Machine learning and deep learning for retro-observation of critical zone processes with hyperspectral imaging

Kevin Jacq (1) , Kevin Humbert (1, 2) , Dô Ambroise Judicaël Sanon (1) , Jeanne Auboiron (1) , Thomas Gardes (1) , Bernard Fanget (3) , A Benoit (4) , Didier Coquin (4) , Pierre Sabatier (3) , F. Portet-Koltalo (2) , Yves Perrette (3) , Fabien Arnaud (3) , Maxime Debret (1)

1 M2C - Morphodynamique Continentale et Côtière
2 COBRA - Chimie Organique et Bioorganique : Réactivité et Analyse
3 EDYTEM - Environnements, Dynamiques et Territoires de Montagne
4 LISTIC - Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance

Domaines: Chimie analytique; Intelligence artificielle [cs.AI]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Sciences de l'environnement; Géochimie; Minéralogie; Stratigraphie; Machine Learning [stat.ML]

Kevin Jacq, Kevin Humbert, Dô Ambroise Judicaël Sanon, Jeanne Auboiron, Thomas Gardes, et al.. Machine learning and deep learning for retro-observation of critical zone processes with hyperspectral imaging. OZCAR TERENO International Conference, Oct 2021, Strasbourg, France. ⟨hal-03375408⟩