MACLEAN (MAChine LEarning for EArth observatioN)


 AHLeGall    27/06/2019 : 12:55

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27/06 : SYMPOSIUM GdR MaDICS

L’action MACLEAN (MAChine LEarning for EArth observatioN) du GdR MaDICS (Masses de Données, Informations et Connaissances en Sciences) est focalisée sur l’observation de la terre et l’apprentissage automatique. Dans le cadre du Premier Symposium GDR MaDICS (26-28 juin à Rennes), nous organisons une journée sur l’action MACLEAN le jeudi 27 juin 2019 à l’IRISA.


* 9h - Accueil

* 9h15 - 10h15 Conférence invitée (Simon Baillarin - CNES)
Big Data et Intelligence Artificielle, des enjeux pour l’Observation de la Terre et les Applications avals

* 10h30 - 12h  Session 1: Representational Learning to support Remote Sensing Analysis

Ekaterina Kalinicheva, ISEP:
Détection et analyse de changements non-supervisé dans la série d’images satellitaires

Sara Akodad, IMS:
Architectures hybrides de réseaux de neurones exploitants les statistiques d’ordre 2 sur les sorties des couches convolutives d’un CNN : application à la classification supervisée d’images satellitaires

Thomas Corpetti, Jean Nabucet, Sébastien Lefèvre, LETG & IRISA: 
Une nouvelle compétition pour l’IA au service du climat

* 14h30 - 15h30 Conférence invitée (Prof. Ronan Fablet - LabSTICC):
Ocean & Data Science: vieux amis et nouveaux défis

* 15h30 - 16h30 Session 2: Supervised and Semi-supervised Satellite Image Time Series analysis

Mohamed Chelali, LIPADE:
Analyse de l’occupation des sols à partir de séries temporelles d’images satellites basée sur la stabilité temporelle

Jean-Eudes Gbodjo, TETIS:
Multi-Source Land Cover mapping via RNN-based architecture: An application to West African agricultural landscape

Baptiste Lafabregue, ICUBE:
Deep constrained clustering applied to remote sensing time-series: a comparative experiment

* 16h30 - 17h Pause

17h - 18h Session 3: Distant, Weak and Noisy supervision

Nicolas Girard, INRIA
Noisy Supervision for Correcting Misaligned Maps Without Perfect Ground Truth Data

Mathieu Laroze, IRISA:
Annotation et détection d’objet pour les suivis environnementaux aériens

Claire Voreiter, IRISA:
A cycle GAN approach for Heterogeneous Domain Adaptation in Land Use classification

* 18h - 18h30 Discussions et Conclusions




Contact OSUR
Thomas Corpetti (LETG-Rennes) / @

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