Nesrine Chehata (Dr)

Au laboratoire MATIS de 2001 à 2006
Chercheur associé

Téléphone actuel : 33 5 57 12 10 38

Contact : nesrine.chehata(at)ipb.fr



Maître de conférences en Informatique (ENSEGID - Bordeaux INP)




Sujet de recherche au laboratoire MATIS

  • Apprentissage automatique
  • Sélection d'attributs
  • Fusion de données
  • Segmentation sémantique
  • Traitement de données optique à Très haute résolution Spatiale et LiDAR
  • Reconstruction de surfaces 3D en milieu urbain dense



Formation

Thèse en informatique soutenue en 2005 (Université René Descartes - Paris 5):
Modélisation 3D de scènes urbaines à partir d'images satellitaires à très haute résolution
Dirigée par Georges Stamon, encadrement : Franck Jung.

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Habilitation à Diriger des Recherches en Informatique soutenue en 2017 (Université Paris-Est) :
Contributions méthodologiques pour la caractérisation des milieux par imagerie optique et LiDAR
Référant HDR : Nicolas Paparoditis.



  • 2001-2005 : Doctorat en informatique à l’université René Descartes - Paris 5, mention très honorable,
  • 2000-2001 : DEA Photonique, Image et Cybernétique à l’Ulp Strasbourg I, mention Bien,
  • 1998-2001 : Ingénieur physicienne de l’Ecole Nationale Supérieure de Physique de Strasbourg,



Parcours professionnel

  • Depuis 2014 : Maître de conférences en informatique à l'ENSEGID-Bordeaux-INP. Spécialité traitement d'images et télédétection.
  • 2012-2014 : Mise en délégation en tant que chargée de recherches à l'UMR LISAH 144 - IRD
  • 2006-2011 : Maître de Conférences en Informatique à l'Institut EGID - Université Bordeaux III, Spécialités: imagerie, télédétection
  • 2004-2006 : Poste ATER (Attaché Temporaire d’Enseignement et de Recherche) en informatique à Paris 5,
  • 2004-2005 : Demi-poste ATER en informatique à Paris 5,
  • 2001-2005 : Doctorat en Traitement d’Images et Vision par Ordinateur en collaboration avec l’Institut Géographique National (IGN France), le Centre National d’Études Spatiales (CNES-Toulouse) et le laboratoire CRIP5-SIP de l’université Paris 5, sous la direction du Pr. Georges Stamon,
  • Mars-Septembre 2001 : Stage de DEA et Projet de fin d’études de 6 mois à Thomson R&D Rennes: Combinaison des techniques de segmentation en régions avec les descripteurs couleur locaux.
  • Juillet-Septembre 2000 : Stage d’ingénieur de 3 mois à Schlumberger Clamart: Développement d’une application utilisant la reconnaissance vocale, basée sur la Speech API de Microsoft et Visual C++,


Contributions scientifiques et techniques

Je m'intéresse à répondre aux besoins en cartographie de l'occupation du sol à grande et large échelle avec une précision sémantique fine ainsi qu'à la production de modèles numériques de terrain fins (photgrammétriques ou LiDAR).

Mes activités de recherche portent sur des développements méthodologiques en traitement et analyse des données de télédétection pour la caractérisation et le suivi des milieux. Je me spécialise dans le traitement des images optiques à Très Haute Résolution spatiale ou spectrale et des nuages de points 3D Lidar.

Mes travaux peuvent être regroupés suivant 3 axes de recherche méthodologiques:

  • Axe 1 : Sélection d’attributs

      • Stratégies séquentielles
      • Stratégies par ensembles de classifieurs
      • Stratégies stochastiques

    Applications : caractérisation de variables biophysiques forestières , classification multi-sources optique et LiDAR, extraction de bandes utiles en imagerie hyperspectrale pour l’optimisation de la configuration d’un capteur


  • Axe 2 : Les méthodes de segmentation 2D/3D·

      • segmentation multi-échelles
      • segmentation par coupes de graphe
      • segmentation par relaxation probabiliste
      • segmentation sémantique

