
MaDICS est un Groupement de Recherche (GDR) du CNRS créé en 2015. Il propose un écosystème pour promouvoir et animer des activités de recherche interdisciplinaires en Sciences des Données. Il est un forum d’échanges et d’accompagnement pour les acteurs scientifiques et non-scientifiques (industriels, médiatiques, culturels,…) confrontés aux problèmes du Big Data et des Sciences des données.
Pour en savoir plus…
Les activités de MaDICS sont structurées à travers des Actions et Ateliers. Les Actions rassemblent les acteurs d’une thématique précise pendant une durée limitée (entre deux et quatre ans). La création d’une Action est précédée par un ou plusieurs Ateliers qui permettent de consolider les thématiques et les objectifs de l’action à venir.
Le site de MaDICS propose plusieurs outils de support et de communication ouverts à la communauté concernée par les Sciences des Données:
- Manifestations MaDICS : Le GDR MaDICS labellise des Manifestations comme des conférences, workshops ou écoles d’été. Toute demande de labellisation est évaluée par le Comité de Direction du GDR. Une labellisation rend possible un soutien financier pour les jeunes chercheuses et chercheurs. Une labellisation peut aussi être accompagnée d’une demande de soutien financier pour des missions d’intervenants ou de participants à la manifestation.
Pour en savoir plus… - Réseaux MaDICS : pour mieux cibler les activités d’animation de la recherche liées à la formation et à l’innovation, le GDR MaDICS a mis en place un Réseau Formation destiné à divers publics (jeunes chercheurs, formation continue,…), un Réseau Innovation pour faciliter et intensifier la diffusion des recherches en Big Data, Sciences des Données aux acteurs industriels et un Club de Partenaires qui soutiennent et participent aux activités du GDR.
Pour en savoir plus… - Espace des Doctorants : Les doctorants et les jeunes chercheurs représentent un moteur essentiel de la recherche et le GDR propose des aides à la mobilité et pour la participation à des manifestations MaDICS.
Pour en savoir plus… - Outils de communication : Le site MaDICS permet de diffuser des informations diverses (évènements, offres d’emplois, proposition de thèses, …) liées aux thématiques de recherche du GDR. Ces informations sont envoyées à tous les abonnés de la liste de diffusion MaDICS et publiés dans un Calendrier public (évènements) et une page d’offres d’emplois.
Adhésion au GDR MaDICS : L’adhésion au GDR MaDICS est gratuite pour les membres des laboratoires ou des établissements de recherche publics. Les autres personnes peuvent adhérer au nom de l’entreprise ou à titre individuel en payant une cotisation annuelle.
Pour en savoir plus…
Manifestations à venir
Journées Ecoles Conférences et Séminaires
Actions, Ateliers et Groupes de Travail :
DAE DatAstro DSChem EXMIA GeoKIF HELP Musiscale RECAST SaD-2HN SIMDAC SimpleText TIDS
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : MACLEAN
Thème :
Machine Learning and Earth Observation Data
Présentation :
The objective of this workshop, colocated with the ECML/PKDD2019 conference, is to supply an international forum where machine learning researchers and domain-experts can meet each other, in order to exchange, debate and draw short and long term research objectives around the exploitation and analysis of EO data via Machine Learning techniques. Among the workshop’s objectives, we want to give an overview of the current machine learning researches dealing with EO data, and, on the other hand, we want to stimulate concrete discussions to pave the way to new machine learning frameworks especially tailored to deal with such data.
Du : 2019-09-20
Au : 2019-09-20
Lieu : Wurzburg, Allemagne
Site Web : https://mdl4eo.irstea.fr/maclean-machine-learning-for-earth-observation/
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : MACLEAN
Thème :
Machine Learning for Earth Observation Data
Présentation :
Dans le cadre l’Action MACLEAN (Machine Learning for Earth Observation) au sein du GdR MADICS, une Journée Jeunes Chercheurs aura lieu à Paris (Paris Descartes) le 02 décembre 2019. Nous invitons en particulier les jeunes chercheurs et jeunes chercheuses à y participer et à y présenter leurs travaux.
