AI-Based Spatiotemporal Crop Monitoring by Cloud Removal in Satellite Images
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F24%3A00379361" target="_blank" >RIV/68407700:21240/24:00379361 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.15439/2024F5446" target="_blank" >https://doi.org/10.15439/2024F5446</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.15439/2024F5446" target="_blank" >10.15439/2024F5446</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
AI-Based Spatiotemporal Crop Monitoring by Cloud Removal in Satellite Images
Popis výsledku v původním jazyce
Efficient crop monitoring and crop dynamics fore- casting leveraging diverse satellite and point data are described. Attention-based architecture architecture is adapted for mono- temporal cloud removal which overcomes an issue of crop monitoring. Combining optical (Sentinel-2) and radar (Sentinel- 1) satellite data improves the robustness and accuracy of the model in terms of satellite image reconstruction and normalized difference vegetation index prediction and forecasting. However, available soil-type geographical data and land surface analysis products, do not improve prediction accuracy significantly
Název v anglickém jazyce
AI-Based Spatiotemporal Crop Monitoring by Cloud Removal in Satellite Images
Popis výsledku anglicky
Efficient crop monitoring and crop dynamics fore- casting leveraging diverse satellite and point data are described. Attention-based architecture architecture is adapted for mono- temporal cloud removal which overcomes an issue of crop monitoring. Combining optical (Sentinel-2) and radar (Sentinel- 1) satellite data improves the robustness and accuracy of the model in terms of satellite image reconstruction and normalized difference vegetation index prediction and forecasting. However, available soil-type geographical data and land surface analysis products, do not improve prediction accuracy significantly
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the19th Conference on Computer Science and Intelligence Systems
ISBN
978-83-969601-6-0
ISSN
2300-5963
e-ISSN
2300-5963
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
485-492
Název nakladatele
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Místo vydání
—
Místo konání akce
Belgrade
Datum konání akce
8. 9. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001413201600052