1. Enheten
  2. Ansatte
  3. Martin Skjelvareid
Bilde av Skjelvareid, Martin
Bilde av Skjelvareid, Martin
Førsteamanuensis (Bodø) Institutt for informatikk martin.skjelvareid@uit.no Tromsø

Martin Skjelvareid

Stillingsbeskrivelse

Undervisning

Underviser i informatikk og maskinlæring og ved institutt for informatikk. Se detaljer under fane "undervisning".

Forskning

Prosjektleder for prosjektet "MASSIMAL" (Mapping of Algae and Seagrass using Spectral Imaging and MAchine Learning) som løper i perioden 2020-2024. Prosjektet er finansiert av Norges Forskningsråd (8 mill. kr., via "unge forskertalenter") og UiT (600 000 kr.) Målet med prosjektet er å utvikle et verktøy for nøyaktig kartlegging av marin vegetasjon (tang/tare/sjøgress) ved hjelp av hyperspektral avbildning fra drone.

Hovedinteresser innen forskning: Kartlegging av marine habitater, hyperspektral avbildning med droner, og maskinlæring / dyp læring med fokus på segmentering av bilder. Fokus på åpen forskning med full publisering av datasett og kode. 

Kompetanseområder:

  • Programmering (Python / Matlab)
  • Hyperspektral avbildning
  • Fjernmåling og geografiske informasjonssystemer (GIS)
  • Maskinlæring, med fokus på bildebehandling
  • Akustikk, med fokus på ultralyd
  • Syntetisk aperture avbildning (hovedsaklig med ultralyd)

 

