Ricardo Dal'Agnol da Silva

Engenheiro Ambiental (2011), Mestre (2014) e Doutor (2020) em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/Brasil). Tem experiência com diversas aplicações na área de Biogeociências, com foco em ecologia tropical, conservação da natureza e monitoramento ambiental na floresta amazônica. Ele é especialista em conduzir pesquisas quantitativas usando tipos avançados de dados, como dados LIDAR aerotransportados e ópticos de satélite de alta resolução, bem como métodos como redes neurais convolucionais de aprendizado profundo. Atualmente trabalha como pesquisador postdoc na Universidade da California Los Angeles (UCLA), investigando o mapeamento de degradação florestal em florestas tropicais com deep learning.

Environmental Engineer (2011), Master (2014) and Doctor (2020) in Remote Sensing from the National Institute for Space Research (INPE/Brazil). He has experience with several applications in the area of Biogeosciences, with a focus on tropical ecology, nature conservation and environmental monitoring in the Amazon rainforest. He specializes in conducting quantitative research using advanced data types such as high-resolution satellite optical and airborne LIDAR data, as well as methods such as deep learning convolutional neural networks. He currently works as a postdoc researcher at the University of California Los Angeles (UCLA), investigating forest degradation mapping in tropical forests with deep learning.