Luana Lavagnoli Moreira

Sócia e professora da AmbGEO Cursos e Treinamentos
Doutora em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental (UFRGS)
Mestre em Eng. Ambiental com ênfase em Recursos Hídricos (UFES)
Eng. Ambiental (UFES)

Atuou como docente no Instituto Federal do Espírito Santo nos cursos de Eng. Ambiental, técnicos em Meio Ambiente e Florestas, já foi professora de pós-graduação dos cursos de Eng. Ambiental, Recursos Hídricos, Segurança no Trabalho e Eng. Sanitária da Faculdade Cândito Mendes.

Orientou 50 alunos de graduação e pós-graduação. Autora de mais de 30 artigos científicos publicados em revistas internacionais, nacionais e congressos.

Christhian Santana Cunha

Sócio e professor da AmbGEO Cursos e Treinamentos
Doutorando em Sensoriamento Remoto (UFRGS)
Mestre em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental (UFSM)
Gestor Ambiental (Unipampa)

Possui 10 anos de experiência na área de gestão de recursos hídricos, sensoriamento remoto e geoprocessamento. Além disso, atua como em projetos técnicos e consultorias como Cientista de dados com ênfase em Análises Geoespaciais utilizando linguagem de programação Javascript e Python.

Possui publicações científicas associadas a computação em nuvem com o Google Earth Engine e Python, assim como mapeamento de áreas úmidas com algoritmos de machine learning e técnicas de sensoriamento remoto.

Marcos Aurélio Machado

Sócio e professor da AmbGEO Cursos e Treinamentos
Pós-graduando em geoprocessamento (PUC-Minas)
Engenheiro Sanitarista e Ambiental (UFSC),
com período sanduíche na University College Cork.

Atua como instrutor de QGIS e ArcGIS há mais de 3 anos, tendo ampla experiência prática aplicada ao mercado de trabalho e estudos acadêmicos.

Foi estudante bolsista CNPq na área de sensoriamento remoto e desde então vem acumulando experiência em geoprocessamento, principalmente como engenheiro ambiental em estudos hidrológicos, modelagem computacional na área de hidrologia e hidráulica para estudos no setor de geração de energia elétrica.

Gustavo Baptista

Professor Associado IV do Instituto de Geociências da UnB
Membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Sustentável (UnB)
Doutor em Geologia (UnB)
Mestre em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos (UnB)
Especialista em Inteligência de Futuro: Prospectiva, Estratégia e Políticas Públicas (UnB)
Licenciado em Estudos Sociais – Geografia (UPIS)
Bacharel em Geografia (UnB)

Ex-coordenador do Pólo UnB do Mestrado Profissional em Rede Nacional para Ensino das Ciências Ambientais – ProfCiamb (2018-2020). Ex-coordenador do Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas e Geodinâmica (2016-2018) e ex-Diretor do Centro de Estudos Avançados Multidisciplinares CEAM/UnB (2014-2016). Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Sensoriamento Remoto e em Avaliação Ambiental. Autor do Podcast O Fascinante Mundo do Sensoriamento Remoto.

Gustavo Ferreira

Analista em Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto Sênior na SCCON Geospatial
Professor de processamento digital de imagens no Laboratório de Propulsão Digital
Mestre em Geografia com ênfase em Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto (UnB)
Bacharel e Licenciado em Geografia (UnB)

Tem experiência como pesquisador graduado no IPEA e Analista de Suporte em Geoprocessamento no DFTrans. A expertise abrange Sistemas de Informações Geográficas (SIG), técnicas de classificação de imagens de satélite, análise de séries temporais, manipulação de dados espaciais, geoestatística, gerenciamento de banco de dados espaciais, interpretação de imagens orbitais para identificação de ecossistemas florestais e inundáveis, uso de linguagens programação nas geociências e desenvolvimento web para dados espaciais.

Murilo Raphael Dias Cardoso

Gerente de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto da Secretaria de Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável do Estado de Goiás
Especialista em Sistema de Informações Geográficas (University of California)
Especialista em Ciência e Análise de Dados (USP)
Bacharel em Geografia (UFG)

Premiado com um dos 3 melhores profissionais da área de Geotecnologias pela Revista MundoGEO. Foi Superintendente de Fiscalização e Controle Ambiental do Estado de Goiás. Foi gerente do Setor de Geoprocessamento na empresa DBO Engenharia Ltda. Foi estagiário no LAPIG (Laboratório de Processamento de Imagens e Geoprocessamento) com bolsa da University of New Hampshire.

 

Nájila Rocha

Membro da Casa de Educação e Cultura Amora, onde desenvolve projetos de ESG para microempresas da região de Porto Alegre
Doutora em Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento
Mestre em Recursos Hídricos
Eng. Florestal

Atua há 12 anos com pesquisas ambientais, e atualmente transforma Micro e Pequenas Empresas em Negócios Inovadores e Sustentáveis na integração de estratégias ESG (Ambiental, Social e Governança) para alcançar as metas da ODS com ética, cultura e diversidade. Em 2018 foi convidada pela empresa Codex a participar da Revisão do Zoneamento Ambiental da Silvicultura do RS. Trabalhou no projeto até final de 2023 quando a atualização proposta foi aceita pelos órgãos competentes e o ZAS foi depois de 15 anos, atualizado.

 

João Otávio Firigato

Consultor e desenvolvedor de Projetos em Visão Computacional e IA para Imagens de Drones e Satélite
Mestre em Geografia com ênfase em Deep Learning aplicado ao Sensoriamento Remoto (UFMS)
Eng. da Computação (Unisalesiano)

Foi desenvolvedor de software (2013 – 2015), trabalhou como Técnico de Informática (2015 – 2021). Mentor e Criador de conteúdos sobre Python, Machine Learning, Deep Learning, Visão Computacional, GEE, Sensoriamento remoto. Professor das formações GeoVisão e IAGEO da empresa AmbGEO Cursos e Treinamentos.

Luis Fernando Chimelo Ruiz

Líder em Pesquisa e Desenvolvimento na empresa Salva
Doutor em Sensoriamento Remoto (UFRGS)
Mestre em em Sensoriamento Remoto (UFRGS)
Tecnólogo em Geoprocessamento (UFSM)

Realizou seu pós-doutoramento em mapeamento digital de solos na Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” (ESALQ) – USP. Desenvolveu pesquisas de mapeamentos da cobertura e de uso da terra, mapeamento digital de solos e eventos extremos, integrando aprendizagem de máquina, banco de dados geográfico e big data.