Du : 2019-12-02
Au : 2019-12-02
Lieu : Université Paris Descartes
Site Web : https://www.sites.univ-rennes2.fr/costel/corpetti/2019/MACLEAN/Journee_MACLEAN_Paris_-_02_12_2019/Accueil.html
Présentation
La seconde édition du Symposium MaDICS aura lieu en distanciel du 6 au 9 juillet 2020. Chaque demi-journée propose un programme riche en exposés courts construit par nos responsables d’Actions et d’Atelier. Les sessions auront lieu sous BBB pour permettre à un plus grand nombre d’assister aux exposés. Les programmes seront disponibles d’ici au 18 juin : restez connectés !
Du : 2020-07-06
Au : 2020-07-09
Lieu : En distanciel avec BBB
Programme
| Lundi 6 juillet | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 9h00-12h30 | Action Raisonner sur les données – Session 1 Intervenants : Joe Raad, Erman Acar, Stefan Schlobach, Manuel Atencia, Jérôme David, Jérôme Euzenat, Jérémy Lhez, Chan Le Duc, Thinh Dong, Myriam Lamolle, Arnaud Giacometti, Beatrice Markhoff, Arnaud Soulet, Thu Huong Nguyen et Andrea G.B. Tettamanzi Programme détaillé Lien vers la page de l’Action RoD | ||||
| 13h30-17h00 | Atelier AGriculture, Environnent, Ecologie Intervenants : Sylvain Galopin, Chuanming Dong, Clement Jonquet, Philippe Prévost et Michel Berducat Programme détaillé Lien vers la page de l’Atelier AGEE | 13h15-17h00 | Action Impact Sociétal des Algorithmes Décisionnels Intervenants : Sihem Amer-Yahia, Juliette Sénéchal, Béatrice Roussillon, Oana Goga, Adélaïde Fadhuile, Laurent Muller, Rosa Khenniche, Salim Chouaki, Abdel Chibah, Nikita Gusarov, Soraya Koraytem et Alexis Tsoukias. Programme détaillé (avec PDFs) Lien vers la page de l’Action PLATFORM | ||
| Mardi 7 juillet | |||||
| 9h00-12h30 | Atelier Outils Statistiques pour l’Imagerie hyperspectrale du milieu interstellaire Intervenants : Jérôme Pety, Annie Zavagno, Rosine Lallement, Clément Hottier, Yannick Deville, Florent Chatelain et Antoine Roueff Programme détaillé Lien vers la page de l’Atelier OSIS | 9h00-12h30 | Action RoD – Session 2 Intervenants : Sébastien Ferré, Camille Bourgaux, Meghyn Bienvenu, Luis Palacios, Yue Ma, Chantal Reynaud, Gaëlle Lortal, Arnaud Grall, Thomas Minier, Hala Skaf-Molli, Pascal Molli, Julien Romero, Nicoleta Preda, Antoine Amarilli, Fabian M. Suchanek, Victor Charpenay et Sebastian Käbisch Programme détaillé Lien vers la page de l’Action RoD | ||
| 14h00-16h00 | Atelier MaDICS Humanités Numériques Intervenants : Claudia MARINICA, Cécile CHANTRAINE, Ioana GALLERON, Max BELIGNE et Christophe TUFFERY Programme détaillé Lien vers la page de l’Atelier MaDICS-HN | 14h00-17h00 | Action MAChine LEarning for EArth observatioN Intervenants : Germain Forestier, Romain Tavenard et Marc Rußwurm Programme détaillé Lien vers la page de l’Action MACLEAN | ||
| Mercredi 8 juillet | |||||
| 9h00-12h30 | Atelier Big Data for Astronomy Intervenants : Stéphane Plaszczynski, Marc Huertas-Company et Karine Zeitouni Programme détaillé Lien vers la page de l’Atelier BigData4Astro | 9h00-12h30 | Action anaLysE et dynaMique des messages et cONversations radicales sur Internet Intervenants : Nawel Chaouni, Séraphin Alava, Kevin Deturck, Frédérique Segond, Namrata Patel, Damien Nouvel, Franck Biellmann, Raphaël Bavière, Océane Fourquet, Claire Laudy, Cyril Bruneau, Delphine Battistelli, Adrien Legros, Valentina Dragos Programme détaillé Lien vers la page de l’Action LEMON | ||
