Extraction de connaissances à partir de lidar topo-bathymétrique : apprentissage automatique et réseaux de neurones profonds pour les nuages de points et les formes d'onde.

Land-water interfaces face escalating threats from climate change and human activities, necessitating systematic observation to comprehend and effectively address these challenges. Nevertheless, constraints associated with the presence of water hinder the uninterrupted observation of submerged and emerged areas. Topo-bathymetric lidar remote sensing emerges as a suitable solution, ensuring a continuous representation of land-water zones through 3D point clouds and 1D waveforms. However, fully harnessing the potential of this data requires tools specifically crafted to address its unique characteristics. This thesis introduces methodologies for extracting environmental knowledge from topo-bathymetric lidar surveys. Initially, we introduce methods for classifying land and seabed covers using bi-spectral point clouds or waveform features. Subsequently, we employ deep neural networks for semantic segmentation, component detection and classification, and the estimation of water physical parameters based on bathymetric waveforms. Leveraging radiative transfer models, these approaches alleviate the need for manual waveform labeling, thereby enhancing waveform processing in challenging settings like extremely shallow or turbid waters.Les interfaces terre-eau, fortement vulnérables au changement climatique et à la pression anthropique, requièrent une surveillance accrue. Toutefois, l'observation ininterrompue des zones submergées et émergées demeure un défi en raison de la présence d'eau. La télédétection lidar topo-bathymétrique constitue une solution adéquate en assurant une représentation continue des zones terre-eau, matérialisée par des nuages de points 3D et des formes d'ondes 1D. Cependant, une pleine exploitation de ces données requiert des outils encore en attente de développement. Cette thèse présente plusieurs méthodes d'extraction de connaissances des données lidar topo-bathymétriques, incluant des approches de classification basées sur des nuages de points bi-spectraux et des formes d'ondes bi-spectrales. En outre, des réseaux de neurones profonds sont conçus pour la segmentation sémantique, la détection et la classification d'objets, ainsi que l'estimation de paramètres physiques de l'eau à partir des formes d'ondes bathymétriques. L'utilisation de modèles de transfert radiatif guide des approches visant à réduire la nécessité de données labélisées, améliorant ainsi le traitement des formes d'ondes lidar dans les eaux très peu profondes ou turbides

Extraction de connaissances à partir de lidar topo-bathymétrique : apprentissage automatique et réseaux de neurones profonds pour les nuages de points et les formes d'onde.

Land-water interfaces face escalating threats from climate change and human activities, necessitating systematic observation to comprehend and effectively address these challenges. Nevertheless, constraints associated with the presence of water hinder the uninterrupted observation of submerged and emerged areas. Topo-bathymetric lidar remote sensing emerges as a suitable solution, ensuring a continuous representation of land-water zones through 3D point clouds and 1D waveforms. However, fully harnessing the potential of this data requires tools specifically crafted to address its unique characteristics. This thesis introduces methodologies for extracting environmental knowledge from topo-bathymetric lidar surveys. Initially, we introduce methods for classifying land and seabed covers using bi-spectral point clouds or waveform features. Subsequently, we employ deep neural networks for semantic segmentation, component detection and classification, and the estimation of water physical parameters based on bathymetric waveforms. Leveraging radiative transfer models, these approaches alleviate the need for manual waveform labeling, thereby enhancing waveform processing in challenging settings like extremely shallow or turbid waters.Les interfaces terre-eau, fortement vulnérables au changement climatique et à la pression anthropique, requièrent une surveillance accrue. Toutefois, l'observation ininterrompue des zones submergées et émergées demeure un défi en raison de la présence d'eau. La télédétection lidar topo-bathymétrique constitue une solution adéquate en assurant une représentation continue des zones terre-eau, matérialisée par des nuages de points 3D et des formes d'ondes 1D. Cependant, une pleine exploitation de ces données requiert des outils encore en attente de développement. Cette thèse présente plusieurs méthodes d'extraction de connaissances des données lidar topo-bathymétriques, incluant des approches de classification basées sur des nuages de points bi-spectraux et des formes d'ondes bi-spectrales. En outre, des réseaux de neurones profonds sont conçus pour la segmentation sémantique, la détection et la classification d'objets, ainsi que l'estimation de paramètres physiques de l'eau à partir des formes d'ondes bathymétriques. L'utilisation de modèles de transfert radiatif guide des approches visant à réduire la nécessité de données labélisées, améliorant ainsi le traitement des formes d'ondes lidar dans les eaux très peu profondes ou turbides

Extraction de connaissances à partir de lidar topo-bathymétrique : apprentissage automatique et réseaux de neurones profonds pour les nuages de points et les formes d’onde

