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Objectifs :

L’objet du stage est d’explorer de nouvelles méthodes pour l’exploitation des images hyperspetrales, en particulier pour des applications de caractérisation du végétal comme le phénotypage et la phytopathologie. Ces méthodes se basent sur des descripteurs sous formes de matrices de covariance, décrits par des modèles de mélanges. Il s’agit d’exploiter conjointement les propriétés spatiales et spectrales de ce type de données pour réaliser des segmentations non-supervisées.

>> https://jobs.inrae.fr/ot-16653

Mots-clés :

Hyperspectral, segmentation non-supervisée, clustering, statistiques bayésiennes, variété riemanniene