    Applications : segmentation de nuages de points 3D, détection de bâtiments, délimitation du parcellaire agricole, détection de routes à partir de données LiDAR


  • Axe 3 : Méthodes d’apprentissage

      • ensemble de classifieurs, marge d’ensemble
      • apprentissage actif
      • optimisation de l’apprentissage
      • partitionnement hiérarchique

    Applications : production de MNT LiDAR, délimitation du parcellaire agricole, détection de changement, classification de l’occupation du sol à large échelle



Compétences

Traitement d’images, télédétection, classification, segmentation, sélection d’attributs, classifieurs d’ensemble, approches hiérarchiques, fusion de données

Données : LiDAR, imagerie optique THR, hyperspectrale

Applications : urbain, forêt, agriculture




Post-doc encadrés au MATIS :
  • Walid Ouerghemmi : Fusion décisionnelle de données multi-échelles en milieu urbain.


Stages encadrés hors Équipe MATIS :
  • Stage de fin d'études, Safa Aloui, Fev-Juin 2017 : Détection de strates forestières 3D à partir de données LiDAR
  • Stage de master, Nouha Touihri, Fev-Dec 2017 : Classification de types de peuplements forestiers par données multicapteurs (Pléiades et Sentinel)
  • Stage de master, Meriam Mejri, Fev-Juin 2016 : Mesures de performance de méthodes de segmentation d’images pour l’identification de parcellaires culturaux
  • Stage de master, Houssem Daagi, Juin 2015-Juin 2016 : Cartographie de l’occupation du sol et délimitation du parcellaire agricole sur le bassin versant du Lebna , Cap Bon – Tunisie
  • Stage de fin d'études, Walid Bouceffa, Fev-Juin 2014: Mise en place d'une chaîne de classification de l'occupation du sol à grande échelle : application en milieu cultivé, bassin versant du Lebna, Cap Bon
  • Stage de recherche, Ines Ben Slimene, Fev-Juin 2017: Apprentissage actif pour la classification de l'occupation du sol à grande échelle.
  • Stage de fin d'études, Karim Ghariani, Fev-Juil 2013: Classifieurs d'ensemble exploitant les faibles marges: application à la détection de limites parcellaires.
  • Stage de fin d'études, Safa Najar, Fev-Juil 2013: Sélection de bandes utiles à partir de données hyperspectrales par random Forests, application à la caractérisation des matériaux urbains.
  • Stage de Master 2, Nahed Matoussi, Juil 2012- Mai 2013: Caractérisation des états de surface par imagerie Trés haute résolution: cas du BV du Lebna, Cap-Bon Tunisie. En collaboration avec l'INRGREF.
  • Stage de 2ème année école d'ingénieur, Mohamed Mahmoud Sidi Youssef, Juin-Août 2012: Classification SVM des propriétés des sols par imagerie hyperspectrale.
  • Stage de Master 2 Camille Orny, Avr-Sep 2009: Détection de changements à partir d'images Formosat pour la cartographie des dégâts de tempête sur la forêt des Landes.



Thèses encadrées soutenues

  • Encadrement de Arnaud Le Bris (soutenue en 2015)
    Optimisation de la configuration d’un instrument superspectral aéroporté pour la classification : application au milieu urbain
    (Thèse dirigée par Nicolas Paparoditis, Université Paris-Est).
  • Encadrement de Benoit Beguet (soutenue en 2014)
    Caractérisation de la structure forestière et détection de changements à partir d'images THR
    (Thèse dirigée par Samia Boukir, équipe G&E, ENSEGID).
  • Encadrement de Li Guo (soutenue en 2014)
    Classifieurs multiples intégrant la marge d'ensemble : application aux données de télédétection
    (Thèse dirigée par Samia Boukir, équipe G&E, ENSEGID).


Thèses encadrées en cours

  • Encadrement de Ines Ben Slimene (en cours depuis 2014)
    Apprentissage actif pour la classification de séries temporelles d'images. Application au suivi de l'occupation du sol à partir d'images satellitaires à haute résolution spatiale et temporelle
    (Thèse dirigée par Riadh Imed Farah, Ecole nationale des sciences de l'informatique).


