Séries temporelles optiques

Offre de stage M2/PFE Ing.: Cartographie de l’occupation du sol à partir de séries temporelles d’images Sentinel par des approches de machine learning et deep-learning sans apprentissage annuel. Analyse de la dynamique de l’occupation du sol de la plaine de Marrakech depuis 2016.

Ce stage est proposé au CESBIO, à Toulouse pour une durée de 5 mois minimum, et sera co-encadré par un professeur de l’Uni. M6P au Maroc.

24.10.2025

Offre post-doctorat : estimation du combustible mort lié au déclin forestier en France métropolitaine

Lauréat de l’AMI PISE du CNRS, le projet ECOFEU – en collaboration avec le CNRM (Météo-France/CNRS) et le CECI (Cerfacs/CNRS) – s’attaque au risque croissant des feux de forêts en France, amplifié par le changement climatique et le dépérissement des forêts. En combinant télédétection spatiale et modélisation, il vise à mieux comprendre l’évolution des combustibles […]

30.09.2025

Des satellites pour suivre l’eau agricole en Inde

En Inde, des milliers de petits réservoirs d’eau jouent un rôle crucial pour l’agriculture dans les zones semi-arides. Pourtant, ils sont souvent ignorés des modèles hydrologiques classiques. À sec tous les cinq ans, ces bassins servent à ralentir l’écoulement et stocker les eaux de la mousson. Pour suivre leur remplissage à l’échelle régionale, des scientifiques […]

24.04.2025

Postdoctorate offer: Estimating irrigation volumes from remote sensing data and crop water balance modelling

Offer Description 12 Month full time offer placed in CESBIO (Toulouse) and in collaboration with MEOSS society The Centre d’Etudes Spatiales de la BIOsphère (CESBIO) is a Unité Mixte de Recherche (Mixed Research Unit) with several supervisory bodies (CNES, CNRS, IRD, UT3). CESBIO’s mission is to improve knowledge of the functioning of the continental biosphere, […]

07.03.2025

Soutenance de thèse d’Iris Dumeur: Ouvrir la voie vers des modèles de fondation exploitant les séries temporelles d’images satellites pour le suivi des surfaces continentales

J’ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse qui aura lieu le lundi 9 décembre à 9h30 dans la salle de conférence du CESBIO à Toulouse. Le sujet de thèse est le suivant: « Ouvrir la voie vers des modèles de fondation exploitant les séries temporelles d’images satellites pour le suivi des surfaces […]

26.11.2024

Soutenance de thèse de César SALAZAR-NEIRA: Apport de la télédétection en bande-L pour l’étude de l’état hydrique de la végétation et le suivi de la biomasse. – Vendredi 29 Nov. –

J’ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse le vendredi 29 novembre à 9h30 (UTC+1) dans la salle de conférence du CESBIO. Ma thèse s’intitule “Apport de la télédétection en bande-L pour l’étude de l’état hydrique de la végétation et le suivi de la biomasse”. Une visio sera mise en place Les membres du […]

21.11.2024

Impact de l’invasion russe sur les cultures de blé en Ukraine

En mars 2022, la Russie envahit une partie du territoire ukrainien. L’Ukraine étant le cinquième exportateur de blé à échelle mondiale, cette guerre a contribué à renforcer une crise alimentaire mondiale rampante. Cependant, les effets de la guerre sur les différents maillons de la chaîne d’approvisionnement, depuis la parcelle agricole jusqu’au terminal portuaire, sont complexes […]

17.11.2024

Soutenance de la thèse de Yoël Zérah, Jeudi 20 Juin 9h30 : « Apprentissage profond de représentations physiques de la végétation à partir de séries temporelles d’images satellite optiques. »

C’est avec grand plaisir que je vous convie à ma soutenance de thèse, intitulée Apprentissage profond de représentations physiques de la végétation à partir de séries temporelles d’images satellite optiques. Celle-ci aura lieu le jeudi 20 Juin à 9h30 dans la salle de conférence du CESBIO. Un lien de visio-conférence sera communiqué plus tard. Résumé […]

07.06.2024

Comment contourner le besoin de grands volumes de données de référence dans les modèles d’apprentissage automatique ?

La mise en œuvre de chaînes de cartographie automatique (occupation des sols, variables bio-physiques) reposant sur des méthodes d’apprentissage nécessite de grandes quantités de données de référence (vérités terrain, annotations par photo-interprétation) et des modèles de machine learning avec beaucoup de paramètres et donc gourmands en ressources de calcul. Une façon de contourner ces difficultés […]

22.02.2024

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