MOKSLINIŲ TYRIMŲ AR SKLAIDOS PROJEKTAI

Lietuvos mokslo tarybos gautų paraiškų, vykdytų ir vykdomų projektų sąvadas

 
Projekto anotacija
Naujos kartos daugiatiksliai palydovinių vaizdų atpažinimo algoritmai klimato stebėsenai
Palydovinių vaizdų duomenų bazėse yra daug duomenų. Nuotoliniais būdais gauti vaizdai naudojami aplinkos monitoringo, erdvinio modeliavimo, gamtos išteklių valdymo ir klimato kaitos stebėsenos srityse. Nauji kompiuterinės regos modelių pasiekimai leidžia naudoti daugiamatę vaizdų analizę tiksliam objektų aptikimui ir atskyrimui vaizduose. Šiame projekte šiuolaikiniai atpažinimo metodai bus tobulinami ir taikomi sprendžiant žemės ir vandens charakteristikų aptikimo, segmentavimo ir prognozavimo iš palydovinių vaizdų problemas. Bus kuriama pirmoji Lietuvoje daugialypė palydovinių vaizdų duomenų bazė. Bus kuriamas apibendrintas matematinis daugiatikslis mokymosi modelis, kuris leistų prognozuoti atpažinimą iš daugiamačių palydovinių vaizdų, kad jį būtų galima sėkmingai taikyti prognozavimo modeliuose, klimato stebėsenai, taip pat išskirčių identifikavimui erdvėje ir laike sudėtinguose palydoviniuose duomenyse.
New generation multi-task recognition from satellite image algorithms for climate monitoring
Satellite images databases contain large amount of data. Applications in environmental monitoring, spatial modelling, tracking natural resource management or climate change are among those who use remote sensor images. New breakthroughs in computer-vision models have enabled the use of multi-scale image analysis for precisely detecting and segmenting objects in images. In this project, modern recognition methods will be improved and applied to solve problems of detection, segmentation and prediction of land/water characteristics from satellite imaging. Development of first Lithuanian's multi-satellite multi-scale image database will be derived. Development of a generalized mathematical multi-task learning model that would allow to predict the recognition from combination of multi-scale satellite image to be successfully applied in predictive models, for climate monitoring as well as to identified an outliers search within complex satellite data in space and time.