Offre de thèse CIFRE recherche efficace de motifs spatio-temporels dans des grands cubes de données satellites -- CLS/OBELIX

10 Mars 2023

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Catégorie : Doctorant

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L'équipe OBELIX de l'IRISA http://www-obelix.irisa.fr/ recherche un candidat, diplômé de master ou d'école d'ingénieur, possédant des connaissances et de l'intérêt pour les domaines du traitement du signal et des images.

- Titre :
Recherche efficace de motifs spatio-temporels dans des grands cubes de données satellites

- Mot clefs
Traitement d’image, télédétection, séries temporelles, morphologie mathématique, apprentissage profond

- Contexte
Cette CIFRE (Conventions Industrielles de Formation par la Recherche) est proposée conjointement par CLS et l'équiê Obélix de l'IRISA. CLS (Collecte Localisation Satellites), filiale du CNES (Centre National d’Études Spatiales) et de la CNP (Compagnie Nationale à Portefeuille), est une société internationale spécialisée dans la fourniture de solutions d’observation et de surveillance de la Terre depuis 1986. L’IRISA (Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, www.irisa.fr), est une unité mixte de recherche (UMR 6074) en informatique, en traitement du signal et des images et en robotique. L’équipe OBELIX (Observation de l’environnement par imagerie complexe) mène ses recherches dans le domaine de l’intelligence artificielle (apprentissage automatique et vision par ordinateur) appliquée à l’observation de la Terre.

Dans le cadre d’une demande de l’Agence Européenne de l’Environnement, CLS et OBELIX ont conçu et déployé une chaîne de production de la cartographie pour le compte du programme Copernicus (volume de données : 38 000 images, soit 120 To). IL s'agit de solution utilisant des algorithmes efficaces de caractérisation multi-échelle des pixels (profils d’attributs) à l’aide des hiérarchies morphologiques, et de classification semi-supervisée par une approche ensembliste de forêts aléatoires.
Dans un autre contexte, l’équipe OBELIX a collaboré avec le CNES dans le cadre d’une étude R&T pour développer une solution efficace de recherche automatique par l’exemple dans des bases d’images satellites. Pour cela, elle a exploité les hiérarchies morphologiques pour calculer des histogrammes de formes (ou Pattern Spectra) qui permettent de mettre en oeuvre des algorithmes efficaces de recherche par l’exemple.

- Objectif
La thèse porte sur la recherche efficace de motifs spatio-temporels dans des grands cubes de données satellites et la comparaison de l'efficience entre des approches réseaux de neurones profonds et des algorithmes efficaces (hiérarchies morphologiques).


Une présentation du sujet est disponible sur http://www-obelix.irisa.fr/files/2023/03/CIFRE-CLS-IRISA.pdf

Pour tout renseignement supplémentaire sur le sujet de thèse et sur le processus de candidature, merci de contacter :
— Antoine MASSE, amasse@groupcls.com
— François MERCIOL, Francois.Merciol@irisa.fr

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François Merciol
IRISA site de Vannes

=> 30 avril 2023