Imagerie hyperspectrale

We are currently hiring 5 personalities to contribute to our research activities.

At the Helmholtz-Institute Freiberg for Resource Technology, the Division of Exploration aims to develop new and efficient technologies for the exploration of mineral resources. The research focusses on the use of unmanned aerial systems with various sensors, multi- and hyperspectral remote sensing, tectonic geomorphology, 3D geological modeling, as well as laser-induced fluorescence and luminescence spectroscopy.

The Helmholtz Institute Freiberg for Resource Technology invites applications as:

1- PhD Student machine learning and hyperspectral imaging

Your main duties: Contribute to the development of a toolbox for fast and efficient processing of hyperspectral data (exploration and processing of mineral resources) using machine learning.

2- Engineer drillcore scanner, hyperspectral cameras and UAVs

Your main tasks: Operation of our hyperspectral cameras and the drill-core scanner in field and lab – assisting our main pilot in flying the UAVs – data processing (mainly hyperspectral data).

3- Post-Doc hyperspectral processing

Your main tasks: Development of machine learning methods for multi-scale image analysis of geoobjects (satellite to UAV-based imaging, drill core scans, mineral processing etc.)

4- PhD UAV sensor integration (hyperspectral-magnetics)

Your main tasks: Contribute to the integration of diverse sensors (hyperspectral, magnetics, and navigation system) in a UAS platform – EU project MULSEDRO

5- PhD Laser induced fluorescence (LIF-spectroscopy)

Your main tasks:: Contribute to the development of an integrated spectroscopy sensor system for laser-induced fluorescence and hyperspectral imaging – analysis of geological samples –  EU project INSPECTOR

Please find details of the positions at http://www.hzdr.de/jobs or contact Richard Gloaguen (r.gloaguen@hzdr.de).

Kindly submit your completed application (including cover letter, CV, diplomas/transcripts, etc.) by 15 May 2017 only via Online application (http://www.hzdr.de/jobs).

GLOAGUEN Richard
Division Exploration Technology (Head)
Remote Sensing Group (Head)
Helmholtz Intitute Freiberg for Resource Technology
r.gloaguen@hzdr.de    +493512604424

La date limite d’inscription au 5ème colloque scientifique SFPT-GH qui se tiendra du 9 au 11 mai 2017 à l’IFREMER Brest est prolongée au 30 avril.

Merci d’avance de faire vos inscriptions au plus vite afin de faciliter l’organisation matérielle de l’évènement.

Les organisateurs

Le programme du 5ème colloque scientifique du groupe thématique hyperspectral de la SFPT (SFPT-GH) qui se tiendra à l’Ifremer Brest du 9 au 11 mai 2017 est maintenant disponible.

Vous pouvez le télécharger ici.

Pour vous inscrire,  nous vous  invitons à utiliser dès à présent le lien ci-dessous :
http://forms.ifremer.fr/dyneco-lebco/inscription-au-5eme-colloque-du-groupe-hyperspectral/

L’inscription est gratuite mais obligatoire pour participer au colloque. Retrouvez toutes les informations sur la page dédiée :

http://www.sfpt.fr/hyperspectral/?page_id=1400

Le comité d’organisation

Vous trouverez ci-dessous une proposition de stage de M2 au Laboratoire des Sciences de l’Information et des Systèmes (LSIS) à Toulon. Ce stage traite de l’apport de l’imagerie hyperspectrale pour l’étude des eaux industrielles et des pollutions.

Sujet du stage

Pour rappel, le 5ème colloque scientifique du groupe thématique hyperspectral de la SFPT (SFPT-GH) aura lieu à l’Ifremer Brest du 9 au 11 mai 2017.

Afin de nous aider à l’établissement d’un programme détaillé, merci aux personnes souhaitant présenter leurs travaux de nous adresser,  au plus tard le 28 février, un résumé court (1 page incluant l’illustration). Merci également de nous préciser s’il s’agit d’une présentation orale ou d’un poster

Pour vous inscrire,  nous vous  invitons à utiliser dès à présent le lien ci-dessous:
http://forms.ifremer.fr/dyneco-lebco/inscription-au-5eme-colloque-du-groupe-hyperspectral/

L’inscription est  gratuite (hors mise à disposition des stands) mais obligatoire pour participer au colloque.

