Шелестов Андрій Юрійович (Andrii Shelestov)

 

Шелестов

 

Професор

д.т.н., професор

Профілі:

Google Scholar
Scopus

Освіта:

  • 1984 – 1992: Студент КПІ ім. Ігоря Сікорського – магістр
  • 1992 – 1996: Аспірант Інституту кібернетики НАНУ – кандидат технічних наук
  • 2005 – 2008: Докторант ІКД НАНУ-НКАУ – доктор технічних наук

Кар’єра:

  • 1992 – 1996: Інститут кібернетики НАНУ – інженер-програміст, програміст, провідний програміст, науковий співробітник
  • від 1996: Інститут космічних досліджень НАН України та ДКА України – науковий співробітник, старший науковий співробітник, провідний науковий співробітник
  • 1996 – 2006: Комп’ютерні видавництва “Діалектика”, “Junior” та Williams – перекладач та науковий редактор
  • 1999 – 2000: Communico Ukraine LTD – провідний системний розробник
  • 2003 – 2007: Національний авіаційний університет – доцент кафедри інженерії програмного забезпечення
  • від 2003: КПІ ім. Ігоря Сікорського – доцент, професор кафедри інформаційної безпеки, з 2021 р. – професор кафедри математичного моделювання та аналізу даних
  • від 2010: Національний університет біоресурсів і природокористування України – Завідуючий кафедрою комп’ютерних наук

Нагороди:

  • 2015: Почесна грамота міської ради міста Киева за заслуги перед українським народом

Членство у професійних спільнотах:

  • з 2014: IEEE, EGU, AGU

Наукові інтереси:

  • Інтелектуальні обчислення
  • Методи обробки супутникових даних
  • Інформаційні технології
  • Cloud – обчислення
  • Розробка розподілених систем

На поточний момент викладаються такі дисципліни:

  • Web-програмування
  • Спеціальні розділи програмування (Засоби підготовки та аналізу даних)
  • Геопросторовий аналіз
  • Індуктивне моделювання

Підвищення кваліфікації:

1. Держгеокадастр, Socioeconomic Impact Assessment – determining the benefits of geospatial information and systems, сертифікат 2 червня 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. UNDSS, курс BSAFE Сертифікат 28.02.2020 р.
4. Дистанційне Міжнародне Стажування «Цифрове майбутнє: Змішане навчання» в рамках проекту DіgIn.Net 2 Сертифікат DN 202205051 180 годин International Internship “Digital Future: Blended Learning “Digital Future: Blended, Learning” 4.05- 10.06.2022 DіgIn.Net 2.

Монографії:

  • А.Ю. Шелестов, М.С. Лавренюк, Б.Я. Яйлимов, О.м, Ткаченко  Митоди глибинного навчання для геопросторового аналізу та задач спостереження Землі – Київ: «Наукова думка», 2019.-228с.
  • Shelestov A., Lavreniuk M. Recent Advances and Applications in Remote Sensing (Chapter) Despeckling of Multitemporal Sentinel Sar Images and Its Impact on Agricultural Area Classification (2018)
  • Kussul N., Shelestov A., Skakun S. Grid and Cloud Database Management Grid In Fiore, S.; Aloisio, G. (Eds.). — 2011, Springer / Technologies for Satellite Data Processing and Management Within International Disaster Monitoring Projects. p. 279–306
  • Kussul N., Shelestov A., Skakun S. 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 / Flood Monitoring on the Basis of SAR Data. p. 19–29

Основні публікації за останні роки:

  • 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 ( Early Access ) – 2019 – 1 p– DOI: 10.1109/TBDATA.2019.2940237 Electronic ISSN: 2332-7790 CD-ROM ISSN: 2372-2096.
  • Pierre Defourny et al. Near real-time agriculture monitoring at national scale at parcel resolution: Performance assessment of the Sen2-Agri automated system in various cropping systems around the world  Remote sensing of environment – 2019 – Volume 221  –  551-568 pp – DOI: 10.1016/j.rse.2018.11.007
  • 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 – 305 p – DOI: 10.3389/feart.2019.00305.
  • François Waldner et al. Conflation of expert and crowd reference data to validate global binary thematic maps Remote sensing of environment – 2019 – Volume 221 – 235-246 pp – DOI: 10.1016/j.rse.2018.10.039.
  • Kussul, N., Lavreniuk M., Shelestov, A., & Skakun, S. 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 (2018).
  • Kussul, N., Lavreniuk, M., Skakun, S., & Shelestov, A. 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 (2017) .
  • Shelestov, A., Lavreniuk, M., Kussul, N., Novikov, A., & Skakun S.  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 (2017).
  • Kussul, N., Lemoine, G., Gallego, J., Skakun, S., Lavreniuk, M., & Shelestov A. 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 (2016).
  • Kussul, N. N., Lavreniuk, N. S., Shelestov, A. Y., Yailymov, B. Y., & Butko, I. N. Land cover changes analysis based on deep machine learning technique. Journal of Automation and Information Sciences, 48 (5), 42–54 (2016).
  • Skakun S., Kussul N., Shelestov A., Kussul O. The use of satellite data for agriculture drought risk quantification in Ukraine, Geomatics, Natural Hazards and Risk, vol. 7, no. 3, pp. 901–917 (2016).
  • Skakun, S., Kussul, N., Shelestov, A.Y., Lavreniuk, M., Kussul, O.  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 (2016).