Soutenance de thèse de Valentine Bellet

"L'intelligence artificielle pour la surveillance des écosystèmes à partir de series temporelles d'images satellites"

jeudi 29 février à 9h30 dans la salle de conférence du CESBIO à Toulouse.

La présentation (en anglais) sera aussi disponible en visio (il faut vous inscrire au préalable): https://app.livestorm.co/inrae/soutenance-de-these-valentine-bellet-lintelligence-artificielle-pour-la-surveillance-des-ecosystemes-a-partir-de-series-temporelles-dimages-satellites?s=cd6c9c85-af44-4fad-a238-c12c47685b8e

Composition du jury:

Rapporteur.es:

Francesca BOVOLO            Fondazione Bruno Kessler, Italy
Dino IENCO                        UMR Tetis, INRAE, France

Examinatrices:

Marie CHABERT                 IRIT, INP-ENSEEIHT, France
Charlotte PELLETIER          UMR IRISA, UBS, France
Anne PUISSANT                 UMR LIVE, UNISTRA, France

Directeurs de thèse:

Mathieu FAUVEL                CESBIO, INRAE, France
Jordi INGLADA                   CESBIO, CNES, France

Invité:

Mickaël SAVINAUD             CS-Group, France

Résumé: Dans un contexte de changement climatique, la surveillance des écosystèmes est une mission essentielle. En effet, cela permet de mieux comprendre les changements qui peuvent affecter les écosystèmes mais aussi de prendre des décisions en conséquence afin de préserver les générations actuelles et futures. Les cartes d'occupations du sol sont un outil indispensable en fournissant des informations sur les différents types de couverture physique de la surface de la Terre (e.g. forêts, prairies, terres agricoles). Actuellement, un nombre accru de missions satellites fournissent un volume important de données gratuites et librement accessibles. Les séries temporelles d'images satellites (SITS), dont celles de Sentinel-2, notamment grâce à leurs très hautes résolutions, informent sur la dynamique de la végétation. Des algorithmes d'apprentissage automatique permettent de produire de manière fréquente et régulière des cartes d'occupations du sol à partir de SITS. L'objectif de cette thèse est le développement d'algorithmes de classification supervisée pour la production de cartes d'occupations du sol à grande échelle.

Mots clés: télédétection, intelligence artificielle, ecosystèmes, classification grande échelle, processus gaussiens, séries temporelles d'images satellites