| 14h00-17h00 | Atelier Données Intelligentes: transformer l’information en connaissance Intervenants : Andre Freitas et Laure Berti Programme détaillé Lien vers la page de l’Atelier DOING | ||||
| Jeudi 9 juillet | |||||
| 9h00-12h30 | Restitution et synthèse Programme détaillé | ||||
Programme de l’Action Rod – Session 1
| Lundi 6 juillet 9h00-12h30 | |
|---|---|
| 9h00 | Accueil |
| 9h15 | Atelier Approches récentes pour le raisonnement sur les données (1)
|
| 10h45 | Pause |
| 11h00 | Atelier Approches récentes pour le raisonnement sur les données (2)
|
| 12h30 | Fin de l’atelier |
Programme de l’Atelier AGEE
| Lundi 6 juillet 13h30-17h00 | |
|---|---|
| 13h30 | Introduction AGEE |
| 13h40 | AncGIS: SIG Web pour l’analyse des ressources mellifères, Sylvain Galopin, IGN |
| 13h50 | Fusion entre bases de données hétérogènes concernant la pollution des sols, Chuanming Dong, LASTIG, Univ Gustave Eiffel, ENSG, IGN, ADEME |
| 14h10 | Le projet D2KAB Data to Knowledge in Agronomy and Biodiversity, Clement Jonquet, LIRMM |
| 14h30 | TABLE RONDE 1 : Les défis scientifiques et technologiques pour l’intégration, la gestion et l’analyse de la donnée « Variée » |
| 15h30 | Pause |
| 15h45 | Enjeux, méthodes et pratiques pour la formation aux usages numériques dans les métiers du vivant, Philippe Prévost, Agreenium, Institut agronomique, vétérinaire et forestier de France |
| 16h00 | AgroTechnoPôle : La plateforme collaborative pour le développement des technologies au service de la transition agro écologique, Michel Berducat. TSCF, INRAE |
| 16h15 | TABLE RONDE 2 : Comment fédérer et animer la recherche en Big Data pour l’agro-env-eco ? |
| 17h00 | Fin de l’atelier |
Programme de l’Action PLATFORM
Programme de l’Atelier Osis
| Mardi 7 juillet 9h00-12h30 | |
|---|---|
| 9h00 | Le projet Orion-B, Jérôme Pety (IRAM, Grenobble) |
| 9h25 | Big Data et apprentissage pour l’étude de la formation stellaire galactique, Annie Zavagno (LAM, Marseille) |
| 9h50 | Reconstruction 3D du milieu interstellaire local, Rosine Lallement et Clément Hottier (GEPI, Paris) |
| 10h15 | Pause |
| 10h45 | Méthodes de dé-mélange, Yannick Deville (IRAP, Toulouse) |
| 11h10 | Détection du gaz dans les données hyperspectrales MUSE, Florent Chatelain (GIPSA-lab, Grenoble) |
| 11h35 | Traitements statistiques des données Orion-B, Antoine Roueff (Institut Fresnel, Marseille) |
| 12h00 | Discussions et synthèse |
| 12h30 | Fin de l’Atelier |
Programme de l’Action Rod – Session 2
| Mardi 7 juillet 9h00-12h30 | |
|---|---|
| 9h00 | Accueil |
| 9h15 | Atelier Approches récentes pour le raisonnement sur les données (3)
|
| 10h45 | Pause |
| 11h00 | Atelier Approches récentes pour le raisonnement sur les données (4)
|
| 12h30 | Fin de l’atelier |
Programme de l’Atelier MaDICS-HN
| Mardi 7 juillet 14h00-16h30 | |
|---|---|
| 14h00 | Présentation de l’atelier et des participants Introduction à la problématique : “Construire des données pour les machines Vs pour les humains” |
| 14h15 | Interventions
|
| 15h30 | Discussion libre, échanges autour de deux questions : “Données et jeux de données: définitions, fins et moyens?” “Manipulation des données en SHS : des verrous techniques ou humains?” |
| 16h30 | Fin de l’atelier |
Programme de l’Action MACLEAN
| Mardi 7 juillet 14h00-17h00 | |
