Stage – Super-résolution spectrale d’images multispectrales par Deep Learning
Job description
L’unité Earth Observation est en charge des activités de traitement d’images d’origine spatiale. Ses domaines d’expertise sont : la géométrie des capteurs et le traitement d’image, la calibration/validation et le contrôle qualité et les services d’observation de la Terre. Nos experts en télédétection, nos scientifiques et nos concepteurs de logiciels spécialisés se concentrent sur les programmes de R&D, les algorithmes de traitement, les systèmes de segment sol et les services environnementaux. Observer la Terre depuis l’espace, surveiller notre environnement et les changements climatiques sont nos défis.
Pour son équipe spécialisée dans la physique d’acquisition des images par satellite et les études 2D/3D, Magellium propose le stage suivant intitulé :
Super-résolution spectrale d’images multispectrales par Deep Learning
CONTEXTE
Les missions d’observation de la Terre cherchent à affiner les données qu’elles acquièrent, que ce soit spatialement afin d’avoir des images avec plus de détails texturaux, ou spectralement, pour étudier la composition de l’atmosphère ou caractériser les matériaux en présence dans la scène observée.
Afin de préparer les futures missions d’observation et analyser les possibles applications, savoir simuler de telles données est un enjeu important.
Les capteurs capables d’acquérir une scène avec un nombre important de bandes spectrales (plus d’une centaine en général) se nomment capteurs hyperspectraux. Ces capteurs restent à l’heure actuelle peu nombreux et pour la grande majorité, leurs données ne sont pas disponibles massivement et librement, limitant donc les études possibles notamment en deep learning dont les modèles demandent un gros volume de données pour l’entraînement. De plus, une résolution spectrale élevée s’accompagne d’une dégradation de la résolution spatiale car moins de photons de la longueur d’onde captée atteignent le détecteur.
La mission Sentinel-2 du programme européen Copernicus offre de manière libre un volume important de données multispectrales (13 bandes) sur l’ensemble du globe avec une haute résolution spatiale (10m à 60m selon les bandes).
D’autre part, les méthodes de Deep Learning, notamment basées sur les Transformers, ont montré des performances impressionnantes pour des applications à partir d’images de la vie courante et les performances sur images satellitaires sont très encourageantes.
Nous proposons ainsi d’explorer la possibilité de faire de la super-résolution spectrale, c’est-à-dire augmenter le nombre de bandes spectrales de Sentinel-2 à résolution spatiale constante.
SUJET
Dans le cadre de ce stage, nous souhaitons explorer les méthodes de Deep Learning pour faire de la super-résolution spectrale à partir d’images multispectrales. Ce cadre impose une rigueur en termes de conditionnement des méthodes afin de produire de la donnée physiquement réaliste. En outre, on se propose d’étudier le conditionnement par banque de spectres.
Le candidat pourra s’appuyer sur des outils internes Magellium ou des outils open source, qu’il s’agira d’intégrer ou d’améliorer selon leur capacité à répondre au besoin.
Le déroulement du stage sera le suivant:
- Une phase d’état de l’art pour étudier les solutions existantes, identifier les algorithmes existants et ceux manquants, identifier les bases de données existantes en hyperspectral, analyser leurs couvertures et leurs manquements, identifier les bases de données de banques de spectre etc.
- Une phase de préparation de la base de données au niveau “Deep Learning Ready”. Elle pourra comprendre par exemple la complétion d’une base de données hyperspectrale existante (telle que HySpecNet-11k) avec des données Sentinel-2.
- Une phase de design et d’implémentation des algorithmes sélectionnés.
- Une phase d’évaluation quantitative et qualitative et la comparaison à des méthodes de l’état de l’art.
Le développement sera fait en Python et s’appuiera sur PyTorch pour le Deep Learning.
PERSPECTIVE
Dans la continuité de ce stage, un poste en CDI pourra être proposé au candidat.
Profile required
Etudiant(e) en cursus universitaire ou en école d’ingénieur et préparant un diplôme de niveau Bac+5 dans le domaine de l’ingénierie avec une formation mathématiques rigoureuse, et idéalement une spécialisation en traitement d’image et notamment en Intelligence Artificielle/Deep Learning, vous êtes intéressé(e) et motivé(e) pour travailler dans le domaine de l’Observation de la Terre.
Une appétence pour la recherche et une forte capacité à travailler en autonomie sont recherchées. Une formation en télédétection est un plus.
At Magellium, diversity and inclusion are fundamental to our operations and rooted in our values. We respect the diversity of our employees, their experiences, backgrounds and disabilities, and offer equal opportunities to all. All different, all competent!
Mots clés : satellite optique, donnée hyperspectrale, observation de la Terre, deep learning
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Magellium Artal Group has over 26 years' experience in data engineering, imaging and IT technologies. We use innovation and know-how to meet our customers' needs, even the most specific and complex. As an active player in our ecosystem, we advocate strong, meaningful values and give priority to achievable commitments and concrete actions.
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Our Works Committee is constantly working to introduce new benefits to make our employees feel recognised and valued. In addition to paying 50% of public transport fares, we offer luncheon vouchers, a profit-sharing bonus, vacation bonuses, numerous partnerships with gyms, discounts with many companies, discounts on in-house activities, and more.
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As part of its strategic orientations, we wanted to define areas of improvement for the implementation of responsible governance in line with the challenges of sustainable development and the role of employees in the company.
89/100
Gender equality index in 2023
79kg of CO2*
saved in 2023 *according to Easytri
Over 350 projects
We have contributed and continue to contribute to numerous French, European and international projects. See our dedicated page for a non-exhaustive list of projects in which we have participated or are currently participating.
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Do you take on work-study students?
We can take on work-study students subject to availability of places and the company/school rhythm, as some projects are not always compatible with a work-study rhythm.
What is the recruitment process at Magellium Artal Group?
The process is fast! We first contact you for an initial discussion with the HR department by telephone or, ideally, on site at our premises. This allows you to immerse yourself in the company and discuss our vision, our values and the job's missions. Then, depending on the nature of the position, we propose a technical discussion with the project manager or the manager of the unit to which you will be assigned. We make sure that each exchange is as natural as possible to put you in the best possible conditions. If there is a specific arrangement to be made for your situation, please let us know!
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You can apply for our vacancies directly on our website www.magellium.com in the Join us tab.
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Yes, when you arrive you'll be provided with a workstation complete with monitor, PC, keyboard and mouse. Office supplies will also be at your disposal.
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At Magellium Artal Group, we are committed to the fight against climate change through various actions.
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When it comes to digital technology, for example, we apply responsible practices to our IT equipment and systems. In 2023, six employees received training in eco-design.
We also promote environmentally-friendly transport and offer bicycle mileage allowances. As a result, 20% of our employees come by bike and 25% use public transport.
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What are your social and financial benefits?
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Yes, our Social and Economic Committee (ESC) regularly organises activities for colleagues. From escape games to music evenings and Mario Kart tournaments, you'll find plenty of opportunities to meet your colleagues and strengthen ties!