Stages encadrés

  • 2017 : Analyse de séries temporelles d’images Sentinel et intégration de connaissances pour la classification en milieu agricole
    Par Bailly Simon (Phelma – SICOM, Grenoble INP).
  • 2013 : Amélioration de segmentations d'image par reconnaissance de formes
    Par Mahmoud Mohammed Sidi Youssef (Sup'Com Tunis).
  • 2013 : Stage de fin d'études, Karim Ghariani, Fev-Juil 2013: Classifieurs d'ensemble exploitant les faibles marges: application à la détection de limites parcellaires
    Par Karim Ghariani (INSAT Tunis).
  • 2009 : Extraction d’objets verticaux à partir de nuages de points 3D en milieu urbain acquis par laser terrestre embarqué
    Par Sterenn Liberge (Master Recherche, Image et Vision, Ecole Nationale Supérieure de Physique de Strasbourg).
  • 2009 : Détection de changements à partir d’images Formosat pour la cartographie des dégâts de tempête sur la forêt des Landes
    Par Camille Orny (Master2 AgroTIC, INRA).
  • 2004 : Développement d'une plate-forme d'évaluation de MNE (Modèle Numérique d'Elévation)
    Par Mu Xie (Ecole Pour l'Informatique et les Techniques Avancées - EPITA).



Enseignement

  • 2006-2011 : Programmation C/C++, traitement d'images, analyse de données, télédétection
  • 2011-2016 : Traitement d'images, analyse de données, géomatique, BDG

Informatique

  • TD et TP en Programmation structurée (langage C),
    L1, L2, Université Paris 5. De 2001 à 2005.
  • TP Programmation langage C++,
    Ecole Centrale d'Electronique de Paris. De 2002 à 2003.
  • Cours et TP en Programmation structurée,
    M1/M2, Université Paris 5. De 2004 à 2006.
  • TD et TP en Programmation structurée avancée, TDA,
    L2, Université Paris 5. De 2004 à 2005.
  • TP de Java,
    L3, Université Paris 5. De 2005 à 2006.

Traitement des Images

  • Traitement et interprétation des images médicales,
    Mastère spécialisé en informatique médicale, Faculté de médecine de Sousse, Tunisie. De 2002 à 2003.
  • TD en analyse d’images,
    M2, Ingénierie et Sciences du vivant, Université Paris 5. De 2005 à 2006.



Publications

Chapitres de livres

C. Mallet, N. Chehata, J.S. Bailly. Méthodes de traitements de données lidar (chapitre 6). In : Télédétection pour l'Observation des Surfaces Continentales. Baghdadi N., Zribi M. (Eds), Editions ISTE, Elsevier, 2016.

C. Mallet, N. Chehata, J.S. Bailly. Airborne lidar data processing (Chapter 6). In: Optical Remote Sensing of Land Surface Baghdadi N., Zribi M. (Eds), Elsevier, 2016.

X. Briottet, N. Chehata, R. Oltra-Carrio, A. Le_Bris, C. Weber. Télédétection optique en milieux urbains (Chapitre 1). In : Télédétection pour l'Observation des Surfaces Continentales en zones urbaines et côtières, Baghdadi N., Zribi M. (Eds), ISTE, Elsevier, 2016.

X. Briottet, N. Chehata, R. Oltra-Carrio, A. Le_Bris, C. Weber. Optical Remote Sensing in Urban Environments (Chapter 1). Land Surface Remote Sensing in Urban and Coastal Areas, Baghdadi N., Zribi M. (Eds), Elsevier, 2016.

Articles de revues avec comité de lecture

A. Ferraz, C. Mallet, N. Chehata. Large-scale road detection in forested mountainous areas using airborne topographic lidar data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 112, pp.23-36, February 2016.

A. Ferraz, C. Mallet, N. Chehata. Détection à haute résolution spatiale de la desserte forestière en milieux montagneux. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, 211-212, pp. 103-117.

N. Chehata, K. Ghariani, A. Le_Bris, P. Lagacherie. Délimitation des parcelles agricoles par classification d'images Pléiades. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, vol. 209, pp. 165-171, 2015.

