Arbeids- og kompetanseområde
Jeg er dyktig i integrering av RemoteSensing, EarthObservation og avanserte DeepLearning-teknikker. Min primære interesse er forutsigelse av skogbrann, ved å bruke MachineLearning til å forutse og håndtere disse naturkatastrofene. Videre bidrar jeg til infrastrukturovervåking ved å bruke nye tilnærminger for å forbedre motstandskraften og bærekraften til kritiske systemer.
Forskningen min går inn i det intrikate området for spådom av skogbrann ved intrikat å analysere termiske data hentet fra satellitter og Synthetic Aperture Radar (SAR) informasjon. Ved å bruke banebrytende Deep Learning- og MachineLearning-metodikker tar jeg sikte på å dechiffrere mønstre, anomalier og forløpere innenfor disse satellittdatasettene for å forbedre nøyaktigheten og aktualiteten til skogbrannprognoser. Denne mangefasetterte tilnærmingen strekker seg til det bredere domenet av infrastrukturovervåking, hvor jeg utforsker integreringen av termiske og SAR-data for å utvikle robuste strategier for å beskytte kritiske systemer og forbedre motstandskraften mot katastrofer.
Data Science Group in the Department of computer technology, electrical technology and science