Fabio Nor Guttler
Post-doctorant dans l'équipe SDC (anciennement BFO) du laboratoire ICube de l'Université de Strasbourg depuis mai 2015.
Contact
Fabio N. GUTTLER Laboratoire ICube Télécom Physique Strasbourg 300 bd Sébastien Brant - CS 10413 F - 67412 Illkirch cedex
Bureau C320 Téléphone : +33 (0)3 68 85 44 11 Courriel : guttler (at) unistra (point) fr
Recherche
ANR COCLICO : COllaboration, CLassification, Incrémentalité et COnnaissances (site du projet)
Sujet du post-doc : Détection de changements et extraction de connaissances à partir de séries d’images satellitaires
Résumé : Le sujet de recherche de ce post-doctorat s'insère dans le cadre de l’ANR Coclico (Collaboration, Classification, Incrémentalité et Connaissances), plus particulièrement sur l’extraction de connaissances spatiotemporelles à partir de séries d’images satellitaires.
D’une manière générale, il s’agit de comprendre et de formaliser les évolutions du monde réel, tout en tenant compte de leurs représentations relatives au sein des images satellitaires. Une fois réussie la mise en relation de ces deux components, il s’en suit l’élaboration de mécanismes d’extraction automatique et semi-automatique de connaissances. Les évolutions se manifestant à des multiples échelles et aux pas de temps variées, la difficulté consiste tout d’abord à détecter ces évolutions correctement sur des images dont les résolutions (spatiale, temporelle et spectrale) sont prédéfinies et non-modulables. Les informations disponibles sur une image sont, par conséquent, limitées aussi bien en termes de contenu que de niveau de détail ; une série d’images représente donc une collection d’observations (partielles et sélectives) sur une même zone et sur un intervalle de temps donné.
Face à ces contraintes, l'objectif principal de ce post-doctorat est la mise au point d'une approche collaborative et semi-supervisée d’extraction de connaissances depuis des séries temporelles d'images satellitaires. La collaboration entre différentes méthodes (multi-stratégie) de traitement de séries d’images (dont analyse de profils temporels, détection d’anomalies, clustering, approche orientée-objet), associée à l’apport de connaissances expertes (à différents niveaux sémantiques), permettra de surmonter en grande partie les limitations évoquées précédemment. L’approche méthodologique s’articulera ainsi autour des techniques issues à la fois de la télédétection et de la fouille de données.
Dans un premier temps les recherches seront menées sur le territoire de l’Eurométropole de Strasbourg (précédemment désignée Communauté urbaine de Strasbourg 1967-2014). Regroupant près d’un demi-million d’habitants, distribués sur 28 communes et sur environ 316 km², ce territoire est avant tout urbain mais recèle également des nombreuses parcelles agricoles ainsi que quelques zones humides et espaces forestiers. L’étalement du tissu urbain fut une constante dès la fin du XIXème siècle, accompagné de l’évolution de ses formes et de la réorganisation des espaces péri-urbains. Nous nous intéresserons plus particulièrement sur les évolutions survenues au cours des vingt-cinq dernières années, période pour laquelle nous disposons d’une série temporelle composée d’une douzaine d’images SPOT à haute résolution spatiale (10-20m).