Extraction d`information dans des séries d`images spatiales multi

IRT Saint Exupéry_Ig_18/04/2017
Sujet de stage IRT
Emis par : Marc Spigai
Projet : OCE Lot : 2
Niveau d’études de l’étudiant :
Licence Master 1 Master 2 Ecole d’ingénieurs
Commentaire : Typiquement Supaéro, Centrale Paris, ENSICA, ENSEEIH, Master 2
Signal&Images.
Compétences recherchées : calcul scientifique, algorithmie, traitement des images,
développement Python et MATLAB, connaissance de Linux.
Période : Avril -août 2015
Durée : 5 mois
Intitulé du stage : Extraction d’information dans des séries d’images spatiales
multi-temporelles.
Description du sujet
Les systèmes d’imagerie spatiale de type défilant s’appuient sur des satellites
optique et/ou radar pour acquérir des images couvrant de nombreuses
thématiques comme la surveillance maritime, la forêt, l’agriculture. Ces dernières
années ont vu l’apparition de mini-constellations et à l’aspect information
géographique s’ajoute alors une composante temporelle accrue et l’accès à des
quantités de données gigantesques («Big data »). Une conséquence est
l’apparition de nouveaux verrous technologiques, notamment dans le cadre de
l’extraction d’information dans les images.
L’objectif du stage est de participer à la mise au point d’une chaîne d’extraction
d’information sur une série d’images spatiale multi-temporelles, voire multi-
capteurs/données dans un contexte « Big data ». Une telle chaîne va de la
création de la base de données/vérité terrain, en passant par l’adaptation ou le
développement de techniques d’extraction d’information et jusqu’à l’évaluation
des performances de ces techniques. Le stage se focalisera particulièrement sur
la partie extraction d’information et évaluation de performances. La thématique
et les besoins associés en extraction d’information seront définis en début de
stage.
Le stage commencera par l’établissement d’un état de l’art sur techniques
utilisées pour l’extraction d’information dans les images pour la
thématique/besoin choisis. La deuxième partie du stage consistera à
développer/adapter des techniques permettant de répondre à la problématique
et de les évaluer. Ce développement et cette évaluation devront se faire en
langage Python dans un environnement distribué.