Skip to main content

Login for students

Login for employees

Publication detail

Marine Debris Detection from Sentinel-2
Authors: Saghi Nima | Pidanič Jan | Amit Mishra Kumar
Year: 2025
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: 35th International Conference Radioelektronika, RADIOELEKTRONIKA 2025 - proceedings
Publisher name: Institute of Electrical and Electronics Engineerings (IEEE)
Place: Piscataway
Page from-to: 1-5
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Detekce mořského odpadu pomocí Sentinel-2 Tento článek se zabývá použitím metod strojového učení k detekci mořského odpadu od ostatních objektů na povrchu oceánu. Byly použity údaje z datového souboru MARIDA, který byl shromážděn v průběhu let satelitem Sentinel-2 (S2). Cílem je rozpoznat odpad od ostatních povrchových prvků, jako jsou vlny, lodě, pěna atd. Článek porovnává dvě metody detekce mořského odpadu. Byly použity metodiky rozhodovacího stromu a náhodného lesa. Umělá inteligence; MARIDA; Strojové učení; detekce mořského odpadu
eng Marine Debris Detection from Sentinel-2 This paper is devoted to using Machine Learning methods to detect Marine Debris from other objects on the surface of the ocean. Data from the MARIDA dataset gathered over the years by the Sentinel-2 (S2) satellite was used. The aim is to recognize debris from other surface features, such as waves, ships, foam, etc. The paper compares two methods for marine debris detection. The decision tree and random forest methodologies were used. Artificial Intelligence; MARIDA; Machine Learning; maritime debris detection