Deux rendez-vous de l’action MACLEAN -MAChine LEarning for EArth observatioN

L‘Action MACLEAN, au sein du GDR MADICS, propose deux rendez-vous dans les mois qui viennent. Pour les deux événements, les soumissions sont ouvertes jusqu’au 10 juin.

>> Journée de l’Action MACLEAN le 27 juin 2019 à Rennes, lors du 1er Symposium du GDR MADICS

La journée propose un atelier d’échanges et de présentation scientifique sur les travaux menés par la communauté nationale sur la thématique Observation de la Terre et Apprentissage automatique.

Dans ce contexte, nous invitons les jeunes chercheurs qui travaillent sur l’analyse d’images satellitaires avec des techniques issues des sciences des données et de l’apprentissage automatique à soumettre un titre et un résumé de 1/2 pages sur leur travaux et, ensuite, proposer une présentation orale d’environ 15 minutes (+5 minutes de questions) pour présenter le contenu du résumé.

• Soumission des propositions des présentations orale: 10 Juin 2019
• Programme complet: 15 Juin 2019
• Date de l’atelier: 27 Juin 2019
• Lieu: Rennes, France
• THEMES de l’ATELIER :
  • Apprentissage automatique pour l’analyse des données de télédétection
  • Séries temporelles d’images satellitaires
  • Fusion multi-capteurs à travers des méthodes de science de données
  • Classification supervisée/semi-supervisée/non-supervisée des données d’observation de la terre
  • Sélection d’attributs pour les données d’observation de la terre
  • Occupation et usage des sols et la détection de leurs changements
  • Analyse spatiale à travers les méthodes d’apprentissage automatique
  • Suivi des milieux urbains, agricoles, forestiers et littoral à travers l’analyse d’imagerie satellitaire/aérienne
  • Méthode d’assimilation de données d’observation de la terre

>> Atelier international MACLEAN: Machine Learning for Earth Observation Data

Associé à la conference internationale ECML/PKDD: European Conference on Machine Learning and Principle and Practice of Knowledge Discovery from Data (http://ecmlpkdd2019.org/), cet atelier veut présenter des contributions originales, théoriques ou empiriques, décrivant des projets en cours ou des travaux achevés.

Les contributions peuvent être de deux types: soit des exposés abrégés (jusqu’à 6 pages, références comprises), ou des papiers de recherche complets (jusqu’à 10 pages, références comprises).

Les communications doivent être rédigées au format LNCS, c’est-à-dire au format de soumission ECML-PKDD 2019. Les contributions acceptées seront disponibles électroniquement sur la page Web de l’atelier.

• Soumission papier: 10/06/2019
• Papier rejeté de la conference ECML/PKDD: 5/07/2019
• Notification des papiers acceptés: 19/07/2019 Camera-Ready: 26/07/2019
• Date de l’atelier: 20/09/2019
• Lieu: Wurzburg, Allemagne
• THEMES de l’ATELIER :
  • Supervised Classification of Multi(Hyper)-spectral data
  • Supervised Classification of Satellite Image Time Series data
  • Clustering of EO Data
  • Deep Learning approaches to deal with EO Data
  • Machine Learning approaches for the analysis of multi-scale EO Data
  • Machine Learning approaches for the analysis of multi-source EO Data
  • Semi-supervised classification approaches for EO Data
  • Active learning for EO Data
  • Transfer Learning and Domain Adaptation for EO Data
  • Bayesian machine learning for EO Data
  • Dimensionality Reduction and Feature Selection for EO Data
  • Graphical models for EO Data
  • Structured output learning for EO Data
  • Multiple instance learning for EO Data
  • Multi-task learning for EO Data
  • Online learning for EO Data
  • Embedding and Latent factor for EO Data

Quelques mots du contexte dans lequel s’inscrit l’Action MACLEAN

Les méthodes modernes d’apprentissage automatique (i.e. apprentissage profond, adaptation de domaine, approche semi-supervisée, analyse de séries temporelles, apprentissage actif) peuvent jouer un rôle fondamental mais, malheureusement, la communauté de science de l’environnement et télédétection et la communauté en analyse de données n’arrivent pas encore à se structurer autour de ces problématiques à cause de manque de connaissance réciproque.

Notre objectif, dans cette action sera de pouvoir faciliter cette échange, d’identifier des problématiques fondamentales d’observation de la Terre et de supporter des dynamiques d’échange autour de ces verrous. En plus de la communauté scientifique, les questions liés à l’exploitation des données d’observation de la terre sont de plus en plus proches du monde industriel.

Différentes entreprises aujourd’hui travaillent dans le domaine spatial et utilisent de l’imagerie satellitaire pour améliorer leur activité dans des domaines variés (agriculture, politiques publiques d’aménagement, exploitation sylvicole et forestière, etc.). Le monde industriel (dans le domaine du spatiale, de la télédétection et de l’observation de la Terre) n’a jamais été aussi attentif aux nouvelles technologies et méthodes issues du monde scientifique. Cette action a pour objectif principal d’animer la communauté scientifique mais possède aussi la vocation de permettre des échanges entre chercheurs et industrie.