Best student paper award pour Marta Bottani
Marta Bottani a remporté le prix du meilleur article étudiant à l’IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP 2025).
L’article récompensé, co-rédigé avec Laurent Ferro-Famil (CESBIO) et Jean-Yves Tourneret (IRIT), s’intitule : « Multi-Source Fusion Using Bayesian Online Change Detection: Application to Deforestation Monitoring Using SAR–Optical Time Series »
Dans ce travail, les auteurs proposent une méthode de détection de changement bayésien pour identifier les changements structurels dans plusieurs séries temporelles asynchrones. La méthode étend les approches existantes pour une détection rapide, interprétable et indépendante du capteur des perturbations forestières. L’approche a été validée sur des données synthétiques ainsi que sur des séries temporelles réelles Sentinel-1 et Sentinel-2 sur des forêts tropicales touchées par la déforestation, soulignant les bénéfices de la fusion multi-source pour une détection précise et rapide.
