Куссуль Наталія Миколаївна (Nataliia Kussul)

Освіта:

• КНУ імені Тараса Шевченка (1987)
• Кандидат технічних наук: Інституту Кібернетики НАНУ (1991)
• Доктор технічних наук: ІКД НАНУ-НКАУ (2001)

Кар’єра та організаційна діяльність:

• 1987-1996 – Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова НАН України: інженер-програміст, молодший науковий співробітник, науковий співробітник, старший науковий співробітник
• з 1996 – Інститут космічних досліджень НАН і НКА України: старший науковий співробітник, завідувач відділу інформаційних технологій та систем, заступник директора з наукової роботи
• з 1996 – КПІ ім. Ігоря Сікорського: доцент, згодом професор кафедри інформаційної безпеки ФТІ, з 2021 р. зав. каф. математичного моделювання та аналізу даних ФТІ
• з 2020 – представник України в високорівневій робочій групі EuroGEO
• науковий керівник міжнародних проектів Horizon 2020, CRDF, INTAS, STCU, World Bank, Європейського космічного агентства
• ініціатор створення та керівник регіонального центру підтримки програми UN-SPIDER в Україні
• координатор української лабораторії Copernicus Academy

На поточний момент викладаються такі дисципліни:

• Методи машинного навчання
• Програмування ефективних алгоритмів
• Моделі сталого розвитку

Наукові інтереси:

• Обчислювальний інтелект
• Методи машинного навчання
• Інформаційні технології супутникового моніторингу
• Аналіз ризиків
• Геопросторовий аналіз

Підвищення кваліфікації:

1. Сертифікат Coursera Neural Networks and Deep Learning, 28.01.2021 р.
2. Національне агентство із забезпечення якості вищої освіти, Сертифікат Prometheus курс «Експерт з акредитації освітніх програм: онлайн тренінг», 5.11.2020 р.
3. Університет Джонса Хопкинса, сертифікат Coursera A Crash Course in Data Science, 7.11.2017 р.
4. Дистанційне Міжнародне Стажування «Цифрове майбутнє: Змішане навчання» в рамках проекту DіgIn.Net 2 Сертифікат DN202205070 180 годин International Internship “Digital Future: Blended Learning” “Digital Future: Blended, Learning” 4.05- 10.06.2022 DіgIn.Net 2

Монографії та навчальні посібники:

• Н.М. Куссуль, О.П. Федоров, А.Ю. Шелестов. Моніторинг досягнення цілей сталого розвитку України за супутниковими даними, К.: “Наукова думка” – 2023. – 164 с. DOI: https://doi.org/10.15407/978-966-00-1865-5
• Nataliia Kussul, Andrii Shelestov & Bohdan Yailymov Chapter. Cloud Platforms and Technologies for Big Satellite Data Processing,  Dovgyi, S., Trofymchuk, O., Ustimenko, V., Globa, L. (eds) Information and Communication Technologies and Sustainable Development. ICT&SD 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 809. Springer, Cham, pp 303–321. https://doi.org/10.1007/978-3-031-46880-3_19
• Leonid Shumilo, Sofia Drozd, Nataliia Kussul, Andrii Shelestov, Sergiy Sylantyev Mathematical Models and Informational Technologies of Crop Yield Forecasting in Cloud Environment, Ilchenko, M., Uryvsky, L., Globa, L. (eds) Progress in Advanced Information and Communication Technology and Systems. MCiT 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 548. Springer, Cham. pp. 143–164. DOI: 10.1007/978-3-031-16368-5_7
• Howard, A., Chipanshi, A., Davidson, A., Desjardins, R., Kolotii, A., Kussul, N., McNairn, H., Skakun, S. and Shelestov, A. Chapter 18. Measurement Techniques. In Agroclimatology (eds J.L. Hatfield, M.V. Sivakumar and J.H. Prueger): Linking Agriculture to Climate, 2020. – Vol. 60. – P. 489-517
• Шелестов А. Ю., Лавренюк М. С., Яйлимов Б. Я., Ткаченко О. М. Методи глибинного навчання для геопросторового аналізу та задач спостереження Землі, К.: “Наукова думка” – 2019. – 228 с.
• Vladimir Lukin, Oleksii Rubel, Ruslan Kozhemiakin, Sergey Abramov, Andrii Shelestov, Mykola Lavreniuk, Mykola Meretsky, Benoit Vozel and Kacem Chehdi Despeckling of Multitemporal Sentinel SAR Images and Its Impact on Agricultural Area Classification, In Recent Advances and Applications in Remote Sensing. IntechOpen (Chapter 2). – 2018. – P. 21-40.
• Куссуль Н.М., Скакун С.В., Шелестов А.Ю. Аналіз ризиків надзвичайних ситуацій на основі супутникових даних. Моделі і технології, К.: “Наукова думка” – 2014. – 184 с.
• Куссуль Н. Н., Шелестов А. Ю. Использование РНР. Самоучитель.- М.: «Диалектика», 2005
• Куссуль Н. М., Шелестов А. Ю., Лавренюк А. М. Інтелектуальні обчислення. Навчальний посібник (з грифом МОН України).- К.: «Наукова думка», 2006. — 186 с.
• Куссуль Н. Н., Шелестов А. Ю., Скакун С. В., Кравченко А. Н. Интеллектуальные вычисления в задачах обработки данных наблюдения Земли.- К.: « Наукова думка», 2007. — 196 с.
• Куссуль Н. Н., Шелестов А. Ю. Grid-системы для задач исследования Земли. Архитектура, модели и технологии.- К.: «Наукова думка», 2008. — 452 c.
• Куссуль Н. М., Шелестов А. Ю., Скакун С. В., Кравченко О. М. Intelligent Data Processing in Global Monitoring for Environment and Security.- ITHEA, Київ-Софія, 2011

