Європейське Космічне Агентство один раз на три роки проводить величезний форум – ESA Living Planet Symposium. Цього року ця велична подія відбулася у Бонні, Німеччина з 23 по 27 травня, 2022. Завдяки співпраці з JRC EC українські представниці кафедри мали можливість відвідати симпозіум.
Цей симпозіум зосереджується на тому, як спостереження за Землею сприяє науці та суспільству, як змінюються технології спостереження Землі, що також створює нові можливості для взаємодії державного та приватного секторів.
Цього року представлені наші роботи на постерних секціях Leaving Planet Symposium 2022 за наступними напрямками:
| Fusion of classification approaches for landfill detection in Ukraine A. Shelestov, H. Yailymova, B. Yailymov, P. Mikava Автори запропонували алгоритм на основі нейронних мереж і супутникових даних, який дозволяє автоматизувати моніторинг сміттєзвалищ на віддаленій території, а також дає можливість оцінювати ретроспективну інформацію та відстежувати їх зміни в часі. Цей проект став переможцем національного конкурсу інновацій EastCode2021. |
 |
| Monitoring of the SDG 2.4.1 and 15.3.1 indicators on the CREODIAS platform with using in-situ data S. Sylantyev, H. Yailymova, A. Shelestov Автори запропонували алгоритм оцінки індикаторів цілей сталого розвитку для території України на хмарній платформі CREODIAS. У зв’язку з воєнними діями, українських науковців підтримали міжнародні компанії, зокрема компанія Cloudferro, яка надала свої обчислювальні ресурси на хмарній платформі CREODIAS. |
 |
| Crop Classification Synthetic Training Data Generation With Use Of Generative Adversarial Network N. Kussul, A. Okhrimenko, O. Shkalikov, L. Shumilo Автори представили новий метод синтетичної генерації навчальних даних для задачі класифікації культур на основі глибокої генеративної змагальної мережі (GAN). |
 |
| Artificial Intelligence models in solving Ill-posed Inverse problems of Remote Sensing GHG emission S. Sylantyev, H. Yailymova, A. Shelestov Автори представили метод використання метеорологічних даних та методи машинного навчання для прогнозування якості повітря в Україні. |
 |
| Earth observation data science programs in NTUU “KPI” N. Kussul, A. Shelestov Автори представили сертифікатну програму «Моделі та методи інтелектуального аналізу різнорідних даних» Навчально-наукового Фізико‑технічний інституту НТУУ “КПІ ім. Ігоря Сікорського” для створення дуальної програми з українськими університетами. |
 |