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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Statistical Learning for Earth Observation Data Analysis.

Descripción del proyecto

Métodos avanzados de regresión revelan los factores del cambio climático en los datos de observación de la Tierra

Los modelos matemáticos y la creciente potencia de cálculo han sido esenciales para comprender sistemas dinámicos complejos que implican conjuntos de datos tremendamente grandes que ocultan muchas interrelaciones. A partir de los datos de los satélites de observación de la Tierra, proporcionan información sobre el cambio climático. Estos cambios son cada vez más rápidos y difíciles de comprender y predecir. Las nuevas misiones satelitales aportarán datos aún más complejos, heterogéneos, estructurados y de múltiples fuentes, que requerirán mejores métodos de inferencia estadística para ser plenamente explotados. El equipo del proyecto SEDAL, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, desarrolló métodos avanzados de regresión para mejorar la eficacia, la precisión de las predicciones y las incertidumbres, codificar los parámetros físicos y permitirnos descubrir factores esenciales ocultos y factores de confusión.

Objetivo

SEDAL is an interdisciplinary project that aims to develop novel statistical learning methods to analyze Earth Observation (EO) satellite data. In the last decade, machine learning models have helped to monitor land, oceans, and atmosphere through the analysis and estimation of climate and biophysical parameters. Current approaches, however, cannot deal efficiently with the particular characteristics of remote sensing data. In the coming few years, this problem will largely increase: several satellite missions, such as the operational EU Copernicus Sentinels, will be launched, and we will face the urgent need to process and understand huge amounts of complex, heterogeneous, multisource, and structured data to monitor the rapid changes already occurring in our Planet.

SEDAL aims to develop the next generation of statistical inference methods for EO data analysis. We will develop advanced regression methods to improve efficiency, prediction accuracy and uncertainties, encode physical knowledge about the problem, and attain self-explanatory models learned from empirical data. Even more importantly, we will learn graphical causal models to explain the potentially complex interactions between key observed variables, and discover hidden essential drivers and confounding factors. This project will thus aboard the fundamental problem of moving from correlation to dependence and then to causation through EO data analysis. The theoretical developments will be guided by the challenging problems of estimating biophysical parameters and learning causal relations at both local and global planetary scales.

The long-term vision of SEDAL is tied to open new frontiers and foster research towards algorithms capable of discovering knowledge from EO data, a stepping stone before the more ambitious far-end goal of machine reasoning of anthropogenic climate change.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

ERC-COG - Consolidator Grant

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2014-CoG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERSITAT DE VALENCIA
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 716 954,00
Dirección
AVENIDA BLASCO IBANEZ 13
46010 Valencia
España

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Región
Este Comunitat Valenciana Valencia/València
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 716 954,00

Beneficiarios (1)

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