Devis Tuia
EPFL Valais Wallis
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Expertise
Publications représentatives
Perspectives in machine learning for wildlife conservation
D. Tuia, B. Kellenberger, S. Beery, B. Costelloe, S. Zuffi, B. Risse, A. Mathis, M. W. Mathis et al.
Published in Nature Communications in
Deep learning for the Earth Sciences: A comprehensive approach to remote sensing, climate science and geosciences.
G. Camps-Valls, D. Tuia, X. X. Zhu, M. Reichstein
Published in Wiley in
Towards a collective agenda on AI for earth science data analysis
D. Tuia, R. Roscher, J. D. Wegner, N. Jacobs, X. X. Zhu, G. Camps-Valls
Published in IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine in
Detecting mammals in UAV images: Best practices to address a substantially imbalanced dataset with deep learning
B, Kellenberger, D., Marcos, D., Tuia
Published in Remote Sensing of Environment in
RSVQA: visual question answering for remote sensing data
S. Lobry, D., Marcos, J., Murray, D., Tuia
Published in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing in
Enseignement et PhD
Doctorant·es actuel·les
Gianfranco Basile, Manon Béchaz, Valentin Alexandre Guy Gabeff, Giacomo Günter May, Hugo Laurent Pascal Porta, Hugues Alain Christian Sibille, Nina Van Tiel, Chang Xu, Robin Zbinden
A dirigé les thèses EPFL de
Li Mi (2025), Thiên-Anh Nguyen (2025), Jan Pisl (2026), Jonathan Sauder (2025), Christel Tartini-Chappuis (2025), Valérie Zermatten (2026)
A co-dirigé les thèses EPFL de
Matthew Josef Parkan (2019), Timothée Produit (2015)
Cours
Frontiers of Deep Learning for Engineers
CIVIL-611
Image processing for Earth observation
ENV-540
Ce cours introduit les méthodes de traitement d'image satellitaire et aériennes. Nous allons réviser les différents systèmes existants et ensuite nous présenterons des approches de traitement d'images basées sur l'apprentissage machine et l'apprentissage profond.
Programmation orientée projet (pour SIE)
ENV-141
Le contenu de cette fiche de cours sera disponible à la fin de l'été 2026. A noter que ce cours sera donné au printemps 2027 pour la première fois.
Sensing and spatial modeling for earth observation
ENV-408
Les étudiants se familiariseront avec les processus de cartographie à partir d'images (orthophoto et MNT), ainsi qu'avec les méthodes pour monitorer de la surface terrestre par télédétection. Apprentissage automatique et géostatistique seront abordés pour modéliser la variabilité des processus.