Unsupervised Learning of Robust Representations for Change Detection on Sentinel-2 Earth Observation Images - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Unsupervised Learning of Robust Representations for Change Detection on Sentinel-2 Earth Observation Images

Michelle Aubrun
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1111960
Andres Troya-Galvis
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1111961
Mohanad Albughdadi
Romain Hugues
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1108972
Marc Spigai
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1111962

Résumé

The recent popularity of artificial intelligence techniques and the wealth of free and open access Copernicus data have led to the development of new data analytics applications in the Earth Observation domain. Among them, is the detection of changes on image time series, and in particular, the estimation of levels and superficies of changes. In this paper, we propose an unsupervised framework to detect generic but relevant and reliable changes using pairs of Sentinel-2 images. To illustrate this method, we will present a scenario focusing on the detection of changes in vineyards due to natural hazards such as frost and hail.
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Dates et versions

hal-03361874 , version 1 (01-10-2021)

Licence

Paternité

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Citer

Michelle Aubrun, Andres Troya-Galvis, Mohanad Albughdadi, Romain Hugues, Marc Spigai. Unsupervised Learning of Robust Representations for Change Detection on Sentinel-2 Earth Observation Images. 13th International Symposium on Environmental Software Systems (ISESS), Feb 2020, Wageningen, Netherlands. pp.1-6, ⟨10.1007/978-3-030-39815-6_1⟩. ⟨hal-03361874⟩
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