<div dir="ltr"><div><font size="4">O Programa de Pós-Graduação em Estatística (PPGEST) da UnB convida para:
</font></div><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div style="font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif;color:rgb(0,0,0)"><div><font size="4"><br></font>
</div>
<div><font size="4">WEBINAR: <b>A Novel Rayleigh Dynamical Model for Remote Sensing Data Interpretation</b><br><br>Palestrante: <b>Prof. Fábio M. Bayer (UFSM)</b><br><br>Resumo:
 This article introduces the Rayleigh autoregressive moving average 
(RARMA) model, which is useful to interpret multiple different sets of 
remotely sensed data, from wind measurements to multitemporal synthetic 
aperture radar (SAR) sequences. The RARMA model is indeed suitable for 
continuous, asymmetric, and nonnegative signals observed over time. It 
describes the mean of Rayleigh-distributed discrete-time signals by a 
dynamic structure including autoregressive (AR) and moving average (MA) 
terms, a set of regressors, and a link function. After presenting the 
conditional likelihood inference for the model parameters and the 
detection theory, in this article, a Monte Carlo simulation is performed
 to evaluate the finite signal length performance of the conditional 
likelihood inferences. Finally, the new model is applied first to 
sequences of wind speed measurements, and then to a multitemporal SAR 
image stack for land-use classification purposes. The results in these 
two test cases illustrate the usefulness of this novel dynamic model for
 remote sensing data interpretation. [with Débora M. Bayer (UFSM), 
Andrea Marinoni (The Arctic University of Norway) and Paolo Gamba 
(University of Pavia)].<br><br>Link artigo: <a href="https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2971345" target="_blank">https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2971345</a></font></div><div><font size="4"><br></font></div>


<div><font size="4">DATA:  <b>29/04/2021 (quinta-feira)</b></font></div>
<div><font size="4"><br></font>
</div>
<div><font size="4">HORÁRIO: <b>14:00h (horário local de Brasília)</b></font></div>
<div><font size="4"><br></font>
</div>
<div><font size="4">O seminário é público e poderá ser assistido pelo Link <br></font></div><div><font size="4"><br></font></div>
<div><font size="4"><a href="https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3a4fb3edd255ec4b8bb326f0d266d4f0e7%40thread.tacv2/1619389155795?context=%7b%22Tid%22%3a%22ec359ba1-630b-4d2b-b833-c8e6d48f8059%22%2c%22Oid%22%3a%22c1e53095-7194-4e38-8978-47dca8b13429%22%7d" target="_blank">https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3a4fb3edd255ec4b8bb326f0d266d4f0e7%40thread.tacv2/1619389155795?context=%7b%22Tid%22%3a%22ec359ba1-630b-4d2b-b833-c8e6d48f8059%22%2c%22Oid%22%3a%22c1e53095-7194-4e38-8978-47dca8b13429%22%7d</a></font></div><div><font size="4"><br></font>
</div>

<div><font size="4"><br></font>
</div>
<div><font size="4">As informações detalhadas dessa palestra estão disponíveis no site do PPGEST ( <a href="http://www.pgest.unb.br/pt-br/seminarios" id="gmail-m_2124757085526740227gmail-m_-8886195060606628475gmail-m_-4479927668108675808m_-7635055742932565749m_9177842868052350838LPlnk718423" target="_blank">http://pgest.unb.br/pt-br/seminarios</a> ) e também no cartaz anexo.</font></div>
<div><font size="4"><br></font>
</div>
<div><font size="4">Participem!</font></div>
<div><font size="4"><br></font>
</div>
<div><font size="4">Atenciosamente,</font></div></div></div>

</div><font size="4"><br clear="all"><br><font size="2">-- <br></font></font><div dir="ltr"><div dir="ltr"><font size="2">Helton Saulo<br>Department of Statistics<br>University of Brasilia<br>Brasilia, DF <br>Brazil 70910-900<br>Email: <a href="mailto:heltonsaulo@gmail.com" target="_blank">heltonsaulo@gmail.com</a><br></font><div><font size="2">Web: <a href="https://heltonsaulo.github.io/site/" target="_blank">https://heltonsaulo.github.io/site/</a></font></div></div></div></div>