| A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z | AA | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | Heure | Session | Thème | Nom Stagiaire | Sujet de Stage | Notes | |||||||||||||||||||||
2 | |||||||||||||||||||||||||||
3 | 08:30 | coffee welcome (30 min) | |||||||||||||||||||||||||
4 | |||||||||||||||||||||||||||
5 | 09:00 | 1 | Urbanisation et Analyse Urbaine | Angela Wanjiku | Evaluation de l’évolution du secteur des transports au niveau urbain en Afrique de l’Ouest à partir d’images satellite à très haute résolution – Consommation énergétique et niveaux de pollution | ||||||||||||||||||||||
6 | 09:10 | chair : Laurent Demagistri (EspaceDev) | Thomas HALLOPEAU | Apprentissage profond pour la détection de favelas par imagerie satellitaire | |||||||||||||||||||||||
7 | 09:20 | KEBE Marième | Caractérisation des paysages urbains à l’aide des mesures de températures de surface désagrégées: RIO de JANEIRO, BRASILIA | ||||||||||||||||||||||||
8 | 09:30 | Mirindra ANDRIAMIARANTIANA | Cartographie d’occupation du sol pour les modélisations hydrologiques/hydrauliques des crues et inondations urbaines. Bassin versant de la Palmeraie, Abidjan, Côte d’Ivoire | ||||||||||||||||||||||||
9 | 09:40 | Cornille Hugo | Apport des données LIDAR-HD pour décrire la végétation urbaine et Estimer le Risque vectoriel en Occitanie (moustiques) | ||||||||||||||||||||||||
10 | 09:50 | Manon BASSE | Modélisation spatiale de l’accessibilité géographique aux structures de santé au Cambodge | à distance ou enregistrement | |||||||||||||||||||||||
11 | |||||||||||||||||||||||||||
12 | 10:00 | 2 | Innovations Technologiques et Modélisation des Données | AIT KBIR Fatiha | Adapter les modèles de type ChatGPT pour interroger en langage naturel une base de données mondiales sur les acquisitions foncières | ||||||||||||||||||||||
13 | 10:10 | chair : Jérémy Lavarenne (Tétis) | Mansour DIOP | Ecart de rendement agricole et niveau d’intensification par machine learning | |||||||||||||||||||||||
14 | 10:20 | Lijuan Jiang | Définition et manipulation d’une ontologie basée sur le risque dans les sciences du vivant, de la santé et de l’environnement | ||||||||||||||||||||||||
15 | 10:30 | VEDEL Alvin | Deep Renforcement Learning pour le pilotage de robots sous marin | ||||||||||||||||||||||||
16 | |||||||||||||||||||||||||||
17 | 10:40 | coffee break (20 min) | |||||||||||||||||||||||||
18 | |||||||||||||||||||||||||||
19 | 11:00 | 3 | Gestion des Ressources Naturelles et Risques Environnementaux | Héloïse Pottier | Analyse exploratoire de la base de données de gîtes larvaires d’Aedes albopictus sur Montpellier et mise en relation avec des variables environnementales | ||||||||||||||||||||||
20 | 11:10 | chair : Samuel Alleaume (Tétis) | Mampi RAJAONARIVONY | Modélisation de l’impact du changement climatique sur le risque vectoriel lié à la dengue dans l’océan Indien | |||||||||||||||||||||||
21 | 11:20 | COLOMBET Pauline | Modélisation du risque scolytes : croisement de modèle biologique avec la chaine FORDEAD | ||||||||||||||||||||||||
22 | 11:30 | BA Poullo Baidy | Suivi de la distribution spatiale des acadjas dans les lagunes et plans d’eau du Sud Bénin | ||||||||||||||||||||||||
23 | 11:40 | Issam Souassi | Modélisation des débits des cours d’eau au Maghreb par intelligence artificielle | ||||||||||||||||||||||||
24 | 11:50 | Camp Pierre | Mise en place du modèle SW2D sur le bassin Amazonien | ||||||||||||||||||||||||
25 | 12:00 | Oussama ANDRE | Mise en place d’un modèle de deep learning (plus précisément d’un GNN) visant à prédire les étendues innondées et les niveaux d’eau associés. | ||||||||||||||||||||||||
26 | 12:10 | Ouiaam Lahnik | Modélisation de l'évolution des ressources en eau et des extrêmes hydrologiques dans l'atlas marocain sous forçage climatique | participation annulée | |||||||||||||||||||||||
27 | 12:20 | Sarah Prunot | Etude de la phénologie d’une hêtraie au moyen d’imagerie satellitaire. Exemple de la Réserve Naturelle Nationale de la Forêt de la Massane (Pyrénées Orientales) | sur place ou enregistrement à confirmer par Samuel Alleaume | |||||||||||||||||||||||
28 | |||||||||||||||||||||||||||
29 | 12:30 | Lunch | |||||||||||||||||||||||||
30 | |||||||||||||||||||||||||||
