Emma Izquierdo-Verdiguier

Forschungsschwerpunkt

Ich arbeite an der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse von Fernerkundungsdaten. Zu meinen Forschungsinteressen gehört die Nutzung von Erdbeobachtungsdaten und Cloud-Computing-Umgebungen für die Phänologie der Landoberfläche. Meine früheren Forschungsarbeiten konzentrierten sich auf die nichtlineare Merkmalsextraktion auf der Grundlage von Kernel-Methoden und die automatische Identifizierung von Objekten sowie die Klassifizierung multispektraler Bilder.
Nach meinem Universitätsabschluss habe ich vier Jahre lang in der Forschung im Bereich der Fotointerpretation und GIS-Daten gearbeitet und dabei professionelle Beratung und technische Unterstützung geleistet. Darüber hinaus entwickelte ich in meiner Masterarbeit eine Methode zur Extraktion spektral-räumlicher Merkmale, um wachsende Baumplantagen automatisch zu erkennen und zu klassifizieren. In meiner anschließenden Doktorarbeit beschäftigte ich mich mit nichtlinearen Merkmalsextraktionsverfahren für die Analyse von Fernerkundungsdaten. Im Rahmen dieser Forschung habe ich (in Matlab geschriebene) Toolboxen mit Algorithmen zur Informationsextraktion entwickelt. Nach meiner Promotion habe ich mich mit der Google Earth Engine unter Verwendung von JavaScript und Python vertraut gemacht und habe auch Cloud-Computing-Techniken genutzt, um die Verarbeitungskette für die Klassifizierung von Bildern mit hoher räumlicher Auflösung zu entwickeln.

Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)