Artificial Intelligence and Big Data Technologies for Copernicus Data: The ExtremeEarth Project

Koubarakis, Manolis und Pantazi, Despina-Athanasia und Stamoulis, George und Vlassov, Vladimir und Bruzzone, Lorenzo und Paris, Claudia und Eltoft, Torbjørn und Marinoni, Andrea und Kraemer, Thomas und Dowling, Jim und Kakantousis, Theofilos und Datcu, Mihai und Yao, Wei und Dumitru, Corneliu Octavian und Appel, Florian und Migdall, Silke und Muerth, Markus und Hughes, Nick und Everett, Alistar und Arthurs, David und Fleming, Andrew und Kiærbech, Ashild und Pedersen, Joakim Lillehaug und Cziferszky, Andreas und Haileselassie Hagos, Desta und Sheikholeslami, Sina und Ioannidis, Theofilos und Bilidas, Dimitris und Bach, Heike (2021) Artificial Intelligence and Big Data Technologies for Copernicus Data: The ExtremeEarth Project. JRC. Big Data from Space (BiDS), 2021-05-18 - 2021-05-20, Bucharest, Romania. doi: 10.2760/125905.

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Offizielle URL: https://www.bigdatafromspace2021.org/

Kurzfassung

ExtremeEarth is a three-year H2020 ICT research and innovation project which is currently in its final year. The main objective of ExtremeEarth is to develop Artificial Intelligence and Big Data techniques and technologies that scale to the large volumes of big Copernicus data, information and knowledge, and apply these technologies in two of the ESA Thematic Exploitation Platforms: Food Security and Polar. The technical contributions of the project so far include: (i) new deep learning architectures for crop type mapping in the context of the Food Security use case, (ii) new deep learning architectures for sea ice mapping in the context of the Polar use case, (iii) the development and open publication of very large datasets for training these architectures, (iv) new versions of scalable semantic technologies for managing big linked geospatial data, and (v) a new platform for bringing all the previous technologies together and applying them to the two use cases.

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/144998/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Zusätzliche Informationen:

The full paper and the proceedings are available at https://doi.org/10.2760/125905

Titel:

Artificial Intelligence and Big Data Technologies for Copernicus Data: The ExtremeEarth Project

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Koubarakis, Manolis	National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Pantazi, Despina-Athanasia	National and Kapodistrian University of Athens, Greece	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Stamoulis, George	National and Kapodistrian University of Athens, Greece	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Vlassov, Vladimir	KTH Royal Institute of Technology, Stockholm	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Bruzzone, Lorenzo	University of Trento	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Paris, Claudia	University of Trento	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Eltoft, Torbjørn	UiT The Arctic University of Norway, Department of Physics and Technology, NO-9037, Tromso, Norway	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Marinoni, Andrea	UiT The Arctic University	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Kraemer, Thomas	UiT The Arctic University	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Dowling, Jim	LogicalClocks	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Kakantousis, Theofilos	LogicalClocks	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, Mihai	Mihai.Datcu (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Yao, Wei	Wei.Yao (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Dumitru, Corneliu Octavian	Corneliu.Dumitru (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Appel, Florian	VISTA Remote Sensing in Geosciences GmbH	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Migdall, Silke	VISTA	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Muerth, Markus	VISTA	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Hughes, Nick	MET Norway	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Everett, Alistar	MET Norway	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Arthurs, David	PolarView Canada	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Fleming, Andrew	British Antarctic Survey	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Kiærbech, Ashild	MET Norway	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Pedersen, Joakim Lillehaug	MET Norway	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Cziferszky, Andreas	British Antarctic Survey	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Haileselassie Hagos, Desta	KTH Royal Institute of Technology, Stockholm	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Sheikholeslami, Sina	KTH Royal Institute of Technology, Stockholm	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Ioannidis, Theofilos	National and Kapodistrian University of Athens, Greece	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Bilidas, Dimitris	National and Kapodistrian University of Athens, Greece	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Bach, Heike	VISTA	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Mai 2021

Referierte Publikation:

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

DOI:

10.2760/125905

Seitenbereich:

Seiten 9-12

Verlag:

JRC

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Earth Observation, Linked Geospatial Data, Artificial Intelligence, Deep Learning, Copernicus, Food Security, Polar Regions

Veranstaltungstitel:

Big Data from Space (BiDS)

Veranstaltungsort:

Bucharest, Romania

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

18 Mai 2021

Veranstaltungsende:

20 Mai 2021

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

Erdbeobachtung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R EO - Erdbeobachtung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - Künstliche Intelligenz

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science

Hinterlegt von:

Dumitru, Corneliu Octavian

Hinterlegt am:

29 Okt 2021 10:48

Letzte Änderung:

24 Apr 2024 20:44

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