Opis projektu
Wykorzystanie technologii głębokiego uczenia maszynowego na potrzeby obserwacji Ziemi w celu uzyskiwania lepszych danych
Obserwacje Ziemi ulegają znaczącym zmianom ze względu na dużą liczbę obserwacji dokonywanych za pomocą teledetekcji oraz sieci czujników in situ, które dostarczają bardzo precyzyjnych pomiarów lokalnych. Aby móc pozyskiwać dane z przyrządów kosmicznych i naziemnych do szacowania parametrów geofizycznych, potrzebne są nowatorskie rozwiązania. W celu lepszego zrozumienia danych z obserwacji Ziemi pochodzących z wielu źródeł zespół finansowanego ze środków UE projektu CALCHAS zgromadzi dane z obserwacji z różnych źródeł, połączy skale próbkowania powiązane z pomiarami kosmicznymi i in-situ oraz przeanalizuje szeregi czasowe obserwacji dynamicznych. W celu rozszerzenia obecnych możliwości analizy danych pochodzących z jednego źródła wykorzystane zostaną narzędzia matematyczne. Zespół projektu dokona analizy serii czasowych pomiarów z aktywnych i pasywnych przyrządów mikrofalowych oraz wielospektralnych kosmicznych przyrządów do obrazowania oraz pomiarów czujników in-situ.
Cel
Earth Observation (EO) is undergoing a radical transformation due to the massive volume of observations acquired by remote sensing and in-situ sensor networks. While satellites provide coarse-resolution, yet global-scale monitoring of environmental processes, in-situ sensor networks acquire high-accuracy localized measurements. Extracting information from spaceborne and ground based instruments requires innovative solutions which will allow the autonomous integration of diverse in nature and scale observations in order to provide high-quality geophysical parameter estimation. CALCHAS will demonstrate cutting edge technologies targeting three major factors towards the vision of fully automated multi-source EO data understanding, namely (i) the fusion of observations from different sources and modalities, (ii) the efficient aggregation of the sampling scales associated with spaceborne and in-situ measurements, and (iii) the analysis of time-series of dynamic observations. To that end, the paradigm-shifting signal processing and learning framework of Deep Learning will be utilized and extended through powerful mathematical tools and appropriate methodologies like supervised and generative learning, dramatically extending the current scope of single source data analysis. The developed framework will be employed for analyzing time-series of measurements from active and passive microwave and multispectral spaceborne imaging instruments (SMAP, SMOS and Sentinels), and in-situ sensor measurements, targeting the high-accuracy spatial and temporal resolution enhancement for observations and soil moisture estimation. The merits of the developed technology will be demonstrated in two intelligent water management case studies, namely optimized irrigation management and water pipeline leakage detection.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/pl/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/pl/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- nauki przyrodnicze informatyka nauka o danych
- inżynieria i technologia inżynieria elektryczna, inżynieria elektroniczna, inżynieria informatyczna inżynieria elektroniczna czujniki inteligentne czujniki
- inżynieria i technologia inżynieria śodowiska teledetekcja
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja uczenie maszynowe uczenie głębokie
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja inteligencja obliczeniowa
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
MSCA-IF-GF - Global Fellowships
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-MSCA-IF-2018
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaKoordynator
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
70 013 IRAKLEIO
Grecja
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.