Séries temporelles optiques

Publication de SEN2VENUS

SEN2VENµS est un jeu de données en accès libre formé de 132 955 patchs de 256 × 256 pixels. Ces patchs ont été extraits d’images Sentinel-2 (10 m et 20 m de résolution) et Venµs (5 m de résolution). Ils sont co-localisés spatialement et temporellement, ce qui permet l’entraînement d’algorithmes de super-résolution pour Sentinel-2, c’est-à-dire […]

26.07.2022

oso2

Open-source software developer position for large scale continental surface monitoring

The position is at the CESBIO-Lab, in Toulouse for 12 months and is open now and will remain open until the selection of a recruit. Mains Objectives: The first mission of the recruit is to work on the development of new features for iota2, such as deep learning algorithms applied at large scale (super-resolution, classification, […]

14.06.2022

Le Cesbio contribue au succès de la société EarthDaily Agro

La société EarthDaily Agro a été nommée lauréate de la 8ème vague du concours d’innovation i-Nov en 2022, un concours dédié aux projets innovants portés par des PME et start-up françaises, et destiné à promouvoir l’excellence française à l’échelle mondiale. Le concours i-Nov est soutenu par le cabinet du Premier Ministre français et l’ADEME, l’agence de […]

23.05.2022

SenRVM : série temporelle de NDVI sans lacunes par régression multimodale pour le suivi de la végétation

Le suivi de la végétation est un exemple d’application de l’Observation de la Terre où la répétitivité des mesures est un paramètre important.  L’utilisation traditionnelle d’images optiques peut souffrir de données manquantes causées par la couverture nuageuse. Ces données manquantes peuvent durer plusieurs semaines voire plusieurs mois et survenir à des périodes clé de changements […]

18.11.2021

Classification robuste par modèle de mélange

Les base de données terrain large échelle telles que le Registre Parcellaire Graphique ou CORINE Land Cover sont utilisées comme données de référence pour de nombreuses applications en télédétection. Par exemple, pour le produit du CES OSO, les algorithmes d’apprentissage utilisent une agrégation de ces base de données. Cependant, en raison des différences entre la […]

12.11.2021

Évaluation du produit neige distribué par Copernicus Land

Depuis 2020, le service Copernicus Land distribue des cartes de l’enneigement à 20 m de résolution à l’échelle de l’Europe en temps réel. Ces produits sont obtenus à partir des images de la mission Sentinel-2 avec une revisite de cinq jours ou mieux (sans nuages). Cette étude pilotée par le Cesbio en collaboration avec Magellium et […]

01.11.2021

Irrigation scheduling for viticulture using Sentinel-2 (WineEO)

The WineEO project aims to help optimize irrigation of vineyards through a user-friendly web application for winegrowers based on Copernicus remote sensing data. This project, funded by the European Space Agency, is led by Terranis and rely on the SATIRR algorithm developped at Cesbio by Michel Le Page. Read the news : https://eo4society.esa.int/projects/wine-eo/ Project website […]

06.10.2021

Summer school announcement: Remote sensing observations for the monitoring of water and carbon cycles over eco-agro-systems

We are pleased to announce that applications are open to participate to the summer school « Remote sensing observations for the monitoring of water and carbon cycles over eco-agro-systems » to be held between 21 and 25 June 2021. Please visit the school webpage for further information and to apply

20.04.2021

2000 téléchargements de MAJA

MAJA est une chaîne de traitement de niveau 2A, c’est-à-dire un logiciel qui détecte les nuages et leurs ombres, estime l’épaisseur optique des aérosols, la quantité de vapeur d’eau, et corrige les effets atmosphériques dans les images des satellites optiques. La chaîne a été développée conjointement par le CESBIO et le CNES. La chaîne MAJA […]

15.04.2021

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