C. Mallet, N. Chehata, G. Mercier. Editorial Theme Issue "Multitemporal remote sensing data analysis". ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing vol. 107, pp.1-2.

J. Smeeckaert, C. Mallet, N. David, N. Chehata, A. Ferraz. Large-scale classification of water areas using airborne topographic lidar data. Remote Sensing of Environment 138:134-148, November 2013.

L. Guo, N. Chehata, C. Mallet, S. Boukir. Relevance of airborne lidar and multispectral image data for urban scene classification using Random Forests. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 66(1), pp.56-66, January 2011.

F. Bretar, N. Chehata. Terrain Modelling from lidar range data in natural landscapes: a predictive and Bayesian framework . IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 48, n°3, pp. 1568--1578, March 2010.

F. Bretar, N. Chehata. Génération de Modèles Numériques de Terrain par fusion de données lidar et image. Traitement du Signal, vol. 26 (2), avril 2009.

N. Chehata, F. Jung, G. Stamon. A graph cut optimization guided by 3D-features for surface height recovery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 64(2), pp.193-203 , March 2009.

N. Chehata, G. Stamon. Évaluation de produits cartographiques: un système opérationnel à différents niveaux de contrôle. Traitement du Signal, vol. 24, n° 5.

N. Chehata, M. Pierrot-Deseilligny, G. Stamon. Génération de MNE hybrides (raster/ vecteur) : optimisation à base de flots de graphes contrainte par des primitives. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n°176 (2004-4), pp 30-41, 2004.

Articles de conférences avec comité de lecture

A. Le_Bris, N. Chehata, X. Briottet, N. Paparoditis. Hierarchically exploring the width of spectral bands for urban material classification. JURSE 2017, Dubai, UAE, March 2017.

W. Ouerghemmi, A. Le_Bris, N. Chehata, C. Mallet. A two-step decision fusion strategy: application to hyperspectral and multispectral images for urban classification. ISPRS Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2017.

A. Le_Bris, N. Chehata, X. Briottet, N. Paparoditis. Spectral band selection for urban material classification using hyperspectral libraries. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 3 (7), pp. 33-40, ISPRS Congress, Prague, Juillet 2016.

A. Le_Bris, N. Chehata, X. Briottet, N. Paparoditis. A Random Forest class memberships based wrapper band selection criterion : application to hyperspectral. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Milan, Italie, Juillet 2015.

A. Le_Bris, N. Chehata, X. Briottet, N. Paparoditis. Extraction of optimal spectral bands using hierarchical band merging out of hyperspectral data. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 15 (3/W3), pp. 459-465, Octobre 2015.

C. Cazals, H. Benelcadi, P.-L. Frison, G. Mercier, C. Lardeux, N. Chehata, J.-P. Rudant. Contribution of textural information from TerraSAR-X image for forest mapping. In Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), IEEE International, pp.549-552, July 2015.

M. M. Sidi Youssef, C. Mallet, N. Chehata, A. Le_Bris, A. Gressin. Détection de bâtiments à partir d’une image satellitaire par combinaison d’approches ascendante et descendante. Reconnaissance de Formes et l'Intelligence Artificielle, Rouen, France, 30 juin-4 juillet 2014.

N. Chehata, A. Le_Bris, S. Najjar. Contribution of band selection and fusion for hyperspectral classification. Proc. of the IEEE WHISPERS'14 , Lausanne, Switzerland, Juin 2014.

A. Le_Bris, N. Chehata, X. Briottet, N. Paparoditis. Use intermediate results of wrapper band selection methods : a first step toward the optimisation of spectral configuration for land cover classifications. Proc. of the IEEE WHISPERS'14, Lausanne, Suisse, Juin 2014.

A. Ferraz, C. Mallet, N. Chehata. Large scale road network extraction in forested mountainous areas using airborne laser scanning data .. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Québec City, Canada, July 2014.

M. M. Sidi Youssef, C. Mallet, N. Chehata, A. Le_Bris, A. Gressin. Combining top-down and bottom-up approaches for building detection in a single very high resolution satellite image. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Québec City, Canada, Juillet 2014.

