Yohann Perron

• 2019-2023 : Diplôme d’ingénieur, École Polytechnique
• 2022-2023 : Master 2 MVA, ENS Paris-Saclay

Archaeological Mapping in Southeast Asia from Airborne LiDAR data with Machine Learning

Sous la direction de Loic Landrieu (ENPC) & Christophe Pottier (EFEO)

Ma thèse porte sur l’utilisation du LiDAR aéroporté afin d’automatiser la détection et l’analyse de structures archéologiques cachées sous la végétation dense en Asie du Sud-Est. Grâce à des campagnes couvrant plusieurs milliers de km² au Cambodge et au Laos, un corpus exceptionnel a été constitué : 80 milliards de points 3D, 25 000 images haute résolution et plus de 100 000 structures artificielles annotées par des experts. Ces données offrent une opportunité unique d’appliquer des approches d’apprentissage profond à grande échelle pour identifier automatiquement des caractéristiques archéologiques (étangs, temples, monticules, etc.), en s’appuyant sur des annotations riches et diversifiées. L’objectif est de dépasser les limites des méthodes actuelles, souvent centrées sur des représentations 2.5D et de petits jeux de données, afin de développer des outils innovants de vision par ordinateur exploitant pleinement les nuages de points 3D pour révéler et comprendre les paysages des anciennes civilisations khmères et voisines.