Estimation de variables de biodiversité d’une forêt méditerranéenne par deep learning avec des données de télédétection pluri-dates pour les futures missions hyperspectrales

En résumé, les travaux de stage porteront sur (1) la simulation d’images synthétiques satellitaires à plusieurs résolutions spatiales à partir des images aéroportées AVIRIS, (2) la génération des Look Up Tables avec l’outil de transfert radiatif pour les différentes dates d’acquisition à partir de maquettes 3D, (3) l’application de méthodes de deep learning pour l’estimation et la cartographie des propriétés biophysiques et biochimiques, en prenant la ou les méthodes existantes les plus appropriées, et (4) l’application de la méthode d’inversion par LUT suivi de la comparaison des résultats entre les deux catégories de méthode. Pour cette étude, l’outil de transfert radiatif utilisé sera DART développé par le CESBIO… pour en savoir plus.

Lieu de stage: ONERA, Toulouse

Durée: 5 mois

Connaissances et niveau requis : Ecole Ingénieur ou M2 recherche

Ecoles ou établissements souhaités : Traitement du signal/image, transfert radiatif, deep learning, python

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