|---|---|
| 14h00 | Welcome |
| 14h05 | Deep learning for time series classification, Germain Forestier (Université Haute-Alsace) |
| 15h00 | Tslearn: A machine learning toolkit dedicated to time-series data, Romain Tavenard (Université Rennes 2) |
| 15h20 | BreizhCrops: A Time Series Dataset for Crop Type Mapping, Marc Rußwurm (TU Munich) |
| 15h40 | Hands-on training |
| 16h20 | Panel discussion: machine learning, time series, and Earth Observation: opportunities and challenges |
| 17h00 | Fin de l’atelier |
Programme de l’Atelier BigData4Astro
Programme de l’Action LEMON
| Mercredi 8 juillet 9h00-12h30 | |
|---|---|
| 9h00 | Accueil et Introduction |
| 9h15 | Constitution de bases de données radicales afin de caractériser les discours extrémistes pour une méthode interdisciplinaire de prévention des déviances en ligne, Nawel Chaouni, Séraphin Alava |
| 9h45 | Détection des influenceurs dans les médias sociaux, Kevin Deturck, Frédérique Segond, Namrata Patel, Damien Nouvel |
| 10h15 | Méthodes et outils pour investigation sur les réseaux sociaux, Franck Biellmann, Raphaël Bavière |
| 10h45 | Pause et discussion libre |
| 11h00 | Extractions d’informations sémantiques à partir de données sociales, Océane Fourquet, Claire Laudy |
| 11h20 | Modélisation linguistique et formelle de la notion de discours haineux, Cyril Bruneau, Delphine Battistelli |
| 11h40 | Vers une ontologie pour la détection des opinions dans les corpus en français, Adrien Legros, Valentina Dragos |
| 12h00 | Discutions et conclusion du séminaire |
| 12h30 | Fin de l’atelier |
Programme de l’Atelier DOING
| Mercredi 8 juillet 14h00-17h00 | |
|---|---|
| 14h00 | Introduction |
| 14h10 | Automatically understand and process the meaning of information at scale, Andre Freitas |
| 15h00 | Pause |
| 15h20 | Data Cleaning and Preparation for ML and Data Analytics: Toward a Principled Approach, Laure Berti |
| 16h10 | Discussions |
| 17h00 | Fin de l’atelier |
Programme de la matinée Restitution et Synthèse
| Jeudi 9 juillet 9h00-12h30 | |
|---|---|
| 9h00 | Introduction à MaDICS, Sarah Cohen-Boulakia |
| 9h15 | Restitution des Actions et Ateliers |
| 11h00 | Pause |
| 11h30 | Discussions |
Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : MACLEAN
Thème :
Earth Observation and Artificial Intelligence
Présentation :
Ecole d’été en lien avec le projet InnEO, sur la thématique de l’observation de la Terre et l’Intelligence artificiel. L’événement à la volonté d’offrir des cours sur des sujets à la mode sur la thématique de l’observation de la Terre et leur exploitation à travers des techniques de machine learning ainsi que faciliter des échanges entre les participants (doctorants) et des possibles industriels du secteur.
Du : 2021-07-19
Au : 2021-07-24
Lieu : Brasov, Romania
Site Web : https://www.univ-tlse2.fr/accueil/presse/lancement-du-projet-inneo-space-phd-un-programme-dapprentissage-innovant
Date : 2021-09-13 => 2021-10-15
Lieu : Brest
We will organize the first edition of the Advanced Course on Deep Learning and Geophsyical Dynamics next November. This course is co-organized by AI Chairs OceaniX (https://cia-oceanix.github.io/) and AI4Child. It is also part of the training activities supported by LEFE/Manu on AI and Ocean-Atmosphere Science along with the introductory doctoral course on Data Science for Geoscience.
