Antoine BRALET

Sujet : Apprentissage multimodal profond et analyse des dynamiques spatio-temporelles par imagerie de télédétection / Multimodal Deep Learning for the analysis of spatio-temporal dynamics from remote sensing images

Résumé : L’objectif principal de la thèse consiste en la récupération de cartes de susceptibilités / dangerosité de glissements de terrain. Pour ce faire, nous visons la mise en place d’un réseau de neurone capable de déduire une telle carte à partir de séries temporelles d’images satellitaires de différentes modalités : Optique (RGB) et SAR. L’objectif soulève également d’autres thématiques telles que la détection de changement ou encore la traduction de modalité à des fins mélioratives.

The major issue of the PhD consists in the creation of susceptibility / dangerosity maps of landslides. We aim at implementing a neural network able to deduce this kind of map from time series of remote sensing images from different modalities – namely Optical (RGB) and SAR. This objective bring aside issues as change detection and modality translation for improvement purposes.