Land-water interfaces face escalating threats from climate change and human activities, necessitating systematic observation to comprehend and effectively address these challenges. Nevertheless, constraints associated with the presence of water hinder the uninterrupted observation of submerged and emerged areas. Topo-bathymetric lidar remote sensing emerges as a suitable solution, ensuring a continuous representation of landwater zones through 3D point clouds and 1D waveforms. However, fully harnessing the potential of this data requires tools specifically crafted to address its unique characteristics. This thesis introduces methodologies for extracting environmental knowledge from topobathymetric lidar surveys. Initially, we introduce methods for classifying land and seabed covers using bi-spectral point clouds or waveform features. Subsequently, we employ deep neural networks for semantic segmentation, component detection and classification, and the estimation of water physical parameters based on bathymetric waveforms. Leveraging radiative transfer models, these approaches alleviate the need for manual waveform labeling, thereby enhancing waveform processing in challenging settings like extremely shallow or turbid waters.Les interfaces terre-eau, fortement vulnérables au changement climatique et à la pression anthropique, requièrent une surveillance accrue. Toutefois, l’observation ininterrompue des zones submergées et émergées demeure un défi en raison de la présence d’eau. La télédétection lidar topobathymétrique constitue une solution adéquate en assurant une représentation continue des zones terre-eau, matérialisée par des nuages de points 3D et des formes d’ondes 1D. Cependant, une pleine exploitation de ces données requiert des outils encore en attente de développement. Cette thèse présente plusieurs méthodes d’extraction de connaissances des données lidar topo-bathymétriques, incluant des approches de classification basées sur des nuages de points bi-spectraux et des formes d’ondes bispectrales. En outre, des réseaux de neurones profonds sont conçus pour la segmentation sémantique, la détection et la classification d’objets, ainsi que l’estimation de paramètres physiques de l’eau à partir des formes d’ondes bathymétriques. L’utilisation de modèles de transfert radiatif guide des approches visant à réduire la nécessité de données labélisées, améliorant ainsi le traitement des formes d’ondes lidar dans les eaux très peu profondes ou turbides

Extraction de connaissances à partir de lidar topo-bathymétrique : apprentissage automatique et réseaux de neurones profonds pour les nuages de points et les formes d’onde

Land-water interfaces face escalating threats from climate change and human activities, necessitating systematic observation to comprehend and effectively address these challenges. Nevertheless, constraints associated with the presence of water hinder the uninterrupted observation of submerged and emerged areas. Topo-bathymetric lidar remote sensing emerges as a suitable solution, ensuring a continuous representation of landwater zones through 3D point clouds and 1D waveforms. However, fully harnessing the potential of this data requires tools specifically crafted to address its unique characteristics. This thesis introduces methodologies for extracting environmental knowledge from topobathymetric lidar surveys. Initially, we introduce methods for classifying land and seabed covers using bi-spectral point clouds or waveform features. Subsequently, we employ deep neural networks for semantic segmentation, component detection and classification, and the estimation of water physical parameters based on bathymetric waveforms. Leveraging radiative transfer models, these approaches alleviate the need for manual waveform labeling, thereby enhancing waveform processing in challenging settings like extremely shallow or turbid waters.Les interfaces terre-eau, fortement vulnérables au changement climatique et à la pression anthropique, requièrent une surveillance accrue. Toutefois, l’observation ininterrompue des zones submergées et émergées demeure un défi en raison de la présence d’eau. La télédétection lidar topobathymétrique constitue une solution adéquate en assurant une représentation continue des zones terre-eau, matérialisée par des nuages de points 3D et des formes d’ondes 1D. Cependant, une pleine exploitation de ces données requiert des outils encore en attente de développement. Cette thèse présente plusieurs méthodes d’extraction de connaissances des données lidar topo-bathymétriques, incluant des approches de classification basées sur des nuages de points bi-spectraux et des formes d’ondes bispectrales. En outre, des réseaux de neurones profonds sont conçus pour la segmentation sémantique, la détection et la classification d’objets, ainsi que l’estimation de paramètres physiques de l’eau à partir des formes d’ondes bathymétriques. L’utilisation de modèles de transfert radiatif guide des approches visant à réduire la nécessité de données labélisées, améliorant ainsi le traitement des formes d’ondes lidar dans les eaux très peu profondes ou turbides

Bathymetric LiDAR Waveform Decomposition with Temporal Attentive Encoder-Decoders

This paper is concerned with the decomposition ofbathymetric lidar waveforms. Because of the presence ofwater, processing such data remains a challenge since waterimpacts their shape and signal-to-noise ratio, depending inparticular on the associated turbidity. In this paper, weexplore the use of attentive autoencoders to decomposebathymetric waveforms and recover their air/water interface,water column, and water bottom components simultaneously,without relying on assumptions about the impulse or targetsurface nature. On simulated waveforms, the methodachieves lower decomposition error than existing approaches,handling overlapping echoes of very shallow waters andweak returns in deeper water. This opens to attractivestrategies to process real bathymetric waveforms

Etude spatio-temporelle d'un écosystème littoral: le pré salé de Sainte-Anne en baie du Mont-Saint-Michel

International audienc

Trajectoire socio-écologique d'une commune de la Baie du Mont-Saint-Michel entre 1947 et 2014

International audienc