The course will be held on Tuesdays from November 9 to December 7. It will cover both theoretical and practical aspects regarding deep learning models and schemes and their exploitation for the identification, simulation, forecasting and reconstruction of geophysical dynamics. The course is primarily aimed at PhD students and early-career scientists, but other professionals willing to participate are most welcome. The pre-requisites include some basic knowledge in machine learning or applied statistics and Python programming. The preferred communication language during thee course will be English.
The course will be held in-person on Brest campus, but the organisation of the course will also make possible remote participations. See the following link for more information on the organization and the program of the course: https://cia-oceanix.github.io/training
The registration is open until September 27 through the folllowing link: https://forms.gle/nt3469TKLdw7Fog99
Visiting scholarships could be granted to scholars interested in attending to the course jointly to a visiting period in OceaniX group. Please let us know your research interests through the registration form.
Do not hesitate to contact us for any additional information (ronan.fablet@imt-atlantique.fr)
Notre site web : www.madics.fr
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Date : 2021-11-24 => 2021-11-25
Lieu : Paris, 24 et 25 novembre 2021
Dans le cadre de l’action MACLEAN (MAChine Learning for EArth observatioN) du GdR MADICS et des actions prospectives “Analyse d’images pour le suivi des milieux” et “Données 3D géospatiales” du GdR MAGIS, et en collaboration avec le GdR IG-RV, nous organisons conjointement une journée d’animation scientifique centrée autour des données 3D. Le but est de présenter à la fois les dernières avancées (en termes d’acquisition, de traitement et d’applications) et de définir les verrous liés à la manipulation de données tridimensionnelles pour diverses problématiques en observation de la terre.
Aujourd’hui, les nouveaux outils d’acquisition (drones, Lidar, imagerie multi-angulaire par exemple) permettent d’observer en 3D la terre pour de multiples applications telles que la cartographie, l’écologie, le suivi de l’état environnemental (pollution, climat…), l’archéologie ou la géologie par exemple. Cette dernière décennie a vu des progrès fulgurants aussi bien dans les capteurs (plus précis, plus légers, moins coûteux) que sur les méthodes d’exploitation des données résultantes (apprentissage statistique et réseaux de neurones en particulier qui ont permis des gains significatifs). A l’heure actuelle, au sein des communautés, nous disposons de nombreuses données 3D et méthodes applicables à ces données et nous pensons le moment opportun pour échanger sur leurs spécificités, notamment pour :
– Présenter les différentes données à partir desquelles il est possible de dériver une information 3D ;
– Présenter la diversité des cas d’utilisation (archéologie, urbanisme, écologie, suivi forestier, etc) ;
– Présenter les avancées en traitement de données 3D (structurées en volumes, surfaces) ou même non structurées (nuages de points par exemple) et les verrous actuels ;
– Favoriser un échange inter-GDR pour faire émerger de nouveaux défis, de nouveaux outils, identifier de potentielles collaborations, etc ;
– Présenter de nouveaux outils et leur prise en main, en particulier grâce à des sessions de travaux pratiques.
Les deux journées sont organisées autour de présentations et de travaux pratiques. Des créneaux sont prévus afin de favoriser les discussions entre les chercheurs issus de communautés complémentaires, rendant importante une présence sur les deux jours. La première journée sera dédiée aux modalités de reconstruction de données 3D à partir de données aériennes. La deuxième journée est axée sur les traitements nécessaires pour faciliter l’extraction de connaissances, mais aussi la visualisation des données 3D. Des cas d’utilisations seront décrits au cours des deux journées.
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Journées inter-GdR CNRS MAGIS-MADICS-IGRV
Observation 3D : outils et verrous
Paris, 24 et 25 novembre 2021
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Programme des journées :
—-
Mercredi 24 Novembre : de l’acquisition à la représentation de données 3D
Matin :
– 9h45-10h : Accueil des participants
– 10h-10h15 : Introduction de la journée
– 10h15-11h15 : exposé “La 3D au CNES : le système CO3D et quelques applications spatiales avec Pléiades”, Laurent Lebegue et Jean-Marc Delvit, CNES) – 45’ + 15’ questions
– 11h15-12h15 : exposé “Deep learning pour les données 3D en télédétection”, Loïc Landrieu, LASTIG – 45’ + 15’ questions
– 12h15-12h30 : discussions
Après midi :
– 14h : session interactive d’échanges entre participants : chaque participant devra fournir un transparent de présentation de sa thématique / problématique selon une trame qui sera précisée par les organisateurs.
