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 augmenter la résolution spatiale de Sentinel-2. En savoir plus sur le blog multitemp

Michel J, Vinasco-Salinas J, Inglada J, Hagolle O. SEN2VENµS, a Dataset for the Training of Sentinel-2 Super-Resolution Algorithms. Data. 2022; 7(7):96. https://doi.org/10.3390/data7070096

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Félicitation pour la soutenance de thèse de Valentine Bellet, Jeudi 29 Février 2024: « L’intelligence artificielle pour la surveillance des écosystèmes à partir de séries temporelles d’images satellites »

[English below] Bonjour à tou.te.s, J’ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse qui aura lieu le jeudi 29 février à 9h30 dans la salle de conférence du CESBIO à Toulouse. Le sujet de thèse est le suivant: « L’intelligence artificielle pour la surveillance des écosystèmes à partir de series temporelles d’images satellites ». […]

MyEasyFarm lance le projet MyEasyBiomass avec le CESBIO

La startup MyEasyFarm annonce le lancement d’un projet financé par l’ESA afin de quantifier la séquestration carbone dans les sols de façon opérationnelle par télédétection. Ce projet est basé sur le modèle SAFYE-CO2 développé par le CESBIO.

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