L'équipe s'intéresse à l'ensemble des données, structures de données, algorithmes et modèles nécessaires à l'analyse du territoire pour une meilleure compréhension de son fonctionnement et de ses évolutions (analyse menée avec des utilisateurs finaux: prescripteurs publics, chercheurs en modélisation numériques et géographiques, sociétés privées). Ce projet recouvre donc les questions liées à:

• l'intégration (mise en cohérence, fusion, enrichissement, etc.) de données hétérogènes, multi-sources et multi-dimensionnelles,
• l'organisation des données (modélisation, choix des niveaux d'analyse, identification des structures/objets/éléments pertinents d'étude, sources d'imperfection, etc.) afin de permettre
• in fine le raisonnement sur les phénomènes spatialisés, la détection et caractérisation du changement, la sémantisation, la simulation, etc.

Des objectifs transversaux se dégagent, notamment sur l'extraction et la structuration de connaissances concernant la description du territoire, sur les caractérisations possibles du territoire et de ses évolutions et la réutilisation de ces connaissances pour simuler les évolutions territoriales.
Enfin, les principaux produits des recherches de l'équipe sont guidés par les usages et visent à co-construire, à la fois avec des communautés scientifiques et des prescripteurs, des modèles, des données structurées et sémantiséesb>, des connaissances sur les territoires et ses évolutions, mais également des scénarios de simulations.

Les recherches de l'équipe contribuent donc principalement aux domaines classiques de l'information géographique que sont l'analyse spatiale (en 2D et 3D), la simulation spatialisée, l'intégration spatiale et sémantique, et la télédétection (classifications supervisée et non supervisée, détection de changements). Dans le même temps, l'équipe contribue à certains domaines de l'informatique, avec le traitement d'images, l'apprentissage automatique, le web sémantique ou les systèmes complexes. L'une des spécificités de l'équipe est sa nécessaire interdisciplinarité méthodologique pour mener à bien un certain nombre de travaux. Un cas d'étude très structurant porte sur l'occupation des sols: sa caractérisation et sa dynamique à différentes échelles spatiales et temporelles.

Les membres de l'équipe STRUDEL

• Membres permanents:
  • Clément Mallet, DR (responsable)
  • Paul Chapron, CR
  • Nathalie Abadie, CR
  • Benoît Costes, Enseignant-chercheur
  • Sébastien Giordano, CR
  • Laurence Jolivet, CR
  • Loïc Landrieu, CR
  • Arnaud Le Bris, CR
  • Julien Perret, CR
  • Marc Poupée, Enseignant-chercheur
• CDD:
• Amine Bourki, post-doctorant
• Maxime Colomb, doctorant
• Oussama Ennafii, doctorant
• Anatol Garioud, doctorant
• Colin Kerouanton, doctorant
• Vivien Sainte-Fare-Garnot, doctorant

Principaux projets en cours

• HIATUS (ANR, 2019-2022): Historical Image Analysis for Territory evolUtion Stories (porteur: S. Giordano)
• MAESTRIA (ANR, 2019-2022): Multi-modal Earth Observation Image Analysis (porteur: C. Mallet)
• SODUCO (ANR, 2019-2022): Dynamiques Sociales en contexte urbain: outils, modèles et données libres -- Paris et ses banlieues, 1789-1950 (porteur: J. Perret)
• Landsense (H2020, 2017-2020): Collecte participative d'information sur l'occupation du sol
• Urclim (ERA4CS, 2017-2020): Urban CLIMate services
• PARCELLE (TOSCA, depuis 2015): Occupation des Sols opérationnelles

Publications marquantes depuis 2017

• Cura, R., B. Dumenieu, N. Abadie, B. Costes, J. Perret and M. Gribaudi (2018). Historical collaborative geocoding, ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 7, n. 7, pp. 262.
• Landrieu, L. and M. Simonovsky (2018). Large-scale point cloud semantic segmentation with superpoint graphs. CVPR, Salt Lake City, Utah, USA.
• Olteanu-Raimond, A.-M., L. Jolivet, M.-D. Van Damme, T. Royer, F. Ludovic, L. See, T. Sturn, M. Karner, I. Moorthy and S. Fritz (2018). An Experimental Framework for Integrating Citizen and Community Science into Land Cover, Land Use, and Land Change Detection Processes in a National Mapping Agency. Land, vol. 7, n. 3.
• Raguet, H. and L. Landrieu (2018). Cut-Pursuit Algorithm for Regularizing Nonsmooth Functionals with Graph Total Variation. ICML, Stockholm, Sweden.
• Brasebin, M., P. Chapron, G. Chérel, M. Leclaire, I. Lokhat, J. Perret and R. Reuillon (2017). Apports des méthodes d'exploration et de distribution appliquées à la simulation des droits à bâtir.i> Actes du Colloque International de Géomatique et d'Analyse Spatiale (SAGEO 2017)
• Brasebin, M., J. Perret, S. Mustière and C. Weber (2017). 3D urban data to assess local urban regulation influence. Computers, Environment and Urban Systems.
• Giordano, S., A. Le Bris and C. Mallet (2017). Fully Automatic Analysis of Archival Aerial Images Current status and challenges. JURSE 2017, Dubai, UAE.
• Landrieu, L., H. Raguet, B. Vallet, C. Mallet and M. Weinmann (2017). A structured regularization framework for spatially smoothing semantic labelings of 3D point clouds. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 132, pp.102-118.
• Paris, P.-H., N. Abadie and C. Brando (2017). Linking Spatial Named Entities to the Web of Data for Geographical Analysis of Historical Texts. Journal of Map & Geography Libraries, vol. 13, n. 1, pp. 82-110.

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