– 15h30-16h : pause café
– 16h-18h : TP “Deep Learning for 3D Data: Semantic Segmentation of Aerial LiDAR with PointNet”, par Loïc Landrieu, LASTIG.
Note: afin de préparer ce TP, il vous sera demandé de compléter un auto-test
—-
Jeudi 25 Novembre : traiter, annoter et visualiser des données 3D
Matin :
– 9h-9h15 : Accueil des participants
– 9h15-9h30 : Introduction de la journée
– 9h30-10h30 : Mathieu Brédif – LASTIG, Université Gustave Eiffel, IGN-ENSG – “Navigation immersive dans des images historiques (ANR ALEGORIA)” – 45’ + 15’ questions –
– 10h30-10h45 : pause café
– 10h45-11h45 : Livio de Luca – UMR MAP, CNRS (en Visio) – “Enrichissement sémantique de ressources documentaires spatialisées pour l’étude pluridisciplinaire de Notre-Dame de Paris” – 45’ + 15’ questions.
– 11h45-12h15: discussions sur les défis et besoins
Après midi :
– 14h-16h : TP iTowns
– 16h-16h30 : Conclusion des deux journées (organisateurs)
Date et lieu :
—-
– Géoroom IGN, 8 Avenue Pasteur, 94160 Saint-Mandé: Métro Saint-Mandé (Ligne 1) ou RER Vincennes (RER A).
– Mercredi 24 et Jeudi 25 novembre 2021 (de 10h le mercredi à 16h30 le jeudi)
Participation :
—-
– Inscription gratuite mais obligatoire avant le 01/11/2021 (nombre de places limité) : envoyer un email à gdr.madics-magis-igrv.observation3d@inria.fr en précisant votre nom, prénom, laboratoire, jours de présence, thématique de recherche, thématique(s) d’intérêt(s) spécifiques sur ces journées
– Attention, en fonction des règles sanitaires et du nombre d’invités, un pass sanitaire pourra être demandé à votre arrivée.
– Si le temps le permet, une présentation de 5 minutes de vos travaux pourra être envisagée (session interactive du 24/11 après-midi). Dans ce cas, merci de préciser votre souhait de présenter lors de votre inscription, avec un titre.
Organisation :
—-
– Ces journées sont co-organisées par les actions “Analyse d’images pour le suivi des milieux” (P. Dusseux, P.-A. Herrault, A. Puissant, D. Sheeren) et “Données 3D géospatiales” (M. Servières, S. Christophe) du GdR CNRS MAGIS, et par l’action MACLEAN du GdR CNRS MADICS. (T. Corpetti, D. Ienco, R. Interdonato, S. Lefèvre, M.-T. Pham) en partenariat avec le GdR CNRS IG-RV (G. Gesquière).
– Contact : gdr.madics-magis-igrv.observation3d@inria.fr
– Les repas de midi des mercredi 24/11 et jeudi 25/11 seront pris en charge par les GdR impliqués
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Date : 2022-05-30 => 2022-07-29
Lieu : Online
During the Inn’EO Summer School, attendees (PhD students and young researchers) will develop new skills both in excellence (modern EO applications using machine and deep learning techniques) and soft skills that are useful for employability out of academics, while it can also useful in academic jobs. The program is divided into different sessions: lectures, working sessions, meetings with stakeholders, teachers and coaches from industry.
Inn’EO Summer School will be held from the 25th to the 29th July, 2022 (25 hours). The 2nd Inn’EO School will take place online.
DEADLINE TO APPLY: 15 of April, 2022
Call for application at https://inneospace.eu/wp-content/uploads/2022/03/InnEO-Summer-School-2022-Call-for-participation.pdf
InnEO Space PhD Project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under Grant Agreement nº101006275.
