Research
Methodology
Machine learning and deep learning from image time series
Ensemble classifiers
Random Forests
Active learning
Feature selection
Segmentation and classification of 3D point clouds
3D surface Reconstruction
Graph cuts
Markovian Regularization
Remote Sensing
LIDAR data: multiecho and Full waveform
VHR multispectral satellite images
Hyperspectral imagery
Fusion of optical and lidar data
Photogrammetry
3D building reconstruction from THR satellite images
Classification of terrestrial 3D point cloud
Environmental applications
Agricultural crop mapping using Satellite Image Time Series
Forest species mapping for biodiversity
Fine MNT production from lidar data
land mapping, change detection
characterization of maritime pine forest structure changes from VHR satellite images:application to Klaus storm damages (24 January 2009)
Retrieval of forest variables using VHR satellite images
detection and monitoring of agricultural parcels from VHR satellite images
Scientific collaborations
IGN (Institut Géographique National) - MATIS lab (http://recherche.ign.fr/labos/matis/)
CNES (Centre National d'Etudes Spatiales) (www.cnes.fr/)
INRA (Institut National de Reherche Agronomique) - équipe EPHYSE (http://www.bordeaux-aquitaine.inra.fr/ephyse)
IRD (Institut de Recherche pour le Développement) - unité LISAH (http://www.umr-lisah.fr)
CESBIO (Centre d'Etudes Spatiales pour la Biosphère) (http://www.cesbio.ups-tlse.fr/)
Geo-Transfert (Etudes et surveillance de l'environnement, valorisation de la recherche à lUMR EPOC) - Bordeaux
IMS (Laboratoire de l'intégration du Matériau au Système), équipe signal, Bordeaux
Laboratoire RIADI, ENSI (Ecole Nationale des Sciences de l'Informatique), Tunis
Laboratoire URISA, Sup'Com (Ecole Nationale Supérieure des Communications de Tunis), Tunis
BRGM (Bureau de Recherches Géologiques et Minières) (http://brgm.fr), Bordeaux
3G (German Geoconsultants Group) (http://www.3g-consult.de/)