Основні публікації за останні роки:

• Leonid Shumilo, Sergii Skakun, Meredith L. Gore, Andrii Shelestov, Nataliia Kussul, George Hurtt, Dmytro Karabchuk & Volodymyr Yarotskiy Conservation policies and management in the Ukrainian Emerald Network have maintained reforestation rate despite the war, Commun Earth Environ 4, 443 (2023). https://doi.org/10.1038/s43247-023-01099-4
• Nataliia Kussul, Sofiia Drozd, Hanna Yailymova, Andrii Shelestov, Guido Lemoine, Klaus Deininger Assessing damage to agricultural fields from military actions in Ukraine: An integrated approach using statistical indicators and machine learning, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Dec. 2023, Vol 125, 103562, pp. 1-21, https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103562
• Leonid Shumilo, Anton Okhrimenko, Nataliia Kussul, Sofiia Drozd, Oleh Shkalikov Generative adversarial network augmentation for solving the training data imbalance problem in crop classification, Remote sensing letters. 2023; vol. 14, no. 11, pp. 1131-1140. https://doi.org/10.1080/2150704X.2023.2275551
• Evangelos Gerasopoulos, Jennifer Bailey, Eleni Athanasopoulou, Orestis Speyer, David Kocman, Astrid Raudner, Alexia Tsouni, Haris Kontoes, Christer Johansson, Charalampos Georgiadis, Volker Matthias, Nataliia Kussul, Mariella Aquilino, Pauli Paasonen Earth observation: An integral part of a smart and sustainable city, Environmental Science & Policy, 132, pp. 296-307. DOI: 10.1016/j.envsci.2022.02.033
• Deininger, Klaus; Ali, Daniel Ayalew; Kussul, Nataliia; Shelestov, Andrii; Lemoine, Guido; Yailimova, Hanna. Quantifying War-Induced Crop Losses in Ukraine in Near Real Time to Strengthen Local and Global Food Security, Food Policy. Volume 115, February 2023, 102418. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2023.102418
• Anthony Lehmann, Paolo Mazzetti, Mattia Santoro, Stefano Nativi, Joan Masò, Ivette Serral, Daniel Spengler, Aidin Niamir, Pierre Lacroix, Mariapaola Ambrosone, Ian McCallum, Nataliia Kussul, Petros Patias, Denisa Rodila, Nicolas Ray, Grégory Giuliani Essential earth observation variables for high-level multi-scale indicators and policies, Environmental Science & Policy, 131, pp. 105-117. DOI: 10.1016/j.envsci.2021.12.024
• Andrii Shelestov, Hanna Yailymova, Bohdan Yailymov, Nataliia Kussul Air Quality Estimation in Ukraine Using SDG 11.6.2 Indicator Assessment, Remote sensing. – 2021. – No. 13(23), 4769. 
• Leonid Shumilo, Mykola Lavreniuk, Sergii Skakun, Nataliia Kussul Is Soil Bonitet an Adequate Indicator for Agricultural Land Appraisal in Ukraine?, Міжнародний науковий журнал «Sustainability» видавництва MDPI. – 2021. – N0. 13, 12096. 
• Deininger, K., Ali, D. A., Kussul, N., Lavreniuk, M., & Nivievskyi, O. Using Machine Learning to Assess Yield Impacts of Crop Rotation: Combining Satellite and Statistical Data for Ukraine, Policy research working papers. – 2020. DOI: 10.1596/1813-9450-9306
• Nataliia Kussul, Mykola Lavreniuk, Andrii Kolotii, Sergii Skakun, Olena Rakoid, Leonid Shumilo A workflow for Sustainable Development Goals indicators assessment based on high-resolution satellite data, International Journal of Digital Earth. – 2020. – Vol. 2, No. 13. – P. 309-321.
• Andrii Shelestov, Mykola Lavreniuk, Vladimir Vasiliev, Leonid Shumilo, Andrii Kolotii, Bohdan Yailymov, Nataliia Kussul, Hanna Yailymova Cloud Approach to Automated Crop Classification Using Sentinel-1 Imagery, IEEE Transactions on Big Data – 2020. – Vol. 6, No. 3. – 572-582 pp.
• Sergii Skakun, Christopher O Justice, Nataliia Kussul, Andrii Shelestov, Mykola Lavreniuk Satellite data reveal cropland losses in South-Eastern Ukraine under military conflict, Frontiers in Earth Science. – 2019. – P. 305.
• Sergii Skakun, Eric Vermote, Belen Franch, Jean-Claude Roger, Nataliia Kussul, Junchang Ju, Jeffrey Masek Winter Wheat Yield Assessment from Landsat 8 and Sentinel-2 Data: Incorporating Surface Reflectance, Through Phenological Fitting, into Regression Yield Models, Remote Sensing. – 2019. – Vol. 11, No. 15. – P. 1768. 