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Date : 2022-05-30 => 2022-06-03
Lieu : Online
The Inn’EO Startech module aims at coaching PhD students and young researchers towards the spirit of innovation by putting them in a leadership position where they will have to act as a project manager to make one of their ideas a marketable prototype/product/project. Students will be put in the shoes of an entrepreneur and will develop skills that are useful when developing new projects, new research directions, new applications, or new companies.
Inn’EO Startech will be held from the 30th of May to the 3rd of June 2022 (25 hours). It will take place online with the InnEO e-learning platform. There is also the possibility to follow the training in physical in Toulouse France (Erasmus+).
DEADLINE TO APPLY: 15 of April, 2022
Call for application at https://inneospace.eu/wp-content/uploads/2022/03/InnEO-Startech-2022-Call-for-participation.pdf
InnEO Space PhD Project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under Grant Agreement nº101006275.
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Date : 2022-06-14 => 2022-06-16
Lieu : Palermo, Italy
We are in the era of Earth Observation and free geo big data generated periodically with high revisiting time. Just to cite some sources of remote sensing data, the Sentinel missions for Earth observation of the joint ESA/European Commission initiative Copernicus are bringing reliable, up-to-date and free high-and medium resolution images for ecosystem monitoring and managing, for agriculture, forests, land-use and land-cover change, coastal and inland waters monitoring, etc.. The PRISMA pre-operational medium-resolution hyperspectral imaging mission funded by the Italian Space Agency (ASI) provides a global observation capability for specific areas of interest in Europe and in the Mediterranean region. National, regional and local geoportals of public authorities provide upon requests, free LiDAR data. Nevertheless, to extract useful information from remote sensing data, methods capable of fully exploiting these systems and their complementarity are necessary to provide robust and operational semantic information that is easily interpretable by humans to take decisions. To this end, models physically based, data driven approaches laying under the umbrella of Artificial Intelligence methods and their combination constitute a challenge for remote sensing of the future.
The “Remote Sensing Methods and Applications” session of the “Smart Digital Communities” aims to bring together scientists, researchers and research scholars to exchange and share their experiences and research results on methods and techniques for the acquisition, calibration, filtering, fusion, analysis, interpretation and validation of Remote Sensing data (from both active and passive sensors on board of satellites, airbornes, UAVs, and LiDAR, SONAR, etc.) and applications in all areas of Earth Observation. It also provides an interdisciplinary forum for researchers and practitioners to present and discuss recent innovations, challenges, trends, and solutions adopted in the fields of Remote Sensing. Contributions describing original and unpublished results of theoretical approaches, conceptual models, empirical and experimental studies in Remote Sensing are relevant for the session and invited for presentation at the conference.
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Date : 2022-06-22
Lieu : Online
On June 22, the University of Rennes 1 and the University of Potsdam organize a full day of presentations to close their summer school on “Point clouds and change detection in the geosciences”. This day is open and free for online attendance.
The detailed program is here.
On line registration here.
An overview of the program:
- Katharina Anders [DGeo Research Group, Institute of Geography, Heidelberg University] It’s about time… to observe surface dynamics in 4D point clouds
- Daniel Girardeau-Montaut [CloudCompare project] Presentation of the CloudCompare project and its latest developments
- Chelsea Scott [Arizona State University] Measuring Change at the Earth’s Surface with Topographic Differencing
- Antonio Abellan [crealp]
- Fanny Brun [Univ. Grenoble Alpes, CNRS, IRD, Grenoble INP, IGE] Glacier mass change observations with remote sensing
- Iris De Gelis [Magellium, IRISA UMR 6074, CNES] Deep learning based 3D point clouds change detection: an application to cliffs dynamics
- Zan Gojcic [Nvidia] Estimating dense 3D displacement vector fields for point cloud-based landslide monitoring
- Beth Pratt-Sitaula [UNAVCO] Point clouds in teaching: resources and strategies
With best regards,
P. Leroy (CNRS, University of Rennes 1), D. Lague (CNRS, University of Rennes 1) and B. Bookhagen (University of Potsdam)
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Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : MACLEAN
Thème :
Machine learning and computer vision in earth observation: scientific results versus industrial needs
Présentation :
In the framework of the CAp and RFIAP conferences, a workshop on machine learning and computer vision issues in the context of earth observation is planned for Tuesday 5 July. This workshop will be organised with the support of the MACLEAN action of the GDR MADICS, which aims to bring together the environmental and data science communities. More precisely, the objective of the day will be to cross-reference the needs and expectations of industrialists in the field with the work of academic research laboratories. In doing so, the workshop will aim to raise awareness of the potential of the latest academic scientific developments, to confront them with industrial realities, but also to identify scientific issues that companies are facing and for which research work needs to be undertaken.
