Les journées de géostatistique 2023

8:30 - 9:00 (30min)

Accueil des participants

9:00 - 9:10 (10min)

Discours d'introduction (RESSTE/ Chaire Geolearning)

9:10 - 10:50 (1h40)

Spatial

Denis Allard

› Object Oriented Spatial Statistics for the analysis of georeferenced complex data - Alessandra Menafoglio, Modeling and Scientific Computing 09:10-09:50 (40min)

› Maximum likelihood inference of a non stationary anisotropical SPDE model of bathymetry - Nicolas BEZ, MARine Biodiversity Exploitation and Conservation 09:50-10:10 (20min)

› Spatial forecasting of cereals' specific weight, moisture and protein contents using a geographically weighted regression in northwestern France - Emma Thulliez, Laboratoire de Mathématiques de l'INSA de Rouen Normandie 10:10-10:30 (20min)

› A Spatially Constrained Bayesian Network for Lithological Mapping - Victor Silva dos Santos, Institut National de la Recherche Scientifique [Québec] 10:30-10:50 (20min)

10:50 - 11:10 (20min)

Pause café

11:10 - 12:30 (1h20)

Processus gaussiens

Cécile Hardouin

› Inférence statistique pour des champs gaussiens basée sur des caractéristiques géométriques - Anne Estrade, Mathématiques Appliquées Paris 5 11:10-11:50 (40min)

› Spatial statistics and stochastic partial differential equations: a mechanistic viewpoint - Denis Allard, Biostatistique et Processus Spatiaux 11:50-12:10 (20min)

› Gaussian processes for spatio-temporal data on surfaces - Mike Pereira, Mines Paris - PSL 12:10-12:30 (20min)

12:30 - 14:00 (1h30)

Déjeuner

14:00 - 15:40 (1h40)

Deep learning

Hans Wackernagel

› Some statistical insights into physics-informed neural networks - Gérard Biau, Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation 14:00-14:40 (40min)

› Plug-and-Play split Gibbs sampler: embedding deep generative priors in Bayesian inference - Florentin Coeurdoux, Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189, Signal et Communications 14:40-15:00 (20min)

› Simulation of Complexly Correlated Spatial Data with Deep Generative Adversarial Networks: Application to 2D Structural Geomodeling - Charlie GARAYT, Mines Paris - PSL (École nationale supérieure des mines de Paris), Geovariances 15:00-15:20 (20min)

› Conditional geological facies generation using Denoising Diffusion Models - Ferdinand Bhavsar, Mines Paris - PSL 15:20-15:40 (20min)

15:40 - 16:00 (20min)

Pause café

16:00 - 17:20 (1h20)

Processus gaussiens

Liliane Bel

› Introduction to Gaussian process with inequality constraints, Application to coast flooding risk - Francois Bachoc, Institut de Mathématiques de Toulouse 16:00-16:40 (40min)

› Spatial prediction with spatially clustered data by combining residual kriging and instance-based transfer learning - Jérémy Rohmer, Bureau de Recherches Géologiques et Minières 16:40-17:00 (20min)

› Chained Gaussian processes with derivative information to model battery health degradation with uncertainties - Benjamin Larvaron, TotalEnergies, Université de Lorraine 17:00-17:20 (20min)

17:20 - 17:30 (10min)

Présentation des posters

17:30 - 18:30 (1h)

Poster

› An emulation study of the canopy radiative transfer model in a continental surface model ORCHIDEE - Mandresy Rasolonjatovo, LSCE 17:30-18:30 (1h)

› Kriging Weather Data on Pressure Levels for Aviation - Remi Perrichon, ENAC 17:30-18:30 (1h)

› Modélisation bayésienne des tendances spatio-temporelles des propriétés du sol à l'aide de INLA et SPDE : application aux données de la Base de Données des Analyses de Terre. - Nicolas Saby, Info&Sols 17:30-18:30 (1h)

› SimABC : Simulation of Atmosphere over Basins to describe Climate - Jean Beaumont, Biostatistique et Processus Spatiaux 17:30-18:30 (1h)

› Un nouvel estimateur des niveaux de densité utilisant les complexes simpliciaux. Application à la détection des clusters de galaxies - Louis Hauseux, Inria 17:30-18:30 (1h)

19:30 - 21:00 (1h30)

Diner de conférence

(Inscription obligatoire) Restaurant L’Ecailler du château : 3 Rue Royale, 77300 Fontainebleau