Description du projet
Améliorer la cartographie du littoral grâce à l’apprentissage profond
Une grande partie du plancher océanique n’est pas cartographiée, et de nombreuses cartes des régions côtières peu profondes, qui sont les plus affectées par les pressions climatiques et anthropiques, sont mal actualisées. Le projet MagicBathy, financé par l’UE, espère remédier à ce problème grâce à un nouvel algorithme d’apprentissage profond capable de mieux utiliser les images prises par les satellites et les drones. Actuellement, l’optique de l’eau peut affecter la qualité des images de drones, et la correction est onéreuse. Les images satellitaires peuvent n’offrir qu’une faible résolution. Le projet MagicBathy utilisera l’apprentissage automatique pour corriger la résolution spatiale des images satellitaires et les cartes bathymétriques qui en résultent. Les chercheurs développeront également un algorithme spécial d’amélioration de la résolution pour les images des eaux peu profondes.
Objectif
Accurate, detailed and high-frequent bathymetry, coupled with the important visual and semantic information, is crucial for the undermapped shallow coastal areas being affected by intense climatological and anthropogenic pressures. Regular UAV and satellite imagery have the potential to frequently and consistently map those areas to different extents and detail, providing ground breaking key information. However, optical properties of water severely affect images and refraction is the main factor affecting their geometry. Current Structure from Motion (SfM) based solutions for refraction correction are slow and costly. Satellite Derived Bathymetry (SDB) methods deliver faster results over huge shallow areas albeit in lower spatial resolution, failing to handle non-homogeneous seabeds. Recent methods based on Convolutional Neural Networks (CNNs) deliver either only the bathymetry or the semantics of the scene, tackling those problems separately and in one scale/modality at a time. They are mostly dedicated to satellite images, failing to address the challenges of shallow waters, being also inefficient for UAV images, preventing higher resolution results. MagicBathy will establish an advanced deep learning framework for low-cost shallow water mapping by developing a novel boundary-aware multitask, multiscale and multimodal learning approach for bathymetry and semantics together, exploiting single either UAV or satellite imagery. To overcome the domain gap, generalize and improve performance, self-supervised in-domain representation learning will be performed. To enhance the spatial resolution of low resolution satellite images and hence of the resulting bathymetric/semantic maps, a conditional generative adversarial network (cGAN)-based Super Resolution framework will be developed, dealing with the special challenges of shallow water imagery. Frameworks, models and results will be published in open access, enabling the rapid progress in shallow water mapping worldwide
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Régime de financement
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinateur
10623 Berlin
Allemagne