Le 17 avril 2024 à l’EPITA,
14-16 rue Voltaire, 94 270 Le Kremlin-Bicêtre
Dans le cadre d’une journée thématique commune AFIA – EGC co-organisée par le groupe de travail GAST, le 17 avril 2024, nous souhaitons réunir les acteurs de la recherche académique et industrielle autour de la représentation, de la gestion, de l’analyse et du stockage des données aériennes et satellitaires.
Les données aériennes et satellitaires jouent un rôle crucial dans un large éventail d’applications, allant de la surveillance environnementale et climatique à la gestion des sols et des ressources naturelles, en passant par la prévision des catastrophes naturelles, la planification urbaine et la gestion des risques. Les progrès technologiques concernant la conception des capteurs embarqués sur les satellites ainsi que la multiplication des missions aériennes et spatiales à des fins d’observation permettent d’avoir aujourd’hui accès à une quantité toujours plus importante de données avec des résolutions spatiales et temporelles sans précédent. Cette journée thématique autour des données aériennes et satellitaires a donc pour but de réunir des acteurs du domaine pour échanger sur leurs expériences et leurs travaux respectifs, que ce soit à propos du développement de nouvelles méthodes de traitement des données, d’applications spécifiques en lien avec ces données ou encore des défis techniques actuels et des futures opportunités.
L’objectif étant de créer un espace de rencontres et d’échanges, nous sollicitons les académiques et industriels pour exposer et présenter un poster en lien avec ce domaine. Cette journée pourra également permettre aux doctorants de présenter leurs sujets et leurs premiers travaux en rapport avec les données aériennes et satellitaires.
Pour enrichir cette journée, nous prévoyons également la venue de 9 invités:
09h00: Accueil
09h30: Franck NIVOLE (IRD Nouvelle-Calédonie UMR Espace-DEV)
- Titre : Présentation du projet SESAME Surveillance de l’État de SAnté des Mangroves
- Résumé: Le projet SESAME, dimensionné sur une année (dec 2022- dec 2023), est positionné sur l’axe de prévention des risques de catastrophes dus à l’élévation du niveau des océans (conséquences des effets des changements globaux) en s’intéressant à l’environnement côtier et plus particulièrement aux forêts de mangroves. Ce projet s’insère dans des actions plus larges de l’UMR ESPACE-Dev de l’IRD autour de la thématique observation des mangroves. Cette étude, à finalité appliquée, financée par le programme « Fond Pacifique 2021 », s’attache à identifier auprès des populations en interaction avec ces milieux, les usages afin d’en analyser les principaux besoins. L’objectif est de proposer un moyen d’y répondre par l’utilisation d’imagerie satellitaire et ce, dans le cadre d’une coopération régionale avec des états océaniens ciblés en fonction de leur problématique autour de cette thématique.
10h00: Roberto Interdonato (CIRAD – UMR TETIS / INRIA, Montpellier)
- Titre: Machine and deep learning for earth observation : advanced approaches and practical use cases.
- Résumé: Nowadays, modern space missions continuously collect information about the earth surface, generating massive amounts of data. The multitude of Earth Observation (EO) systems allows to acquire data via different sensors (e.g., optical, radar, LiDAR) at different spatial and temporal resolutions with diverse spectral characteristics. On the one hand, this huge volume of collected information opens up new opportunities to better understand and monitor natural, agricultural and other anthropized spaces at different scales. On the other hand, the quantity and diversity of the collected information sets up new challenges to the remote sensing community. As a matter of fact, in order to take the most out of the digital revolution that is impacting the domain, recent and future analysis tasks require a paradigm shift towards data-intensive methodologies. In this context, machine and deep learning approaches are demonstrating their value in several domains dealing with signal data. In the field of remote sensing and EO analysis, deep learning approaches are becoming increasingly important but there are still major scientific gaps between the development of such approaches and their potential use in real world applications. Differently from standard computer vision, the intensive use of EO data and satellite images raises a certain number of questions that map to new scientific challenges in the machine learning domain, such as dealing with multi-source EO data, taking into account spatio-temporal features, exploiting transfer and self-supervised learning to deal with the lack of ground truth data, and working in multi-modal contexts by linking EO and non-EO data (e.g., image-text models). In this talk we will discuss how to address these scientific challenges by leveraging on interdisciplinary expertises, by giving an overview of recent approaches developed by the EVERGREEN team at the UMR TETIS (Montpellier, France).
