Mise à jour de données d'occupation du sol : une approche multi-source et multi-modale pour la qualification de changements et la caractérisation des usages du sol par apprentissage profond

Updating land cover data: a multi-source and multi-modal approach for change qualification and land use characterization by deep learning

• Auteur / Autrice : Martin Cubaud
• Direction : Ana-Maria Olteanu raimond
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences et Technologies de l'Information Géographique
• Date : Inscription en doctorat le 15/09/2022
• Etablissement(s) : Université Gustave Eiffel
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LASTIG -Laboratoire en Sciences et Technologies de l'Information Géographique

Mots clés

Mots clés libres

Occupation du sol

Apprentissage profond

Mise à jour

Fusion de données

Land Use

Deep Learning

Update

Data Fusion

Résumé

Les objectifs de la thèse sont de proposer des approches de qualification et de mise à jour des données d'occupation du sol, en particulier des usages, en s'appuyant sur l'intégration de données hétérogènes multi-sources et multi-modales telles que les données de télédétection (ex. satellitaire multi-dates), les données produites à l'échelle locale (ex. relevés naturalistes), les données vecteur institutionnelles (ex. BD TOPO), l'information géographique volontaire (ex. OpenStreetMap) ou involontaire (ex. Foursquare) issues des initiatives collaboratives.

The objectives of the thesis are to propose approaches to qualify and update land cover and land use data, with an emphasis on the latter, based on the integration of heterogeneous multi-source and multi-modal data such as remote sensing data (e.g. multi-date satellite data), locally produced data (e.g. naturalist surveys), institutional vector data (e.g. BD TOPO), and voluntary (e.g., OpenStreetMap) or involuntary (e.g., Foursquare) geographic information from collaborative initiatives.