31 | 14:00 | 4 | Techniques Avancées en Télédétection et Cartographie | Lukasik Inès / Moyon Léa | Projet CARMUHAM : Cartographie multi-usages des récifs frangeants de Mayotte | via enregistrement | |||||||||||||||||||||
32 | 14:10 | chair : Renaud Hostache (EspaceDev) | Leonardo RUSSO | Small object detection in aerial images and ground photos : application to manhole cover detection | absent | ||||||||||||||||||||||
33 | 14:20 | Ayman El Mannouy | Segmentation SEmantique par REseau de Neurones Appliquée à l’étude du parcellaire AgroForestier au Bénin | ||||||||||||||||||||||||
34 | 14:30 | Malo DESBOIS | Spatial transfer of deep learning models for rapeseed crop mapping | ||||||||||||||||||||||||
35 | 14:40 | Mustapha ALAKTIF | Cartographie de l’occupation du sol de paysages agricoles au Nord et Centre Bénin par classification d’images satellites à haute et très haute résolution spatiale | ||||||||||||||||||||||||
36 | 14:50 | TIEOULE Kouitoni Mireille | GEDI et télédétection pour l’estimation du stockage de carbone | ||||||||||||||||||||||||
37 | 15:00 | Blondin Célia | Modélisation des performances d’un réseau de neurones pour la détection automatisée de coraux à partir d’images sous marines | ||||||||||||||||||||||||
38 | 15:10 | Bertille Temple | Ecological Habitat Mapping via Semantic Segmentation from airborne imagery | ||||||||||||||||||||||||
39 | |||||||||||||||||||||||||||
40 | 15:20 | coffee break (20 min) | |||||||||||||||||||||||||
41 | |||||||||||||||||||||||||||
42 | 15:40 | 5 | Agriculture et Sécurité Alimentaire | Gabrielle Fougereau | Amélioration d'un référentiel pour définir, mesurer et garantir les pratiques agroforestières dans les cacaoyères | à distance ou enregistrement | |||||||||||||||||||||
43 | 15:50 | chair : Valentine Lebourgeois (Tétis) | Jacquet- -Musler Anouck | Caractérisation des Systèmes Agri-Alimentaire du bassin de Thau | |||||||||||||||||||||||
44 | 16:00 | JAIMES-QUINTERO Nelson | Élaboration d’un protocole d’annotation et extraction d’information à partir de données textuelles : application au suivi de la sécurité alimentaire | ||||||||||||||||||||||||
45 | 16:10 | Grisel QUISPE | Knowledge extraction from textual data: application to the discovery of land-use change rules | ||||||||||||||||||||||||
46 | 16:20 | Seif Asha | Machine Learning and Deep Learning for Predicting Food Security Indicators from heterogenous data | ||||||||||||||||||||||||
47 | 16:30 | KNOPS Clara | Exploration des liens entre indices pluviométriques et rendements cotonniers au Nord Cameroun | ||||||||||||||||||||||||
48 | 16:40 | Ben Romdhane Youssef | Développement d’un outil python de traitement de données spatialisées pour l’analyse de flux de matières agricoles | ||||||||||||||||||||||||
49 | |||||||||||||||||||||||||||
50 | 17:00 | happy hour | |||||||||||||||||||||||||
51 | |||||||||||||||||||||||||||
52 | |||||||||||||||||||||||||||
53 | |||||||||||||||||||||||||||
54 | |||||||||||||||||||||||||||
55 | |||||||||||||||||||||||||||
56 | |||||||||||||||||||||||||||
57 | |||||||||||||||||||||||||||
58 | |||||||||||||||||||||||||||
59 | |||||||||||||||||||||||||||
60 | |||||||||||||||||||||||||||
61 | |||||||||||||||||||||||||||
62 | |||||||||||||||||||||||||||
63 | |||||||||||||||||||||||||||
64 | |||||||||||||||||||||||||||
65 | |||||||||||||||||||||||||||
66 | |||||||||||||||||||||||||||
67 | |||||||||||||||||||||||||||
68 | |||||||||||||||||||||||||||
69 | |||||||||||||||||||||||||||
70 | |||||||||||||||||||||||||||
71 | |||||||||||||||||||||||||||
72 | |||||||||||||||||||||||||||
73 | |||||||||||||||||||||||||||
74 | |||||||||||||||||||||||||||
75 | beer time | ||||||||||||||||||||||||||
76 | |||||||||||||||||||||||||||
77 | |||||||||||||||||||||||||||
78 | |||||||||||||||||||||||||||
79 | |||||||||||||||||||||||||||
80 | |||||||||||||||||||||||||||
81 | |||||||||||||||||||||||||||
82 | |||||||||||||||||||||||||||
83 | |||||||||||||||||||||||||||
84 | |||||||||||||||||||||||||||
85 | |||||||||||||||||||||||||||
86 | |||||||||||||||||||||||||||
87 | |||||||||||||||||||||||||||
88 | |||||||||||||||||||||||||||
89 | |||||||||||||||||||||||||||
90 | |||||||||||||||||||||||||||
91 | |||||||||||||||||||||||||||
92 | |||||||||||||||||||||||||||
93 | |||||||||||||||||||||||||||
94 | |||||||||||||||||||||||||||
95 | |||||||||||||||||||||||||||
96 | |||||||||||||||||||||||||||
97 | |||||||||||||||||||||||||||
98 | |||||||||||||||||||||||||||
99 | |||||||||||||||||||||||||||
100 |