  • Martin Hansen Skjelvareid, Eli Rinde, Kasper Hancke, Katalin Blix, Galice Guillaume Hoarau :
    Mapping Marine Macroalgae along the Norwegian Coast Using Hyperspectral UAV Imaging and Convolutional Nets for Semantic Segmentation
    IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium proceedings 2023 DOI / ARKIV
  • Martin Skjelvareid :
    Synaptus: A Matlab/Octave toolbox for synthetic aperture ultrasound imaging.
    Journal of Open Source Software (JOSS) 2022 DOI / ARKIV
  • Kathryn E. Anderssen, Svein Kristian Stormo, Torstein Skåra, Martin Hansen Skjelvareid, Karsten Heia :
    Predicting liquid loss of frozen and thawed cod from hyperspectral imaging
    Lebensmittel-Wissenschaft + Technologie 2020 DOI / ARKIV
  • Svein Kristian Stormo, Torstein Skåra, Dagbjørn Skipnes, Izumi Sone, Mats Carlehög, Karsten Heia m.fl.:
    In-Pack Surface Pasteurization of Capture-Based, Pre-Rigor Filleted Atlantic Cod (Gadus morhua)
    Journal of Aquatic Food Product Technology 2018 DOI
  • Martin Hansen Skjelvareid, Mette Serine Wesmajervi Breiland, Atle Mortensen :
    Ultrasound as potential inhibitor of salmon louse infestation - a small-scale study
    Aquaculture Research 2018 DOI / ARKIV
  • Kathryn Elizabeth Washburn, Svein Kristian Stormo, Martin Hansen Skjelvareid, Karsten Heia :
    Non-invasive assessment of packaged cod freeze-thaw history by hyperspectral imaging
    Journal of Food Engineering 2017 DOI / ARKIV
  • Martin Hansen Skjelvareid, Svein Kristian Stormo, Kristin Anna Þórarinsdóttir, Karsten Heia :
    Weakening Pin Bone Attachment in Fish Fillets Using High-Intensity Focused Ultrasound
    Foods 2017 DOI / ARKIV
  • Martin Hansen Skjelvareid, Karsten Heia, Stein Harris Olsen, Svein Kristian Stormo :
    Detection of blood in fish muscle by constrained spectral unmixing of hyperspectral images
    Journal of Food Engineering 2017 DOI / ARKIV
  • Shiwei Wu, Martin Hansen Skjelvareid, Keji Yang, Jian Chen :
    Synthetic aperture imaging for multilayer cylindrical object using an exterior rotating transducer
    Review of Scientific Instruments 2015 DOI
  • Martin Hansen Skjelvareid :
    Mapping shallow marine habitats using UAV hyperspectral imaging (the "MASSIMAL" project)
    2025
  • Martin Hansen Skjelvareid, Eli Rinde, Kasper Hancke, Maia Røst Kile, Galice Guillaume Hoarau, Katalin Blix :
    Mapping shallow-water maerl beds with UAV hyperspectral imaging - using convolutional neural nets for image segmentation based on both spectra and texture
    2024
  • Martin Hansen Skjelvareid :
    Kartlegging av gruntvannsområder i kystsonen: Bruk av droner, hyperspektral avbildning og innsamling av store bakkesannhets-datasett
    2024
  • Martin Hansen Skjelvareid, Eli Rinde, Kasper Hancke, Katalin Blix, Galice Guillaume Hoarau :
    The MASSIMAL dataset: High-resolution UAV hyperspectral images of shallow-water habitats with ground truth observations and annotations
    2024
  • Katalin Blix, Jorge García-Jimenez, Ana Belén Ruescas, Julia Amoros, Galice Guillaume Hoarau, Eli Rinde m.fl.:
    Comparison of Explainable Machine Learning Methods for Marine Vegetation Mapping by Using Hyperspectral Imagery
    2024
  • Martin Hansen Skjelvareid, Eli Rinde, Katalin Blix, Kasper Hancke, Galice Guillaume Hoarau :
    Mapping marine macroalgae along the Norwegian coast using hyperspectral UAV imaging and convolutional nets for semantic segmentation
    2023
  • Martin Hansen Skjelvareid, Eli Rinde, Katalin Blix, Kasper Hancke, Galice Guillaume Hoarau :
    Mapping marine macroalgae using UAV hyperspectral imaging and machine learning
    2023
  • Martin Skjelvareid, Katalin Blix, Galice Guillaume Hoarau, Eli Rinde, Kasper Hancke :
    Mapping seagrass and rockweed habitats using UAV hyperspectral imaging and machine learning.
    2023
  • Martin Skjelvareid, Katalin Blix, Eli Rinde, Kasper Hancke, Galice Guillaume Hoarau :
    Shallow water habitat mapping using UAV hyperspectral imaging
    2023
  • Martin Hansen Skjelvareid :
    Å kartlegge havets blå skoger
    2023 SAMMENDRAG / OMTALE
  • Martin Hansen Skjelvareid :
    Å kartlegge havets blå skoger med droner - Kartlegging av tang, tare og sjøgress med hyperspektral avbildning og maskinlæring
    2023
  • Silje Grue, Martin Skjelvareid, Katalin Blix :
    Machine Learning for Classifying Marine Vegetation from Hyperspectral Drone Data in the Norwegian coast
    2022
  • Martin Skjelvareid :
    Droner i fjæra: Nye verktøy for å kartlegge tareskog, kråkebollebeiting og ruglbunn
    2022
  • Martin Skjelvareid :
    Presentasjon av Massimal-prosjektet på "Åpen Bukt" (del av Forskningsdagene 2022)
    2022
  • Silje Grue, Katalin Blix, Martin Skjelvareid :
