SAMBA

Avdelingen SAMBA har omfattende teoretisk og praktisk kompetanse innen feltene statistisk analyse, maskinlæring og bildeanalyse. Som en av Europas største og mest kompetente grupper innen anvendt statistikk og statistisk-matematisk modellering dekker vi et bredt spekter av metoder. Å velge riktige metoder til ulike problemer er dermed en av våre sterke sider. Mange beregninger er beheftet med usikkerhet og nøyaktig beregning av denne størrelsen er en viktig spesialitet.

Forskningsområder

Statistisk analyse for finans, forsikring og råvaremarkeder

Vi bruker statistisk metodikk til å kvantifisere alle former for risiko innen bank-, forsikrings- og råvaremarkeder. Vi jobber mye med modeller knyttet til regelverkene Basel II og Solvens II og har utviklet et stort antall systemer knyttet til trading og risikostyring for ulike kraftselskaper.

Statistikk i klima, miljø, marin og helse

Vi dekker et bredt spekter av anvendelsesområder innen klima, miljø, marin og helse. Vi jobber blant annet med estimering av klimasensitivitet, rekonstruering av tidligere globalt klima, forurensning i luft og vann, bestandsestimering av vill fisk og hval, og vi driver også med forskning i genomikk og bioinformatikk.

Statistikk for teknologi, industri og forvaltning

Vi dekker et bredt spekter av bruksområder, inkludert prognoser, tidsserieanalyse, nettverksmodellering, optimal levering, logistikk, optimal styring av industriprosesser, pålitelighetsanalyse, kostnadsundersøkelser og analyse av svært store datasett.

Jordobservasjon

Vi utfører forskning og utvikling av metoder for analyse av digitale fjernmålingsdata fra satellitter og fly. Bruksområder inkluderer miljøovervåkning, overvåkning av klimaendringer, deteksjon av naturkatastrofer, naturressurskartlegging og kartrevisjon.

Bildeanalyse og maskinlæring

Vi har omfattende kunnskap og mer enn 20 års erfaring innen bildeanalyse og maskinlæring mot et bredt spekter av anvendelsesområder. Deteksjon, karakterisering og gjenkjenning av objekter i både bilder og bildesekvenser er sentrale temaer for mange av våre prosjekter. Et annet sentralt tema er mønstergjenkjenning i tekst.

Big Insight

Big Insight er et senter for forskningsdrevet innovasjon finansiert av Norges forskningsråd. Senteret har et nært samarbeid med universiteter, offentlige partnere og bedriftspartnere.

Siste 5 vitenskapelige artikler

Trier, Øivind Due; Salberg, Arnt Børre; Haarpaintner, Jörg; Aarsten, Dagrun; Gobakken, Terje; Næsset, Erik. Multi-sensor forest vegetation height mapping methods for Tanzania. European Journal of Remote Sensing (ISSN 2279-7254). 51(1) pp 587-606. doi: 10.1080/22797254.2018.1461533. 2018.

Jensen, Helge Leander B.; Lillenes, Meryl Sønderby; Rabano, Alberto; Günther, Clara-Cecilie; Riaz, Tahira; Kalayou, Shewit; Ulstein, Ingun; Bøhmer, Thomas; Tonjum, Tone. Expression of nucleotide excision repair in Alzheimer's disease is higher in brain tissue than in blood. Neuroscience Letters (ISSN 0304-3940). 672 pp 53-58. 2018.

Trier, Øivind Due; Salberg, Arnt Børre; Kermit, Martin Andreas; Rudjord, Øystein; Gobakken, Terje; Næsset, Erik; Aarsten, Dagrun. Tree species classification in Norway from airborne hyperspectral and airborne laser scanning data. European Journal of Remote Sensing (ISSN 2279-7254). 51(1) pp 336-351. doi: 10.1080/22797254.2018.1434424. 2018. Full-text

Rudjord, Øystein; Trier, Øivind Due. Tree species classification with hyperspectral imaging and lidar. Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing, Evolution in Remote Sensing (ISSN 2158-6276). pp 1-4. doi: 10.1109/WHISPERS.2016.8071665. 2017. Full-text

Holden, Marit; Holden, Lars; Olsen, Karina Standahl; Lund, Eiliv. Local In Time Statistics for detecting weak gene expression signals in blood – illustrated for prediction of metastases in breast cancer in the NOWAC Post-genome Cohort. Advances in Genomics and Genetics (ISSN 1179-9870). 7 pp 11-28. doi: 10.2147/AGG.S130004. 2017. Full-text

Publikasjoner i 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, tidligere år