Extraction d’attributs et apprentissage pour l’analyse des images de télédétection

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Les nouvelles générations de capteur d’imagerie en télédétection permettent d’offrir des images à haute (très haute) résolution spatiale/spectrale avec des fréquences de revisite jamais atteintes auparavant. La disponibilité de grands volumes de données d’images satellitaires et l’émergence de nouvelles méthodes d’apprentissage (deep learning) soulèvent des défis majeurs pour l’interprétation automatique des données de télédétection et d’observation de la Terre.

L’objectif de cette réunion est de faire un point sur les derniers travaux de recherche associés à des méthodes avancées d’apprentissage de données de télédétection. Les contributions attendues peuvent porter sur les thèmes suivants : L’apprentissage automatique pour l’analyse des données de télédétection. Les avancées en reconnaissance d’objets/de scènes par intelligence artificielle. Les méthodes d’apprentissage pour l’analyse de séries temporelles d’images satellitaires. La détection d’anomalies et la détection de changements par télédétection.

L’inscription est obligatoire. Vous recevrez le lien de la webconférence la veille ou le jour-même de la réunion.

Pour s’inscrire : http://www.gdr-isis.fr/index.php?page=reunion&idreunion=425