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Évaluation du potentiel des réseaux de neurones avec apprentissage profond pour la discrimination par télédétection spatiale de plantations arborées tropicales. Zahi Abir. 2023. Alès : IMT Mines Alès, 48 p. Mémoire de fin d'études : IMT Minès Alès

Deep learning pour la détection, délimitation et discrimination d'arbres à partir d'images à très haute résolution spatiale. Imbert Florent. 2021. La Rochelle : La Rochelle université, 54 p. Mémoire de master 2 : Mathématiques appliquées : La Rochelle université

M3Fusion : Un modèle d'apprentissage profond pour la fusion de données satellitaires Multi-{Echelles/Modalités/Temporelles}. Benedetti Paola, Gaetano Raffaele, Osé Kenji, Pensa Ruggero, Dupuy Stéphane, Ienco Dino. 2018. . SFPT. Marne-la-Vallée : s.n., 8 p. Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection, Marne-la-Vallée, France, 26 Juin 2018/27 Juin 2018.

Prédire la structure des forêts tropicales humides calédoniennes : analyse texturale de la canopée sur des images Pléiades. Blanchard Elodie, Birnbaum Philippe, Proisy Christophe, Ibanez Thomas, Vandrot Hervé, Chambrey Céline, Hequet Vanessa, Couteron Pierre. 2015. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection (209) : 141-147.