Détection de rivières par apprentissage profond
Encadrants : F. Tupin, N. Gasnier, E. Dalsasso
Disponible : OUI
Spécialité : image
Nombre d'étudiants : 1
Description : Les images radar ont l'avantage de pouvoir être acquises par tout temps (de jour comme de nuit et quelles que soient les conditions météorologiques). Elles sont très utilisées pour cartographier le réseau hydrologique qui apparait sous forme de structures linéaires sombres sur les données radar.
Pré-requis : Avoir déjà utilisé des approches de deep learning
Travail demandé : L'objectif de ce projet est d'entraîner un réseau de neurones pour reconnaître ces structures, notamment sur les images acquises par le satellite Sentinel-1. Une base de données de rivières segmentées sera fournie. On s'intéressera en particulier aux rivières fines.