10h30: Pause café (15 minutes)
10h45: Sylvain Lobry (LIPADE / Université Paris Cité)
- Titre : Données satellitaires : de l’application locale à des modèles de fondation.
- Résumé: Récemment, des premiers développements de modèles de fondation pour l’imagerie de télédétection sont apparus. Ces modèles entraînés sur de grandes quantités de données variées et pouvant être adaptés à de nombreuses tâches spécifiques ont l’avantage de répondre à une problématique fréquente en télédétection : la difficulté d’obtenir des données de supervision. À travers quelques cas d’études à des échelles géographiques variées, nous mettrons en évidence différentes problématiques qui se posent lors de la formulation de modèles utilisant des images de télédétection. Nous confrontons ces problématiques aux premiers développements de modèles de fondation pour dégager de nouvelles directions de recherche.
11h15: Lucas Drumet (Lab-STICC / IMT Atlantique)
- Titre : Interplay between data assimilation and Machine Learning for time series of satellite images
- Résumé: Many accessible satellite datasets for the observation of the earth (land or ocean) are naturally sparse and partial for various acquisition related reasons. Data assimilation is a useful framework to combine a physical prior on the dynamics of the quantity of interest and noisy/partial observations in order to solve inverse problems such as interpolation, denoising or forecasting. In recent years, machine and deep learning significantly changed this field by pushing researchers not to rely solely on fixed physical priors anymore, but also learning (parts of) them from historical data. This opened many challenges related to the efficient learning of dynamical systems, such as respecting physical constraints when necessary, learning from irregular data, or being able to account for uncertainty in the dynamics and the solutions of the inverse problems. We will present some of these challenges and a few related contributions in this talk.
11h45: Posters: LT#p1, LT#p2, LT#p3 … LT=Lightning Talk de 3/5 minutes sans Q/R
12h00 – 13h15: Restaurant Japonais Sumaya (5 minutes à pied)
13h30: Discussion posters
14h00: Laure Tougne (LIRIS /Université Lumière Lyon 2)
- Titre : Analyse d’images aériennes historiques : application à une étude épidémiologique.
- Résumé: Le centre de lutte contre le cancer Léon Bérard, dans le contexte du projet TESTIS, étudie l’impact des pesticides sur le développement de la tumeur germinale du cancer du testicule. Afin d’obtenir les expositions aux pesticides des sujets depuis leur naissance, il a été nécessaire de reconstituer l’occupation du sol à partir de photos aériennes historiques en niveau de gris. Dans ce contexte, nous décrirons les travaux réalisés au LIRIS, dans le cadre de la thèse de Rémi Ratajczak, pour aider les géomaticiens dans cette tâche fastidieuse et chronophage.
14h30: Henri Giraud (SERTIT / Université de Strasbourg)
- Titre : Utilisation de l’imagerie satellitaire – L’Espace au service de la Terre.
- Résumé: ICube-SERTIT, Service Régional de Traitement d’Image et de Télédétection, met l’Espace au service de la Terre en produisant de l’information géographique à partir des images spatiales. Opérateur régional, national et européen, il répond à des besoins sociétaux en offrant des solutions aux problématiques de la gestion des risques, de l’aménagement des territoires, de la gestion des ressources naturelles, de l’environnement, du développement durable. Il fournit ainsi des supports d’aide à la décision immédiatement exploitables par ses partenaires et clients (CNES, ESA, Direction de la sécurité civile, Commission européenne, Région Grand-Est, Eurométropole, SNCF, EDF…)
15h00: Samuel Nahmani (UMR IPGP / Université Paris Cité, CNRS, IGN ; Université Gustave Eiffel, ENSG, IGN)
- Titre : La Terre vue par la géodésie spatiale : des mesures massives pour une meilleure compréhension des processus géophysiques sous-jacents.