    Machine Learning for Classifying Marine Vegetation from Hyperspectral Drone Data in the Norwegian coast
    UiT Norges arktiske universitet 30. mai 2022
  • Martin Skjelvareid :
    "Pitch" av Massimal-prosjektet for NRK (del av felles "digital pitchedag" for alle universiteter i Norge)
    03. november 2022
  • Martin Skjelvareid, Galice Guillaume Hoarau, Eli Rinde, Kasper Hancke, Katalin Blix :
    Underwater vegetation mapping based on UAV hyperspectral imaging - a potential use case for semantic segmentation through deep learning
    2022
  • Martin Hansen Skjelvareid :
    Update from the MASSIMAL project: The use of hyperspectral imaging for marine habitat mapping
    2021
  • Espen Viklem Eidum, Martin Hansen Skjelvareid :
    Flyr høyt for å kartlegge undervannsvegetasjon
    26. februar 2020 FULLTEKST
  • Hilde-Gunn Bye, Martin Hansen Skjelvareid, Galice Guillaume Hoarau :
    Millioner i støtte til havforskning: - Forskning på havet, og det som er i havet, er kjempeviktig for at vi skal kunne utvikle oss fremover
    25. februar 2020 FULLTEKST
  • Svein-Arnt Eriksen, Martin Hansen Skjelvareid, Galice Guillaume Hoarau :
    Banebrytende forskning for et rent og rikt hav
    27. februar 2020 FULLTEKST
  • Martin Hansen Skjelvareid, Karsten Heia :
    Automatic quantification of gaping in fish fillets using 3D imaging – preliminary results for haddock fillets – Final report
    Nofima 2018 ARKIV
  • Abdo Hassoun, Karsten Heia, Stein-Kato Lindberg, Heidi Nilsen, Martin Hansen Skjelvareid :
    Nondestructive monitoring of thermal changes in Atlantic cod (Gadus morhua) using fluorescence hyperspectral imaging
    2018 ARKIV / FULLTEKST
  • Martin Hansen Skjelvareid :
    Method development and industrial prototyping for hyperspectral imaging in the fish processing industry
    2017 SAMMENDRAG / OMTALE
  • Karsten Heia, Kathryn Elizabeth Washburn, Martin Hansen Skjelvareid :
    Hyperspectral Imaging applied in the food industry: Instrumentation, applications and data analysis
    2017 SAMMENDRAG / OMTALE
  • Martin Hansen Skjelvareid :
    Hyperspektral avbildning
    2017
  • Kathryn Elizabeth Washburn, Svein Kristian Stormo, Martin Hansen Skjelvareid, Karsten Heia :
    Evaluating the freeze-thaw history of cod using hyperspectral imaging
    2017
  • Karsten Heia, Kathryn Elizabeth Washburn, Martin Hansen Skjelvareid :
    Automatic quality control of internal defects in cod - results from hyperspectral, ultrasound and X-ray imaging
    Nofima 2017 ARKIV
  • Martin Hansen Skjelvareid :
    Spectroscopic measurements of lipid content in entrails of snowcrab (Chionoecetes opilio)
    2017
  • Torbjørn Tobiassen, Karsten Heia, Stein Harris Olsen, Ragnhild Aven Svalheim, Sjurdur Joensen, Kine Mari Karlsen m.fl.:
    Bløgging og holdbarhet på torsk
    Nofima AS 2016 ARKIV
  • Svein Kristian Stormo, Torstein Skåra, Martin Hansen Skjelvareid, Karsten Heia, Dagbjørn Skipnes :
    The impact of freezing, frozen storage and thawing on a high quality product
    2016
  • Torstein Skåra, Svein Kristian Stormo, Dagbjørn Skipnes, Martin Hansen Skjelvareid :
    Effect of salt content and temperature on the cook loss of fresh cod
    2016
  • Martin Hansen Skjelvareid, Mette Serine Wesmajervi Breiland, Astrid Buran Holan, Atle Mortensen :
    Effekt av ultralyd på lakselus - Resultater fra smitteforsøk med lakselus i kar
    Nofima AS 2016 FULLTEKST
  • Grete Elisabeth Lorentzen, Karsten Heia, Martin Hansen Skjelvareid, Per Lea, Mats Carlehög :
    Holdbarhet på klippfisk Langtidslagring av klippfisk – kartlegging av kvalitetsegenskaper (AP3)
    Nofima AS 2016 ARKIV
  • Martin Hansen Skjelvareid, Atle Mortensen :
    Mulig bruk av ultralyd for å forhindre eller fjerne lakselus - kunnskapsstatus per 2016
    2016
  • Karsten Heia, Jens Petter Wold, Martin Hansen Skjelvareid :
    Metoder for kvalitetsmåling på hel laks
    Nofima AS 2016 ARKIV
  • Martin Hansen Skjelvareid, Atle Mortensen :
    Using ultrasound to prevent salmon louse infection of salmon farms
    2015
  • Atle Mortensen, Martin Hansen Skjelvareid :
    Ultralyd – et nytt våpen i kampen mot lakselusa?
    Nofima AS 2015 ARKIV
  • Grete Elisabeth Lorentzen, Jørn-Owe Johansen, Agnar Holten Sivertsen, Martin Hansen Skjelvareid, Bjørn Gundersen, Mette Serine Wesmajervi Breiland :
    Holdbarhet på klippfisk. Forbedret prosedyre for prøveuttak (AP1)
    Nofima AS 2015 ARKIV
  • Atle Mortensen, Martin Hansen Skjelvareid :
    Bekjempelse av lakselus med ultralyd - hva vet vi?
    Norsk Fiskeoppdrett 2015
  • Karsten Heia, Martin Hansen Skjelvareid, Rodrigo Gonzaléz Reboredo :
    Spectroscopic differentiation between rehydrated heavily salted cod and lightly salted cod
    2015