Vous pouvez télécharger le flyer du colloque disponible sur le lien suivant :

http://www.sfpt.fr/hyperspectral/wp-content/uploads/2017/01/SFPTGH_2017_Flyer_VF.pdf

Retrouvez toutes les informations sur la page dédiée :

http://www.sfpt.fr/hyperspectral/?page_id=1400

Le comité d’organisation

Ecole thématique Imagerie hyperspectrale – HYEP2017

Lieu : Aspet Le Village-Club “Le Bois Perché” (http://www.vpt31.net/nos-etablissements/aspet-le-piemont-pyreneen/)

Localisation : proximité de Toulouse
A 500 m d’altitude dans le piémont pyrénéen, au pied du massif du Cagire (2000 m) et à 35 km à peine de l’Espagne, le village-club du Bois Perché offre une vue panoramique sur le charmant village d’Aspet.

Dates : 28 août au 1er septembre 2017

Durée : 5 (jours), arrivée : lundi 28 août matin

Site d’inscription : https://hyep2017.sciencesconf.org/  (ouverture du site le 24 février)

Contexte
L’imagerie hyperspectrale ne diffère pas des grandes lignes de traitement en télédétection. Il faut en effet traiter les mesures acquises afin d’accéder aux quantités spectrales d’intérêt pour ensuite identifier les paramètres chimiques ou biophysiques de la surface, intéressants pour les applications développées. Etalonnage, corrections radiométrique et géométrique sont donc de mise. Cependant, une étape cruciale de réduction du jeu de données est essentielle.
La correction atmosphérique reste une étape nécessaire mais délicate afin de s’affranchir des phénomènes de diffusion, d’absorption et/ou d’émission atmosphériques qui ont chacun un impact radiatif spectralement différent et dont l’importance dépend de l’état de l’atmosphère. La réflectance, l’émissivité spectrale ou la température de surface sont disponibles en sortie de correction.
Ensuite, selon l’application, des traitements de plus haut niveau sont réalisés : classifications supervisées ou non, utilisation de données multisources permettant de traiter conjointement les apports spectraux et spatiaux, etc. Enfin, l’imagerie hyperspectrale permet d’identifier des pixels purs (pôles de mélange ou endmembers) pour ensuite identifier la composition interne d’un pixel en termes de pôles de mélange et de leur abondance (démélange ou unmixing).
Pour les thématiciens, l’intérêt de l’image hyperspectrale est bien entendu de pouvoir remonter aux propriétés biophysiques des milieux et caractériser l’état de l’environnement.
Les axes du programme se définissent donc autour de l’architecture présentée ci-dessus en proposant (1) des approfondissements sur certaines étapes comme les corrections radiométriques, les traitements de démélange et de classification.
(2) Les méthodes de fusion avec les données panchromatiques ou des données d’autres sources comme le LIDAR seront aussi présentées.
(3) Des questionnements sur les applications et les produits utilisables par les acteurs de terrain. Une étude de cas sera proposée avec la préparation d’un survol et sa réalisation avec un drone, complétée par des relevés terrain (description et signatures spectrales) et la mise en forme de méta-données, puis des traitements et des discussions sur les résultats obtenus. Ceci permettra aux participants et notamment aux jeunes collègues d’envisager le déroulement complet d’une mission.

L’école bénéficie des avancées réalisées dans le cadre de l’ANR HYEP (HYperspectral imagery for Environmental urban Planning)

Intervenants (pressentis) :
Mauro Dalla Mura (GIPSA lab, Grenoble)
Yannick Deville (IRAP)
Pierre Gancarski (ICUBE Université de Strasbourg)
Dino Ienco (TETIS, Montpellier) Irstea
Gintautas Mozgeris (University, Faculty of Forestry and Ecology)
Arnaud Lebris (IGN)
Stéphane Jaquemoud (IPGP)
Rodolphe Marion (CEA)
Xavier Briottet (ONERA)

Programme et informations
Le programme sur 5 jours se déroule avec des blocs de session, de discussion et de terrain avec manipulations instrumentales avec drone. Après des rappels et une présentation du contexte de l’imagerie hyperspectrale, différents aspects seront abordés : le traitement du signal et les corrections atmosphériques, l’utilisation des bases de données spectrales, les méthodes de démélange, les traitements avancés : fusion, deep learning, classifications supervisées et non supervisées, etc. Des applications variées seront abordées (végétation, urbain, sols, etc.). Des séances sont prévues pour favoriser les échanges entre les participants.

Les coûts (550€ pour les établissements publics et 400€ pour doctorants et post-doctorants) couvrent l’ensemble des prestations (hors trajet).

La sélection se fera sur présentation d’un projet en cours et de l’intérêt pour cette école.

Pré-requis : connaissances en traitement du signal

Dans le cadre du projet européen SOLSA, un post-doctorat est proposé.

Vous pouvez télécharger le sujet ici.

Proposition de poste d’ingénieur : fiche de poste

Proposition de post-doctorat : sujet