K. Ghariani, N. Chehata, A. Le_Bris, P. Lagacherie. Agricultural field delimitation using active learning and random forests margin . Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Québec City, Canada, Juillet 2014.

A. Le_Bris, N. Chehata, X. Briottet, N. Paparoditis. Identify important spectrum bands for classification using importances of wrapper selection applied to hyperspectral data. Proc. of the 2014 International Workshop on Computational Intelligence for Multimedia Understanding (IWCIM'14) - 2014 , Paris, France, Novembre 2014.

J. Smeeckaert, C. Mallet, N. David, A. Ferraz, N. Chehata. Large-scale water classification of coastal areas using airborne topographic lidar data. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) , Melbourne, Australia, July 2013.

A. Le_Bris, F. Tassin, N. Chehata. Contribution of texture and red-edge band for vegetated areas detection and identification. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Melbourne, Australia, Juillet 2013.

N. Chehata, A. Le_Bris, P. Lagacherie. Comparison of VHR panchromatic texture features for tillage mapping. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Melbourne, Australie, Juillet 2013.

A. Le_Bris, N. Chehata. Change detection in a topographic building database using submetric satellite images. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. 38 (3/W22), pp. 25-30, Münich, Allemagne, Octobre 2011.

L. Guo, N. Chehata, S. Boukir. A Two-Pass Random Forests Classification of Airborne Lidar and Image Data on Urban Scenes . IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1369-1372, Hong-Kong, China, 26-29 September 2010.

L. Guo, S. Boukir, N. Chehata. Support Vectors selection for supervised learning using an ensemble approach. IAPR International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 37-40, Istanbul, Turkey, 23-26 August 2010.

N. Chehata, L. Guo, C. Mallet. Airborne Lidar feature Selection for urban classification using Random Forests. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. 38 (Part 3/W8), pp.207-212, Paris, France, September 2009.

N. Chehata, L. Guo, C. Mallet. Contribution of Airborne Full-Waveform Lidar and Image Data for Urban Scene Classification. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Cairo, Egypt, November 2009.

N. Chehata, F. Bretar. Génération de Modèles Numériques de Terrain à partir de données LIDAR par approche multi-résolutions. Traitement et Analyse de l'Information: Méthodes et Applications (TAIMA), Hammamet, Tunisia, may 2009.

N. Chehata, F. Bretar. Terrain modeling from Lidar Data: Hierarchical K-Means filtering and markovian regularization. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), San Diego, USA, October 2008.

F. Bretar, N. Chehata. Digital Terrain Model on Vegetated Areas: Joint Use of Airborne Lidar Data and Optical Images. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. 36 (Part 3/W49A), Munich, Germany, September 2007.

N. Chehata, M. Pierrot-Deseilligny, G. Stamon. Hybrid DEM generation constrained by 3D-primitives : A global optimization algorithm using graph cuts. IEEE International Conference on Image Processing ICIP'05, pp 117-120, Genoa, Italia, September 2005.

N. Chehata, F. Jung, M. Pierrot-Deseilligny, G. Stamon. Reconstruction de facettes 3D par approche hiérarchique par régions à partir de couples d’images satellite en milieu urbain.. International Conference on Sciences of Electronic, Technologies of Information and Telecommunications (SETIT), Sousse, Tunisia, March 2004.

N. Chehata, F. Jung, M. Pierrot-Deseilligny, G. Stamon. A Region-Based Matching Approach fro 3D-Roof Recostruction from HR Satellite Stereo Pairs. Digital Image Computing Techniques and Applications (DICTA), vol II, pp 889-898, Sydney, Australia, December 2003.

N. Chehata, M. Pierrot-Deseilligny, F. Jung, G. Stamon. Extraction of 3D primitives from stereopairs of satellite images for automatic reconstruction of buildings. IAPR Machine Vision and Application, pp.636-639, Nara, Japan, December 2002.

Articles de conférences sans comité de lecture

A. Le_Bris, N. Chehata, X. Briottet, N. Paparoditis. Very high resolution land cover extraction in urban areas. Proc. of the 8th EARSeL Imaging Spectrometry Workshop, Nantes, France, Avril 2013.

