Computational Intelligence for Multi-Source Remote Sensing Data Analytics

Informacje na temat projektu

CALCHAS

Identyfikator umowy o grant: 842560

DOI 10.3030/842560

Projekt został zamknięty

Data podpisania przez KE 25 Kwietnia 2019

Data rozpoczęcia 1 Listopada 2019

Data zakończenia 30 Kwietnia 2022

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Koszt całkowity € 215 492,16

Wkład UE € 215 492,16

Koordynowany przez

IDRYMA TECHNOLOGIAS KAI EREVNAS
Greece

Publikacje

Peer reviewed articles (6)

Distributed Training and Inference of Deep Learning Models for Multi-Modal Land Cover Classification

Autorzy: Maria Aspri; Grigorios Tsagkatakis; Panagiotis Tsakalides
Opublikowane w: Remote Sensing, Numer 12(17), 2020, ISSN 2072-4292
Wydawca: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/rs12172670

Tensor Decomposition Learning for Compression of Multidimensional Signals

Autorzy: Aidini Anastasia; Tsagkatakis Grigorios; Tsakalides Panagiotis
Opublikowane w: IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Numer 1, 2021, Strona(/y) 476 - 490, ISSN 1932-4553
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/JSTSP.2021.3054314

4D U-Nets for Multi-Temporal Remote Sensing Data Classification

Autorzy: Giannopoulos Michalis, Tsagkatakis Grigorios, Tsakalides Panagiotis
Opublikowane w: remote sensing, Numer 14(3), 2022, ISSN 2072-4292
Wydawca: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/rs14030634

Embedded Temporal Convolutional Networks for Essential Climate Variables Forecasting

Autorzy: Villia Maria Myrto; Tsagkatakis Grigorios; Moghaddam Mahta; Tsakalides Panagiotis
Opublikowane w: Sensors, Numer 2, 2022, ISSN 1424-8220
Wydawca: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/s22051851

OmbriaNet — Supervised Flood Mapping via Convolutional Neural Networks Using Multitemporal Sentinel-1 and Sentinel-2 Data Fusion

Autorzy: Drakonakis Georgios; Tsagkatakis Grigorios; Fotiadou Konstantina; Tsakalides Panagiotis
Opublikowane w: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Numer 15, 2022, ISSN 1939-1404
Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.5281/zenodo.6674223

Quantifying the structure of strong gravitational lens potentials with uncertainty-aware deep neural networks

Autorzy: Georgios Vernardos, Grigorios Tsagkatakis, Yannis Pantazis
Opublikowane w: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Numer 499/4, 2020, Strona(/y) 5641-5652, ISSN 0035-8711
Wydawca: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1093/mnras/staa3201

Conference proceedings (3)

4D Convolutional Neural Networks for Multi-Spectral and Multi-Temporal Remote Sensing Data Classification

Autorzy: Michalis Giannopoulos; Grigorios Tsagkatakis; Panagiotis Tsakalides
Opublikowane w: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2022, ISBN 978-1-6654-0540-9
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/icassp43922.2022.9746777

Deep multi-modal satellite and in-situ observation fusion for Soil Moisture retrieva

Autorzy: Tsagkatakis Grigorios; Moghaddam Mahta; Tsakalides Panagiotis
Opublikowane w: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Numer 9, 2021, ISBN 978-1-6654-0369-6
Wydawca: IEEE
DOI: 10.5281/zenodo.6674311

Multi-Temporal Convolutional Neural Networks for Satellite-Derived Soil Moisture Observation Enhancement

Autorzy: Tsagkatakis Grigorios; Moghaddam Mahta; Tsakalides Panagiotis
Opublikowane w: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2020, ISBN 978-1-7281-6373-4
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/IGARSS39084.2020.9323790