Richter V. possui graduação em Engenharia Florestal e está atualmente cursando Mestrado em Engenharia Florestal com especialização em crescimento e produção florestal na Universidade Federal de Santa Maria. Atua nas áreas de inteligência artificial, visão computacional, programação em Python, inventário florestal, sensoriamento remoto e manejo florestal.
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Com o objetivo de evoluir na área de Data Science e Machine Learning, e ao mesmo tempo seguir com o enfoque ambiental adquirido no curso, participei dos laboratórios de geoprocessamento e sensoriamento remoto, bem como do laboratório de estatística e manejo florestal durante minha trajetória acadêmica.
Em sequência, pude aprimorar minhas habilidades com softwares de GIS durante o estágio nas empresas Brasplan e CMPC, onde desenvolvi competências em análise de dados, geoprocessamento e inteligência artificial. Na CMPC, fui responsável pela criação de estruturas de redes neurais para realização de relações hipsométricas, utilizando as linguagens Python e R.
Posteriormente, fiquei encarregado da criação e manutenção de um sistema online de estimativa de dados de inventário florestal. No programa de mestrado, assumi, como minha dissertação, a criação de uma biblioteca em Python focada no processamento de dados de inventário florestal, desenvolvendo algoritmos de regressão e redes neurais artificiais voltadas para análise preditiva.
Além da criação da biblioteca e em parceria com outras empresas, atualmente estou focado no desenvolvimento de algoritmos de identificação de objetos em imagens de RPAs para diagnóstico quantitativo e qualitativo de plantios florestais. Sou uma pessoa analítica, constantemente admirado por novas tecnologias, e estou focado em continuar a evoluir nas áreas relacionadas à análise de dados, visão computacional, geoprocessamento e Machine Learning.
Bem-vindo à seção de projetos do meu portfólio! Aqui, você encontrará uma seleção de trabalhos que realizo ou estou desenvolvendo. Abaixo, você pode explorar os detalhes de cada projeto, incluindo os desafios enfrentados, as soluções implementadas e os resultados alcançados.
Faça o planejamento de inventários florestais através do software QGIS com o plugin Plot Alocation FPT.
Planeje e processe, em linguagem Python, o Manejo Florestal eficiênte de forma mais fácil e intuitíva. Acessar documentação.
Substituição do inventário florestal de sobrevivência tradicional por algoritmos de detecção de objetos. Acessar conteúdo.
Processe seus inventários e simule diferentes situações de campo com Forest Py Tools.
Automatize tarefas diversas com o uso de bots em linguagem Python.
Através do seu contato, podemos criar uma solução personalizada para o seu problema.
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