Absolwent geografii, specjalizacja geoinformatyka, kartografia i teledetekcja na Wydziale Geografii i Studiów Regionalnych na Uniwersytecie Warszawskiem. Tytuł jego pracy licencjackiej brzmiał „Analiza zmian pokrycia terenu i tempa wylesiania w prowincji Ngounie (Gabon) w latach 2003-2013 na podstawie zdjęć satelitarnych Landsat”. Natomiast pracy magisterskiej „Ocena przydatności obrazów satelitarnych Sentinel-2 do kartowania lasów Gabonu”. Studia ukończył we wrześniu 2018 roku. Od października 2023 Adam Waśniewski jest doktorantem w Szkole Doktorskiej Nauk Ścisłych i Przyrodniczych na Uniwersytecie Warszawskim. W pracy doktorskiej zajmuje się Oceną potencjału obrazów satelitarnych Sentinel-2 oraz algorytmów uczenia maszynowego do kartowania złożonych form pokrycia terenu.
W Instytucie Geodezji i Kartografii pracuje od czerwca 2018 roku. Dotychczas pracował przy opracowaniu bazy pokrycia terenu Corine Land Cover 2018, weryfikacji warstw wysokorozdzielczych (HRL), przy opracowaniu historycznego zasięgu lasów na zdjęciach CORONA w skali kraju. Opracowywał mapy pokrycia terenu z wykorzystaniem uczenia maszynowego i sieci neuronowych w projekcie InCoNaDa (obszar badań w Polsce i w Norwegii) oraz InCoNaDa_UA (obszary badań na Ukrainie). Adam Waśniewski należał również do zespołu, zajmującego się zbieraniem danych terenowych w projektach: NCBiR RPA- SA4POL oraz NCBiR Gyroscan.
Udział w projektach:
Identyfikacja lasów występujących na gruntach porolnych w oparciu o archiwalne zdjęcia satelitarne misji CORONA i współczesne zobrazowania misji Sentinel-2 oraz opracowanie metody wykrywania i monitorowania osłabionych drzewostanów na podstawie satelitarnych wskaźników spektralnych.
Enhancing the user uptake of Land Cover / Land Use information derived from the integration of Copernicus services and national databases – case study Ukraine InCoNaDa+UA
Fundusze Norweskie POLNOR – InCoNaDa (2020-2023) Rozpowszechnienie wykorzystania informacji o pokryciu terenu i użytkowaniu ziemi pochodzących z integracji usług Copernicus Land Monitoring Service (CLMS), danych programu Copernicus oraz krajowych baz danych.
Identyfikacja lasów na gruntach porolnych w oparciu o dostępne dane satelitarne (2018-2020) – finansowanie: Dyrekcja Generalna Lasów Państwowych (DGLP)
SAT4EST – System wspierający lokalną administrację w zarządzaniu lasami niepaństwowymi bazujący na danych satelitarnych.
CORINE Land Cover 2018 (2017-2018)
Ostatnie publikacje / prezentacje / postery:
Strand, G.-H., Heggem, E.S.F., Aune-Lundberg, L., Hościło, A., Waśniewski, A., 2024. Transformation of a Classified Image from Pixel Clutter to Land Cover Map Using Geometric Generalization and Thematic Self-Enrichment. Geomatics 4, 271–285. https://doi.org/10.3390/geomatics4030015
Waśniewski A., Hościło A., Aune-Lundberg L. (2023). The impact of selection of reference samples and DEM on the accuracy of land cover classification based on Sentinel-2 data, Remote Sensing Applications: Society and Environment 32, 101035. ARTYKUŁ
Waśniewski A., Hościło A., Aune-Lundberg L. (2023) Can we Improve the Accuracy of the Land Cover Classification by Pre-selection of the Reference Samples and Applying DEM in the Mountain Area in Norway? 42th EARSeL Symposium 2023, 3-6 July, Bucharest. ABSTRAKT
Waśniewski A., Hościło A., Aune-Lundberg L. (2022). Ocena wpływu danych referencyjnych i Numerycznego Modelu Terenu na wynik klasyfikacji pokrycia terenu na przykładzie Viken County w Norwegii. XXV Ogólnopolska Konferencja Fotointerpretacji i Teledetekcji 28-30.11.2022. REFERAT
Waśniewski A., Hościło A., Lewandowska A. (2022). Comparison of hierarchical and flat land cover classification of Sentinel-2 data. European Space Agency’s 2022 Living Planet Symposium. POSTER
Waśniewski A., Hościło A., Chmielewska M. (2022). Can a Hierarchical Classification of Sentinel-2 Data Improve Land Cover Mapping? Remote Sens. 2022, 14, 989. ARTYKUŁ
Waśniewski A., Kałuski M., Hościło A., Lewandowska A., Chmielewska M. (2021). Can a Hierarchical Classification of Sentinel-2 Data Improve the Land Cover Mapping? 40th EARSeL Symposium 2021 European Remote Sensing-New Solutions for Science and Practice, 7-10 June, online hosted by the University of Warsaw. ABSTRAKT
Waśniewski, Adam & Hoscilo, Agata & Zagajewski, Bogdan & Mouketou-Tarazewicz, Dieudonne. (2020). Assessment of Sentinel-2 Satellite Images and Random Forest Classifier for Rainforest Mapping in Gabon. Forests. 11. 941. 10.3390/f11090941. ARTYKUŁ
