Fouille de données spatio-temporelles et application à la surveillance de l'environnement

La Nouvelle Calédonie représente un observatoire environnemental d'exception qui se décline dans différents thèmes dont chacun implique une accumulation de données spatio-temporelles et nécessite à terme une automatisation et une optimisation de leur traitement: classement du récif corallien, suivi de l'érosion et de la mangrove, impact du réchauffement climatique sur des écosystèmes mal contraints, …

 

Ce sujet de thèse vise à parfaire la connaissance des phénomènes environnementaux afin de permettre une gestion intégrée et efficace du milieu naturel. Dans cet objectif, un processus complet d’exploitation des masses de données spatio-temporelles générées par les sciences environnementales devra être mis en place. Cette thèse abordera donc plusieurs domaines tels que l'imagerie satellitaire, la reconnaissance de formes, l'apprentissage automatique (« machine learning »), et la fouille de données (« data mining »).

 

Doctorant: Jérémy Sanhes

Directeur de thése : Nazha Selmaoui-Folcher

Status de la thèse: