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Devis Tuia

EPFL Valais Wallis
EPFL ENAC IIE ECEO
Route des Ronquos 86
1951 Sion

EPFL ENAC SSIE-GE
GR B0 421 (Bâtiment GR)
Station 2
1015 Lausanne

Expertise

Remote Sensing Image processing Image classification Biophysical parameters retrieval Pattern recognition

Prix et distinctions

ISPRS president citation award

Recognition of outstanding services in the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS)

2022

Fellow of the IEEE

IEEE

2024

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

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

Current Phd

Nina Marion Aurélia Van Tiel, Gianfranco Basile, Robin Zbinden, Giacomo Günter May, Valentin Alexandre Guy Gabeff, Chang Xu, Manon Béchaz, Hugo Laurent Pascal Porta, Li Mi, Jan Pisl, Valérie Zermatten, Jonathan Sauder, Filip Dorm

Past Phd As Director

Thiên-Anh Nguyen, Christel Tartini-Chappuis

Past Phd As Codirector

Timothée Produit, Matthew Josef Parkan

Courses

Eléments de géomatique

ENV-140

Bases de la géomatique pour les ingénieur·e·s civil et en environnement. Présentation des méthodes d'acquisition, de gestion et de représentation des géodonnées. Apprentissage pratique avec des méthodes topométriques et d'imagerie du territoire.

Frontiers of Deep Learning for Engineers

CIVIL-611

The seminar aims at discussing recent research papers in the field of deep learning, implementing the transferability/adaptability of the proposed approaches to applications in the field of research of the Ph.D. student.

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.

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.