<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Hi ACC:</div><div><br></div><div>If you are joining us for the ESIP January 2022 meeting this week, we hope to see you at tomorrow's workshop "<a href="https://2022esipjanuarymeeting.sched.com/event/2c68b02208e6aa0499cb9a878009e233">In-situ and remotely-sensed data integration for wildfire management</a>" at 0130 hrs EASTERN.  </div><div><br></div><div>The high-level agenda for the workshop can be seen below, and a <a href="https://lucid.app/publicSegments/view/c027dd11-5a08-4969-8e45-fbcccca2397b/image.png">visual map of the topics that will be discussed can be seen here</a> (warning: very large image, you will need to zoom in quite extensively):</div><div><ol><li>Preview and synthesis of session concepts (Brian Wee  |  Massive Connections)</li><li>Stakeholder perspective: Keeping your eyes on the big picture (Genny Biggs  |  Gordon and Betty Moore Foundation)</li><li>Stakeholder perspective: Challenges from the wildfire frontlines (Chief Dave Winnacker  |  Fire Chief at Moraga-Orinda Fire District)</li><li>Technical solution perspective:  In-situ EnviroSensing: challenges and opportunities in the (wild)fire continuum (Scotty Strachan  |  Nevada EPSCoR  |  ESIP EnviroSensing Cluster)</li><li>Technical solution perspective:  sUAS data use/reuse/repurpose for science and management (Andrea Thomer  |  University of Michigan  |  ESIP Drones Cluster)</li><li>Technical solution perspective:  Wildland Fire Simulation and Data Assimilation using UAS data (Xiaolin Hu  |  Georgia State University)</li><li>Technical solution perspective:  AI/ML for Wildfire: Limits and Opportunities (Ziheng Sun  |  George Mason University  |  ESIP Machine Learning Cluster)</li><li>Breakout groups for (1) In-situ and remote data fusion, (2) UAS data ingest into models.</li><li>Breakout groups present on (1) Barriers to implementation, (2) What is achievable in the short-term</li><li>Synthesis and looking ahead</li></ol><div><br></div></div><div>- Brian Wee and Bill Teng</div></div></div></div>