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PID2019-109026RB-I00

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HERRAMIENTAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA LA DETECCION DE NUBES EN IMAGENES DE S...

HERRAMIENTAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA LA DETECCION DE NUBES EN IMAGENES DE SATELITE DE OBSERVACION DE LA TIERRA EL NUMERO DE SATELITES DE OBSERVACION DE LA TIERRA ESTA AUMENTANDO EXPONENCIALMENTE, LA MONITORIZACION DE LA TIERRA A ESCALA GLOBAL ES CADA VEZ MAS NECESARIA PARA OPTIMIZAR EL BENEFICIO SOCIAL Y LA TOMA DE DECISIONES CON EL FIN DE... ver más

01/01/2019

150K€

Presupuesto del proyecto: 150K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 150K€

Descripción del proyecto EL NUMERO DE SATELITES DE OBSERVACION DE LA TIERRA ESTA AUMENTANDO EXPONENCIALMENTE, LA MONITORIZACION DE LA TIERRA A ESCALA GLOBAL ES CADA VEZ MAS NECESARIA PARA OPTIMIZAR EL BENEFICIO SOCIAL Y LA TOMA DE DECISIONES CON EL FIN DE GARANTIZAR UN FUTURO PROSPERO Y SOSTENIBLE, LA TELEDETECCION APOYA ESTE OBJETIVO PROPORCIONANDO OBSERVACIONES DE INSTRUMENTOS A BORDO DE PLATAFORMAS SATELITALES, SIN EMBARGO, LAS OBSERVACIONES DE SATELITE ADQUIRIDAS POR SENSORES OPTICOS PUEDEN VERSE AFECTADAS SIGNIFICATIVAMENTE POR LA PRESENCIA DE NUBES, LAS CUALES PUEDEN SER CONSIDERADAS COMO FUENTE DE INCERTIDUMBRE, CUANDO EL OBJETIVO ES ESTUDIAR LA SUPERFICIE, O COMO SEÑAL, CUANDO SE ESTUDIA LA ATMOSFERA, EN CUALQUIER CASO, LA DETECCION AUTOMATICA DE LAS NUBES ES ESENCIAL PARA EL USO OPERACIONAL DE LAS IMAGENES DE SATELITE Y LA POSTERIOR ESTIMACION DE PRODUCTOS BIOFISICOS, A PESAR DEL ESFUERZO CONTINUADO EN EL DESARROLLO DE ALGORITMOS ROBUSTOS Y FIABLES DE DETECCION DE NUBES, TODAVIA EXISTEN DEFICIENCIAS SIGNIFICATIVAS EN SU PRECISION, EN FALSOS POSITIVOS SOBRE SUPERFICIES BRILLANTES, OMISIONES DE NUBES OPTICAMENTE DELGADAS, O CONFUSION EN LA CLASIFICACION DE NIEVE/HIELO Y NUBES,DESDE NUESTRA EXPERIENCIA, LOS ALGORITMOS ACTUALES DE APRENDIZAJE AUTOMATICO NO HACEN FRENTE DE MANERA EFICIENTE ALGUNOS ASPECTOS DE LA DETECCION DE NUBES EN IMAGENES DE SATELITE, EL PROYECTO DEEPCLOUD ABORDARA RETOS CLAVE QUE REQUIEREN ATENCION URGENTE PARA SOLUCIONAR PROBLEMAS EN LA DETECCION DE NUBES PARA SATELITES DE OBSERVACION TERRESTRE BASADAS EN TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO, SE PROPONDRAN NUEVAS TECNICAS ACTIVAS DE ETIQUETADO PARA MEJORAR LA GENERACION DE CONJUNTOS DE DATOS PUBLICOS DE REFERENCIA, SE PROPONDRAN NUEVAS ARQUITECTURAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO Y PROCEDIMIENTOS ADAPTADOS DE ENTRENAMIENTO PARA CAPTURAR MEJOR LAS PROPIEDADES ESPACIALES Y ESPECTRALES DE LAS IMAGENES DE SATELITE, SE APROVECHARA LA INFORMACION CONTENIDA EN LOS CONJUNTOS DE DATOS ETIQUETADOS DISPONIBLES PARA TRANSFERIR CONOCIMIENTOS PREVIOS SOBRE EL PROBLEMA ENTRE SATELITES SIMILARES, SE EXPLORARA COMO ADAPTAR LOS DATOS PROCEDENTES DE UN NUEVO SENSOR PARA QUE SE ASEMEJEN CON LA DISTRIBUCION DE LOS DATOS DE OTRO,POR TANTO, EL PROYECTO DEEPCLOUD TIENE COMO OBJETIVO DESARROLLAR UNA NUEVA GENERACION DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE MAQUINA BASADOS EN ARQUITECTURAS PROFUNDAS PARA LA DETECCION DE NUBES Y ESTA DIVIDIDO EN CUATRO TAREAS (WP):EN EL WP1 SE PROPORCIONARAN CONJUNTOS DE DATOS RELEVANTES CREANDO UNA LISTA DE SITIOS DE VALIDACION DE REFERENCIA PARTICULARMENTE INTERESANTES PARA LA DETECCION DE NUBES Y PROPORCIONANDO UN CONJUNTO DE CONJUNTOS DE DATOS PUBLICOS MULTIMISION AL FINAL DEL PROYECTO,EN EL WP2 SE PROPONDRAN METODOS INTELIGENTES DE ETIQUETADO DE DATOS PARA LA DETECCION DE NUBES, DESARROLLAREMOS HERRAMIENTAS DE ETIQUETADO ASISTIDO, ENFOQUES MULTITEMPORALES PARA CREAR GROUND TRUTHS, Y METODOS ACTIVOS DE ETIQUETADO Y APRENDIZAJE,EN EL WP3 SE PROPONDRAN ALGORITMOS DE DETECCION DE NUBES BASADOS EN APRENDIZAJE PROFUNDO QUE EXPLOTAN EL DOMINIO ESPACIAL Y TEMPORAL, TRANSFIEREN LA INFORMACION DE SATELITES PREVIOS A NUEVOS INSTRUMENTOS, Y MEJORAN LA ADAPTACION DE DOMINIOS ENTRE DIFERENTES SATELITES,POR ULTIMO, ESTAS INICIATIVAS SE APLICARAN EN EL WP4 SOBRE ESCENARIOS OPERACIONALES DE DETECCION DE NUBES, LOS RESULTADOS DEL PROYECTO DEEPCLOUD PRETENDEN PROPORCIONAR ALGORITMOS APLICADOS A LA DETECCION DE NUBES EN SENSORES COMO SENTINEL-2 Y LANDSAT-8 Y PARA EL TANDEM SENTINEL-3 Y FLEX, APRENDIZAJE AUTOMATICO\PROCESADO DE IMAGENES\TELEDETECCION\SATELITES DE OBSERVACION DE LA TIERRA\DETECCION DE NUBES\ETIQUETADO INTELIGENTE\APRENDIZAJE ACTIVO\TRANSFERENCIA DE APRENDIZAJE\ADAPTACION DE DOMINIOS\APRENDIZAJE PROFUNDO.

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