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Time-Traveling Trees: Machine-reading the Past, Present, and Future of Climate Change Adaptation from Archival Aerial Photography

Description du projet

Cartographier les changements environnementaux dans les années 1940

Alors que la science du climat s’appuie sur le flux constant de données fournies par les capteurs orbitaux, la période la plus transformatrice de l’impact humain sur la planète, la grande accélération de l’après-guerre, est antérieure à l’ère des satellites. Notre compréhension visuelle des changements écologiques est dès lors incomplète. Avant le lancement de Landsat en 1972, les données relatives au défrichement des forêts, à l’assèchement des zones humides et au réaménagement des infrastructures rurales restaient largement fragmentées et non quantifiées. Le projet 3TMAAP, financé par le CER, vise à étudier les vastes archives de photographies aériennes datant des années 1940. Contrairement aux premières images satellitaires, qui étaient souvent grossières et à faible résolution, ces relevés aériens historiques offrent une vue granulaire, capturant des détails aussi spécifiques que les haies, les cours d’eau et les limites des champs.

Objectif

This project begins with a “book:” eight historical case studies detailing environmental change will serve to produce 8 machine learning training data sets to develop a methodology for the automatic analysis of quantitative and visual environmental data from historical aerial photographs. This will allow for a new approach to study the 1940s-1990s Great Acceleration, which caused unprecedented environmental change. Becoming ubiquitous in the 1940s, aerial photography has a sub-1-meter resolution which is key to identifying non-linear, non-monumental, and pre-industrial rural environmental infrastructure (e.g. trees, waterholes, fields) and how it has changed over time. Since satellite imagery only gained a comparable high resolution in the early 2000s, the ability to machine-read aerial photographs will quadruple the availability of high-resolution geospatial data, thereby allowing a more robust and nuanced analysis of environmental and climate change. The project goals are: (1) to develop a historical ground truthing method to enhance the interpretation of historical aerial photographs to imagine historical landscapes and how they changed; (2) to produce machine deep learning training data sets by deploying historical ground truthing to identify and extract a set of features from sample areas in the study regions; (3) to use a more systematic and more historically informed object-based methodology to machine read archival aerial photography that is deployable at different spatial (local, regional, global) and temporal scales and make it available as an Open Access online software to read historical aerial photography world-wide. By unlocking the mass data contained in archival aerial photography 3TMAAP opens a new path of research by systematically integrating historical ground truthing into the automatization of geospatial analysis, dramatically deepening the time depth of high-resolution mass data for historical analysis and geospatial and climate modelling.

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. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

RESEAU FRANCAIS DES INSTITUTS D'ETUDES AVANCEES
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 651 660,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (3)

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