Français Anglais

Université Grenoble Alpes

Ecole Doctorale EEATS

École doctorale

Électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal

photo
diplome
Thèse en ligne
diplome
Consulter la fiche auteur

Eduardo Alejandro TUSA JUMBO - Admis au titre de docteur


Adresse Professionnelle
2 Rue de la Papeterie 38402
SAINT-MARTIN-D'HERES FRANCE
eduardo127@gmail.com
etusa@utmachala.edu.ec
Identifiant ORCID 0000-0002-9408-5134
Compte LinkedIn linkedin.com/in/eduardo-tusa-75393711a

Projet professionnel :
  • enseignant-chercheur, enseignant du supérieur
  • chercheur en milieu académique
  • chercheur en entreprise, R&D du secteur privé

Techniques maîtrisées :
Compétences informatiques: Python, MATLAB, R, C++ Permis B
Compétences :
Excellentes habiletés en communication orale et écrite ( espagnol et anglais). Fortes aptitudes en rédaction et en présentation ( espagnol et anglais). Habileté en recherche et en analyse. Habileté en résolution de problèmes. Curiosité intellectuelle et esprit analytique. Capacité à travailler en équipe. Sens de l’initiative, autonomie et créativité. Fort intérêt pour les nouvelles technologies et leurs enjeux.

Expérience professionnelle :
CDD du 20 novembre 2017 au 19 novembre 2020
Domaine d'activité : Sciences et technologies pour l'environment et l'agriculture
Type de contrat : Chargé de recherche (organismes de recherche EPST, EPIC, EPA)
Fonction exercée : Doctorant
Unité de recherche ou entreprise : Institut national de recherche en sciences et technologies pour l’environnement et l’agriculture http://www.irstea.fr/linstitut/nos-centres/grenoble
Saint-Martin-d'Hères - FRANCE

Doctorat Signal Image Parole Télécoms


Thèse soutenue le 17 décembre 2020 - Université Grenoble Alpes

Ecole doctorale : EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)

Sujet : Apport de la fusion LiDAR - hyperspectral pour la caractérisation géométrique et radiométrique des arbres.

Mots-clés de la thèse : classification des espèces forestières,Segmentation 3D,LiDAR,inventaire forestière,imagerie hyperspectrale,fusion des données

Direction de thèse : Jocelyn CHANUSSOT

Co-encadrement de thèse : Mauro DALLA MURA

Co-encadrement de thèse : Jean-Matthieu MONNET

Unité de recherche : Grenoble Images Parole Signal Automatique UMR 5216 - Saint Martin d'Hères

Master - MASTER SCIENCES, TECHNOLOGIES, SANTÉ, á finalité RECHERCHE, Mention SCIENCES ET TECHNOLOGIES DE L'INFORMATION ET DE LA COMMUNICATION: INFORMATIQUE-ELECTRONIQUE

obtenu en octobre 2013 - Université de Bourgogne
Option : COMPUTER VISION

Production scientifique

- Eduardo Tusa, Anthony Laybros, Jean-Matthieu Monnet, Mauro Dalla Mura, Jean-Baptiste Barré, Michele Dalponte, Jean-Baptiste Féret, Grégoire Vincent, Jocelyn Chanussot 2019. Fusion of hyperspectral imaging and LiDAR for forest monitoring   Elsevier, Volume 32,Pages 281-303, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780444639776000134
- Eduardo Tusa, Jean-Matthieu Monnet, Jean-Baptiste Barré, Mauro Dalla Mura, Michele Dalponte, Jocelyn Chanussot 2020. Individual Tree Segmentation Based on Mean Shift and Crown Shape Model for Temperate Forest   IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , 1-5, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9164904
- Eduardo Tusa, Jean-Matthieu Monnet, Jean-Baptiste Barré, Mauro Dalla Mura, Jocelyn Chanussot 2020. Fusion of lidar and hyperspectral data for semantic segmentation of forest tree species   The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, (43)487-494,

Informations complémentaires :
Subspécialisation en mathématiques. Formation des enseignants.
Dernière mise à jour le 9 septembre 2021