    • De 50 siste resultatene fra Cristin vises på siden. Se alle arbeider i Cristin her →

    Publikasjoner utenom Cristin

    Leder forskningsprosjektet MASSIMAL (Mapping of Algae and Seagrass using Spectral Imaging and MAchine Learning) som løper fra 2020-2024.

    • Oppdateringer fra prosjektet på Facebook: https://www.facebook.com/MassimalProject 
    • Prosjektside hos Norges Forskningsråd: https://prosjektbanken.forskningsradet.no/project/FORISS/301317 
    • Prosjektside ved UiT: https://en.uit.no/project/massimal 

    Forskningsinteresser

    Hyperspektral avbildning, ultralyd, maskinlæring, fjernmåling, droner, syntetisk aperture-avbildning   

    Undervisning

    Underviste fag:

    Undervisningsfilosofi og -metode:

    Jeg har undervist mye etter "snudd klasserom"-metoden, der studentene kan se videoer med introduksjon til et emne på forhånd, og der tiden i klasserommet brukes til problemløsning, enten felles eller individuelt. I TEK-0513 Fysikk lagde jeg undervisningsvideoer for hele pensum, 160 videoer i alt. I TEK-1504 og TEK-2801 har jeg vært "stedlig lærer" i Bodø, kombinert med undervisningsvideoer av Per Ødegaard. 

    Jeg har sterk tro på at undervisning i teoretiske fag som fysikk og maskinlæring bør knyttes til konkrete erfaringer og helst konkrete objekter som studentene kan interagere med i klasserommet. I DTE-2602 har ofte lagt opp til felles gjennomkjøring av algoritmer på whiteboard heller enn programmering via skjerm. I fysikkfagene tar jeg ofte med fysikkutstyr for å demonstrere konsepter, f.eks. kraftmålere, hastighetsmålere osv.  

     

    Forskerprofil i Cristin
    ResearchGate
    ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2103-865X

    Medlem i forskningsgruppe

    Machine Learning Group   English content

    Medlem i prosjekt

    Massimal    English content

    CV

    Utdannelse:

    • Master i elektronikk ved NTNU, spesialisering i signalbehandling / akustikk
    • PhD i fysikk ved UiT Norges Arktiske Universitet, med tema syntetisk aperture avbildning med ultralyd for tilstandsvurdering av vanntilførselsrør 

    Arbeidserfaring:

    • Forsker / PhD-student ved Breivoll Inspection Technologies, Tromsø (2008-2013)
    • Forsker ved Nofima, Tromsø (2013-2018)
    • Førsteamanuensis ved UiT Norges Arktiske Universitet, campus Bodø (2018 ->)