S. Liberge, B. Soheilian, N. Chehata, N. Paparoditis. Extraction of vertical posts in 3D laser point clouds acquired in dense urban areas by a mobile mapping system. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. 38, Part 3B, Paris, France , 1-3 Septembre 2010.

N. Chehata, N. David, F. Bretar. Lidar data clasification using hierarchical K-means clustering. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. 37 (Part 3B), pp.325-330, Beijing, China, July 2008.

Rapports techniques

N. Chehata. Hybrid Digital Elevation Model production guided by 3D-primitives: A global optimization algorithm using graph cuts . Rapport technique, 2006/1, SIP-CRIP5 (Université Paris 5).

N. Chehata. Extraction de primitives 3D pour la reconstruction 3D de bâti milieu urbain à partir de couples d’images satellites haute résolution. Rapport technique, 2003/1, SIP-CRIP5 (Université Paris 5), 2003.



Divers

Publications hors Équipe MATIS

I. Ben Slimene, N. Chehata, I.R. Farah, P. Lagacherie and J.S Bailly. Agricultural Land cover mapping by active learning from multispectral spot-7 satellite image. In International Conference Exhibition Advanced Geospatial Science Technology (TeanGeo 2016), 2016.

J.S. Bailly, G.Sofia, N. Chehata and P. Tarolli. Farmland terrace slope detection from pleiades digital elevation models. In EGU 2015-10021, session SSS2.5/GM6.6/HS12.3 Agricultural terraces of the world., eISSN:1607-7962, 2015.

G. Sofia, J.-S. Bailly, N. Chehata, P. Tarolli, and F. Levavasseur. Comparison of pleiades and lidar digital elevation models for terraces detection in farmlands. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 99, pp.1–10, 2016.

I. Ben Slimene-Ben Amor, N. Chehata, P. Lagacherie, J-S. Bailly , and Riadh Imed Farah. Can we automatically choose best uncertainty heuristics for large margin active learning? In IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2015, 2015.

B. Beguet, D. Guyon, S. Boukir, and N. Chehata. Automated retrieval of forest structure variables based on multi-scale texture analysis of {VHR} satellite imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 96(0):164–178, 2014.

B. Beguet., N. Chehata, D. Guyon and S. Boukir. Quantification et cartographie de la structure forestière à partir de la texture des images Pléiades. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, 208, pp.83-88, 2014.

B. Beguet, D. Guyon, S. Boukir, and N. Chehata. Classification of forest structure using very high resolution pleiades image texture. In IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2014, pages 2324–2327, 2014.

I. Ben Slimene, N. Chehata, I.R. Farah, and P. Lagacherie. Uncertainty heuristics of large margin active learning for hyperspectral image classification. In IEEE IPAS’14 International Image Processing applications and systems conference 2014, pp.1–6, 2014.

N. Chehata, C. Orny, S. Boukir and D. Guyon, Object-based change detection in wind-storm damaged forest using high resolution multispectral images, International Journal of Remote Sensing, ISPRS , 35, pp.4758-4777, 2014.

S. Boukir , C. Orny, N. Chehata and D. Guyon, Détection de changements structurels sur des images satellite haute résolution. Application en milieu forestier. Revue Traitement du signal, volume 30, no 6/2013, pp.401-428, 2013.

B. Beguet, S. Boukir, D. Guyon and N. Chehata, Modelling-based feature selection for classification of forest structure using very high resolution multispectral imagery. IEEE SMC, pp.4294-4299, 2013.

S. Boukir, L. Guo, N. Chehata, Classification of remote sensing data using margin-based ensemble classifiers methods. IEEE ICIP 2013 (IEEE International Conference on Image Processing), pp.2602-2606, Melbourne, Australia, September 2013

B. Beguet, N. Chehata, S. Boukir, D. Guyon, Retrieving forest structure variables from Very High Resolution satellite images using an automatic method. ISPRS'2012, 22nd Congress of the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Melbourne, Australia, August 2012.



Site internet de la recherche à l'IGN