Neige

Masque de couverture nuageuse à 20m de résolution

Carte d'enneigement des Pyrénées du 16 avril 2017

Spot 6/7

Une couverture nationale annuelle

Image Spot 7 (2014) - L'Agly (Pyrénées-Orientales) © ADS 2014, Distribution Airbus Defense & Space / Spot Image, France

Sentinelle 2

La répétitivité à haute résolution

Sentinelle 2 (2016) - Moyen-Orient, Vallée du Jourdain, Sinai © Copernicus/ESA/Cnes/Cesbio

Hydroweb

L'altimétrie des lacs et rivières

Interface d'Hydroweb pour l’accès aux données © Legos

Spot World Heritage

30 ans d'archives Spot

Image Spot 4 (2011) - Valley du Rift (Kenya) © CNES - ADS

Landsat

Le suivi à l'échelle du territoire

Image Landsat 8 - Le Rio Gueba (Guinée Bissau) ©NASA / USGS

Pléiades

La très haute résolution sur demande

Image Pléiades (2013) - Lannion (Bretagne) © CNES 2014, Distribution Airbus Defense & Space / Spot Image, France

Carte d'occupation des sols

La France métropolitaine à 10 m de résolution

Extrait de la carte d'occupation des sols de la France métropolitaine de 2016 produite à partir de données Sentinelle 2
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Journées "DeepLearning - Télédétection - Temps"

Le CES Détection des changements organise avec le soutien du CNRS (via le PEPS DL2T) deux journées de tables rondes sur le thème "DeepLearning - Télédétection - Temps" les 29 et 30 novembre à Paris.

L'objectif de ces journées est de réunir :

  • des "spécialistes" du Deep Learning de séries temporelles de données de télédétection mais aussi médicales ou autres
  • des thématiciens des Sciences de l'Environnement, de l'Observation de la Terre, ...
  • des "méthodologues" de la télédétection (informaticiens,  traiteurs d'images ...

afin de discuter et échanger sur les potentialités mais aussi les limites du Deep Learning pour l'analyse de séries d'images de télédétection.

L'idée est de relier des besoins thématiques à des verrous bloquant potentiellement la mise en œuvre des approches d’apprentissage profond pour l’analyse temporelle de séries d’images de télédétection et ainsi de proposer des voies de recherche visant à les faire sauter.

Afin d'offrir un cadre optimal de discussions, ces journées prendront la forme de tables rondes autour de 4 questions qu'il nous semble important d'aborder :

  • Quels sont les changements potentiellement extractibles par des méthodes de ce type ?
  • Quelle est la granularité des objets d’intérêts « optimal » (pixels vs objets) ?
  • Quels sont les méthodes à adapter ou à développer dans ce cadre ?
  • Comment les utilisateurs peuvent-ils s’approprier des résultats sous la forme peu classique pour eux, de réseaux de neurones et pour quels usages potentiels   

N’hésitez pas à proposer des exposées introductifs, des expertises scientifiques, techniques ou thématiques sur ces questions, des retours d’expériences, des propositions de pistes de recherche, ... et à vous porter volontaire pour l'animation de ces tables rondes.

Une prise en charge de missions de jeunes chercheurs ou doctorants, ou éventuellement d'intervenants, est envisageable dans la limite du budget.

Pour candidater à une prise en charge ou pour tout autre renseignement, envoyer un mail à pierre.gancarski@unistra.fr.