Solomiia Kurchaba
Gastonderzoeker
- Naam
- S. Kurchaba MSc
- Telefoon
- +31 71 527 2727
- s.kurchaba@liacs.leidenuniv.nl
Solomiia Kurchaba is promovendus aan het Leiden Institute of Advanced Computer Science. Ze is sinds mei 2020 verbonden aan de Universiteit Leiden. Ze behaalde haar MSc graad in Theoretische Natuurkunde aan de Universiteit van Silezië in Katowice (Polen).
Meer informatie over Solomiia Kurchaba
Solomiia Kurchaba is promovendus aan het Leiden Institute of Advanced Computer Science. Ze is sinds mei 2020 verbonden aan de Universiteit Leiden. Ze behaalde haar MSc graad in Theoretische Natuurkunde aan de Universiteit van Silezië in Katowice (Polen).
Na het behalen van haar MSc, werkte ze als Data Scientist bij StorkJet sp. z o.o., ook in Katowice. Daar was haar werk gericht op de ontwikkeling van op machine learning gebaseerde projecten voor het monitoren van vliegtuigprestaties. In haar PhD werkt ze aan het project Algorithms for the Verification of Emissions from Shipping with Satellites (AVES-oculuS) voor de Inspectie Leefomgeving en Transport (ILT) Nederland. Het onderzoek richt zich op de analyse van S5P-TROPOMI-satellietmetingen in combinatie met AIS-gegevens van scheepsposities voor een schatting van de NO2-emissie die door individuele zeeschepen wordt geproduceerd.
Gastonderzoeker
- Wiskunde en Natuurwetenschappen
- Leiden Inst of Advanced Computer Science
- Kurchaba S. (11 juni 2024), Machine learning-based NO2 estimation from seagoing ships using TROPOMI/S5P satellite data (Dissertatie. Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), Faculty of Science, Leiden University). Promotor(en) en copromotor(en): Verbeek F.J. & Meulman J.J., Veenman C.J.
- Kurchaba S., Vliet J. van, Verbeek F.J. & Veenman C.J. (2023), Anomalous NO2 emitting ship detection with TROPOMI satellite data and machine learning, Remote Sensing of Environment 297: 113761.
- Kurchaba S., Vliet J. van, Verbeek F.J., Meulman J.J. & Veenman C.J. (2022), Supervised segmentation of NO2 plumes from individual ships using TROPOMI satellite data, Remote Sensing 14(22): 5809.
- Kurchaba S., Vliet J. van, Meulman J.J., Verbeek F.J. & Veenman C.J. (2021), Improving evaluation of NO2 emission from ships using spatial association on TROPOMI satellite data. Meng X., Wang F., Lu C.T., Huang Y., Shekhar S. & Xie X. (red.), Proceedings of the 29th International Conference on Advances in Geographic Information Systems. SIGSPATIAL '21: 29th International Conference on Advances in Geographic Information Systems 2 november 2021 - 5 november 2021. New York, U.S.A.: ACM. 454-457.