- Résumé: Cette présentation dresse un panorama des apports de la géodésie spatiale à la compréhension des dynamiques terrestres et atmosphériques. La géodésie spatiale, reposant sur les mesures des techniques GNSS, VLBI, DORIS, et SLR, est fondamentale dans la production des réalisations du système de référence international, reconnu par la résolution 69/266 de l’ONU comme essentiel pour le développement durable. Via ces 4 techniques, elle permet de quantifier précisément les déformations de la croûte terrestre, les mouvements tectoniques, ainsi que d’estimer le contenu intégré en vapeur d’eau de la troposphère et le contenu total en électron de l’ionosphère. Permettant de positionner précisément les satellites altimétriques et de corriger les déformations locales affectant les marégraphes, elle nous offre la possibilité de suivre l’évolution du niveau moyen des mers. En combinaison avec la gravimétrie spatiale, la géodésie spatiale offre une vue d’ensemble des nombreux processus géophysiques.
15h30: Pause café (15 minutes) + Photo de souvenir
15h45: Loïc Landrieu (IMAGINE – LIGM / École Nationale des Ponts et Chaussées)
- Titre : Apprentissage profond pour le traitement de séries temporelles d’images satellites.
- Résumé: Les séries temporelles d’images satellite sont de plus en plus accessibles et jouent un rôle clé dans les efforts d’observation de la Terre. Cette présentation met en lumière des approches d’apprentissage profond pour la classification et la segmentation de ces séries, en se concentrant sur le développement d’architecture qui tirent parti des propriétés uniques de ces données. Nous démontrons comment ces méthodes permettent non seulement d’améliorer la précision des résultats, mais aussi de réduire considérablement le temps de traitement et les besoins en mémoire, ouvrant ainsi la voie à une surveillance terrestre automatisée et efficace.
16h15: Flora Weissgerber (ONERA/DTIS/SAPIA)
- Titre : Traitement d’images de télédétection SAR et optiques pour la cartographie de l’occupation des sols
- Résumé: L’enneigement des Alpes a diminué de plusieurs centimètres par décennie sous l’impact du réchauffement climatique. Suivre la couverture neigeuse permet d’améliorer la gestion de l’eau et de mieux combiner la production d’hydroélectricité et les activités liées au tourisme ou à l’agriculture. De plus, cette diminution impacte la recharge des aquifères qui peut engendrer un phénomène de subsidence fragilisant les infrastructures et le bâti. Mesurer la déformation des bâtiments avant l’apparition de fissure permet de prévenir des effondrements. Enfin, il est important de reconstituer une mémoire de l’évolution de la couverture du sol pour informer les modélisations de l’impact du réchauffement climatique et planifier leurs utilisations futures. Dans cette présentation, nous nous intéressons à ces trois thématiques à travers la combinaison d’imagerie SAR, indépendantes des conditions d’acquisitions et sensibles à des micro déplacements, et optiques, plus directement interprétables à l’œil. Nous détaillerons des techniques d’apprentissage profond permettant de combiner ces modalités et discuterons de la nécessité de les adapter dans le cas d’images historiques.
16h45: Mot de la fin
La journée sera diffusée en streaming via ce lien.
Équipe organisatrice :
- Clément Iphar, LETG/UBO (Brest)
- Guillaume Tochon, LRE/EPITA (Kremlin-Bicêtre)
- Aurélie Leborgne, ICube/UNISTRA (Strasbourg)
- Loïc Salmon, ISEA/UNC (Nouméa – Nouvelle-Calédonie)
- Nida Meddouri, LRE/EPITA (Kremlin-Bicêtre)
Les dates :
- Soumission des résumés pour la présentation poster :
27 mars4 avril 2024 - Notification aux auteurs :
28 mars5 avril 2024 - Inscription (gratuite, mais obligatoire pour le bon déroulé de la journée):
0308 avril 2024
Instructions aux participants : Si vous êtes intéressés pour participer (juste par votre présence ou par la présentation d’un poster) à cette journée, veuillez vous inscrire via ce lien.
Instructions aux auteurs des posters : Les auteurs sont invités à soumettre un résumé concernant une recherche originale (non publiée ou en cours d’évaluation) autour des thématiques de la journée. Les posters devront être réalisés et imprimés pour cette journée. La langue officielle de la journée est le français, mais il reste ouvert aux contributions en langue anglaise. La soumission des résumés se fera exclusivement sous format électronique aux adresses mail: clement.iphar@univ-brest.fr &guillaume.tochon@epita.fr
Si vous avez des difficultés, n’hésitez pas à nous contacter.
Contact : nida.meddouri@epita.fr & aurelie.leborgne@unistra.fr