The day will consist of invited presentations (academic and industrial), round tables, and a poster/demonstration session.
Du : 2022-07-05
Au : 2022-07-05
Lieu : Vannes
Site Web : https://caprfiap2022.sciencesconf.org/page/maclean
Date : 2022-12-02
Lieu : Paris-Dauphine University
While we are experiencing a rapid increase in Volume, Velocity and Variety of Remote Sensing data, most Remote Sensing platforms and systems are still relying on the traditional data management strategies. These strategies use file management systems or relational data management systems to manage data objects, their catalogs, and the associated metadata. However, with the explosion of data in Remote Sensing, this approach is reaching its limits in both data and metadata management, significantly reducing the performance of application layers on top of those Remote Sensing platforms and systems. The aims of RSDM-GeoSci are to promote the effective uses of appropriate data management technologies and to increase the value of Remote Sensing data. In this inaugural workshop, we focus on bringing together a research community to review the state of art in data management tools and understand the application requirements. Invited talks and submissions to workshops would describe consolidated requirements, novel research topics, use cases of emerging technologies, and application trends. Topics may include, but are not limited to:
Spatio-temporal database solutions for Big Remote Sensing Data
Graph databases, knowledge graph, graph visualization, web semantics tools/technologies for managing and discovering data and metadata in Remote Sensing
Novel database solutions for Analysis-Ready Data (ARD)
Using Big Data management and analysis tools for Remote Sensing data management and analysis
(Near-)Real-time intelligence from Remote Sensing platforms
The workshop also welcomes submissions showcasing use cases that describe adaptations and enhancements of data management technologies for use in real-world remote-sensing applications (such as data discovery dashboards and data pipelines).
Notre site web : www.madics.fr
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Date : 2023-01-17
Lieu : EGC 2023
Lyon
Présentation de l’atelier
Cet atelier a pour objectif de réunir les chercheurs intéressés par les mécanismes d’attentions et leur apport dans le domaine de l’apprentissage automatique. Notre ambition est de permettre aux participants d’aborder tous les thèmes allant de la modélisation de l’attention aux applications en passant par les architectures basées sur de tels mécanismes. Les problématiques abordées lors de cet atelier peuvent concerner les processus de modélisation, extraction d’information, etc., ou les applications associées. L’atelier concerne aussi bien les chercheurs du monde académique que ceux du secteur industriel, et autant les notions conceptuelles que les applications. L’atelier est ouvert en termes de propositions. Nous souhaitons stimuler un échange et des discussions aussi bien du point de vue théorique qu’expérimental :
Quels succès ont été récemment rencontrés, et quels échecs ?
Quel est l’apport ?
Comment l’évaluer ?
Quid de l’explicabilité ?
Les présentations pourront concerner un travail abouti, des réflexions sur la modélisation ou un travail préliminaire, ainsi que la réalisation de démonstrations.
Format des soumissions :
Nous proposons deux types de soumissions :
Soumission classique : article 12 pages maximum
Soumission courte : article 2 pages maximum
Les articles sont soumis suivant le format d’EGC. Les actes de l’atelier seront de plus mis à disposition sur le Web.
Dates importantes
Date limite de soumission des articles : 27 novembre 2022.
Notification aux auteurs : 16 décembre.
Lien de soumission :
https://easychair.org/my/conference?conf=m3a2023
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