. Análise de séries temporais de imagens de sensoriamento remoto e amostras para classificação de cobertura da terra. 2017. Orientação de outra natureza - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Orientador: Thales Sehn Körting.

3.
Christopher Costa Silva. Estágio em desenvolvimento de ferramentas para mineração de dados. 2017. Orientação de outra natureza. (Ciência da Computação) - Faculdade de Tecnologia Ciências e Educação, Centro de Integração Empresa-Escola. Orientador: Thales Sehn Körting.



Inovação



Programa de computador sem registro
1.
KORTING, T.S.. Biblioteca de atributos polares para análise de séries temporais de sensoriamento remoto. 2013.


Projetos de pesquisa


Educação e Popularização de C & T



Artigos
Artigos completos publicados em periódicos
1.
SEHN KORTING, THALES2013 SEHN KORTING, THALES; MARIA GARCIA FONSECA, LEILA ; CÂMARA, GILBERTO . GeoDMA - Geographic Data Mining Analyst a framework for GIScience. Computers & Geosciences, v. 57, p. 133-145, 2013.

2.
Körting, T.S.2016Körting, T.S.; FERREIRA, K. R. ; VINHAS, L. ; MONTEIRO, A.M.V. ; QUEIROZ, G. R. . Trends in GeoInformatics. RBC. Revista Brasileira de Cartografia (Online), v. 68, p. 1079-1086, 2016.


Apresentações de Trabalho
1.
Körting, T.S.; SOUZA, I. M. . Application example of the Global Human Settlement Layer in Brazil - INPE. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

2.
Körting, T.S.. 1º Meetup Machine Learning SJC. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
Körting, T.S.. Análise de Imagens baseada em Objetos Geográficos. 2017. (Apresentação de Trabalho/Seminário).


Programa de Computador sem registro de patente
1.
KORTING, T.S.. Algoritmo educativo para ensinar Convolutional Neural Networks (CNN). 2018.

2.
KORTING, T.S.. Algoritmo educativo para ensinar a transformada de Hough. 2016.

3.
KORTING, T.S.. Biblioteca de atributos polares para análise de séries temporais de sensoriamento remoto. 2013.


Cursos de curta duração ministrados
1.
Körting, T.S.. Análise de imagens orientada a objetos (GEOBIA). 2016. .

2.
KORTING,T.S.. Sensoriamento Remoto - Aprendizagem Continuada - Módulo Mapeamento Urbano. 2017. .

3.
KORTING, T.S.. Sensoriamento Remoto - Aprendizagem Continuada - Módulo Mapeamento Urbano. 2017. .

4.
KORTING, T.S.; CASTEJON, E. F. ; Sant´Anna, SJS . Processamento Digital de Imagens. 2017. .

5.
KORTING, T.S.. Sensoriamento Remoto - Aprendizagem Continuada - Módulo Mapeamento Urbano. 2018. .

6.
KORTING, T. S.; NEVES, A. K. ; PLETSCH, M. A. J. S. . Análise de Imagens Baseada em Objetos Geográficos (GEOBIA). 2018. .

7.
KORTING, T.S.. Análise de Imagens Baseada em Objetos Geográficos (GEOBIA). 2017. .


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Körting, T.S.; FILETO, R. . GEOINFO - Brazilian Symposium on Geoinformatics. 2015. (Congresso).

2.
GHERARDI, D. ; ARAGAO, L. ; Körting, T.S. ; ROSSETI, D. . XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. 2015. (Congresso).

3.
CAPPABIANCO, F. ; FARIA, F. A. ; ALMEIDA, J. ; Körting, T.S. . SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images. 2016. (Congresso).




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