Pauline Perbet

Candidate au doctorat

Projet de recherche
Utilisation des réseaux de neurones profonds pour combiner les technologies LiDAR et satellitaires pour l'analyse de l'état de régénération de la forêt boréale à l'échelle du Québec

Le récent projet d'acquisition de données par le capteur LiDAR (light detection and ranging) à l'échelle provinciale du Québec offre à la communauté universitaire une nouvelle source de données pour estimer l'état de régénération de la forêt à grande échelle. Ce projet de doctorat permettra tout d'abord de développer les techniques d'estimation du volume de bois en milieux boréal à partir de LiDAR aéroporté. Les méthodes d'intelligence artificielle seront ensuite évaluées pour combiner les informations LiDAR de structure de la forêt avec les archives des satellites optiques Landsat. L'objectif général de mon projet de recherche est de développer une méthode basée sur l'intelligence artificielle pour analyser efficacement et automatiquement des images satellitaires et des données LiDAR. Cette méthode permettra de dessiner les modèles temporels de régénération des forêts, pour obtenir une cartographie objective de l'état de la forêt boréale au Québec.

Direction: Martin Béland

Codirection :