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Accueil > Forum TERATEC > Ateliers > Atelier 1
Atelier 1 - de 09h00 à 10h30
Données satellite et environnement :
du foisonnement des applications à l’émergence de réponses structurées
Présidé par Laurent Boisnard, Sous-directeur adjoint Observation de la Terre, CNES et
François Robida, BRGM
Apprentissage profond sur les images satellitaires: la révolution des applications environnementales
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 Land cover map of man made structuresCopyright INRAE / UMR TETIS - All rights reserved |
Le volume de données d'observation de la Terre est en augmentation permanente. D'un côté, le volume d'imagerie satellitaire croît avec les constellations de capteurs délivrant des acquisitions en continu. De l'autre côté, les systèmes d'information délivrent un flux permanent de données géographiques issu de l'ouverture des données et de l'émergence des systèmes participatifs.
Ces dernières années, l'apprentissage profond a fortement impacté de nombreux domaines pour l'analyse de très grands volumes de données. Avec les larges volumes de données à sa disposition et grâce à l'apprentissage profond, l'observation de la Terre bénéficie d'approches qui supplantent les précédentes générations d'algorithmes en termes de polyvalence, de performance et de passage à l'échelle. |
Un grand nombre de nouvelles applications environnementales voit le jour, en particulier pour la surveillance des ressources et la consommation des espaces naturels et agriculturaux. Parmi les exemples illustrant la versatilité de l'apprentissage profond appliqué à l'imagerie satellitaire, et préfigurant les applications de demain pour l'observation de la Terre, la cartographie annuelle de l'urbanisation et l'artificialisation sur tout le territoire français métropolitain permet de délivrer une information cruciale aux gestionnaires.
Dans le cadre du centre d'expertise scientifique du pôle THEIA, grâce aux nouvelles techniques et architectures matérielles de calcul, aux logiciels open-source, et à partir de milliers d'images satellitaires optiques disponibles chaque année, le deep learning est appliqué pour cartographier les constructions humaines à une résolution de 1.5m partout sur le territoire français.
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Biographie : Rémi Cresson received the Electrical Engineering degree from the École Nationale Supérieure de l’Énergie, de l'Eau et de l'Environnement, Grenoble institute of technology in 2009. He is now with the French National Institute for Agricultural Research. As specialist in remote sensing and image processing, his research and engineering fields include geospatial images processing at scale, high performance computing, machine learning, and geospatial data interoperability. He is involved in open source software development, member of the Orfeo ToolBox Project Steering Committee and also member of the Open source geospatial foundation. |
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Biography : David Youssefi received the Electrical Engineering degree from the École Nationale Supérieure d’Electronique, Informatique, Télécommunications, Mathématique et Mécanique, Bordeaux, France. From 2013 to 2018, he was a Study Engineer at Communications et Systèmes, Toulouse, where he worked on remote sensing image processing especially in 3D processing. He is currently with the Centre National d’Etudes Spatiales (French Space Agency), Toulouse, as a Ground Segment Software Development Engineer where he is responsible for software development for Pleiades and design for the future Earth Observation mission CO3D from CNES. |
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