• Kussul, N., Lavreniuk M., Shelestov, A., & Skakun, S. (2018). Crop inventory at regional scale in Ukraine: developing in season and end of season crop maps with multi-temporal optical and SAR satellite imagery. European Journal of Remote Sensing, 51(1), 627-636.
• Kussul, N., Lavreniuk, M., Skakun, S., & Shelestov, A. (2017) “Deep Learning Classification of Land Cover and Crop Types Using Remote Sensing Data”, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 14, no. 5, pp. 778–782.
• Shelestov, A., Lavreniuk, M., Kussul, N., Novikov, A., & Skakun S. (2017) “Exploring Google Earth Engine Platform for Big Data Processing: Classification of Multi-Temporal Satellite Imagery for Crop Mapping”, Frontiers in Earth Science, 5:17. doi:10.3389/feart.2017.00017.
• Kussul, N., Lemoine, G., Gallego, J., Skakun, S., Lavreniuk, M., & Shelestov A. (2016) “Parcel-based Crop Classification in Ukraine Using Landsat-8 Data and Sentinel-1A Data”, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 9, no. 6, pp. 2500–2508.
• Kussul, N. N., Lavreniuk, N. S., Shelestov, A. Y., Yailymov, B. Y., & Butko, I. N. (2016). Land cover changes analysis based on deep machine learning technique. Journal of Automation and Information Sciences, 48(5), 42–54.
• Skakun S., Kussul N., Shelestov A., Kussul O. (2016) “The use of satellite data for agriculture drought risk quantification in Ukraine”, Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol. 7, no. 3, pp. 901–917.
• Skakun, S., Kussul, N., Shelestov, A.Y., Lavreniuk, M., Kussul, O. (2016) “Efficiency Assessment of Multitemporal C-Band Radarsat-2 Intensity and Landsat-8 Surface Reflectance Satellite Imagery for Crop Classification in Ukraine”, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 9, no. 8, pp. 3712–3719.
• Skakun S., Kussul N., Shelestov A., Kussul O. (2014) “Flood Hazard and Flood Risk Assessment Using a Time Series of Satellite Images: A Case Study in Namibia”, Risk Analysis, Vol. 34, No. 8, pp. 1521–1537.
• Kogan, F., Kussul, N., Adamenko, T., Skakun, S., Kravchenko O., Kryvobok O., Shelestov A., Kolotii A., Kussul O. & Lavrenyuk A. Winter wheat yield forecasting in Ukraine based on Earth observation, meteorological data and biophysical models.-International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2013 vol. 23, pp. 192—203.
• Kussul N., Mandl D., Moe K., Mund J.P., Post J., Shelestov A., Skakun S., Szarzynski J., Van Langenhove G., Handy M. Interoperable Infrastructure for Flood Monitoring: SensorWeb, Grid and Cloud.- IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2012 vol. 5, no. 6, pp. 1740—1745.
• Kussul N., Shelestov A., Skakun S., Li G., Kussul O. The Wide Area Grid Testbed for Flood Monitoring Using Earth Observation Data.- IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2012, vol. 5, no. 6, pp. 1746—1751.
• Kussul N., Shelestov A., Skakun S. Technologies for Satellite Data Processing and Management Within International Disaster Monitoring Projects// In . Grid and Cloud Database Management Grid — Fiore, S.; Aloisio, G. (Eds.). — 2011, Springer — Р. 279—306.
• Kussul N., Shelestov A., Skakun S., Kravchenko O. High-performance Intelligent Computations for Environmental and Disaster Monitoring/ In Intelligent Data Processing in Global Monitoring for Environment and Security — ITHEA, Kiev-Sofia, 2011 — P. 76-103.
• Kussul N., Shelestov A., Skakun S. Flood Monitoring on the Basis of SAR Data/ In Use of Satellite and In-Situ Data to Improve Sustainability// F. Kogan, A. Powell, O. Fedorov (Eds.). — NATO Science for Peace and Security Series C: Environmental Security, Springer, 2011. — P. 19-29.
• Lecca G., Petitdidier M., Hluchy L., Ivanovic M., Kussul N., Ray N., Thieron V.: Grid computing technology for hydrological applications. Grid computing technology for hydrological applications.- Journal of Hydrology, 2011, Volume 403, Issues 1-2, 6 June 2011, P. 186—199.