Expertises
Télédétection et géomatique environnementale
- Professeur à l’INRS
- Professeur associé au Laboratoire de télédétection environnementale et nordique
Téléphone
418 654-2687
Courriel
saeid.homayouni@dev.inrs.ca
Centre Eau Terre Environnement
490, rue de la Couronne
Québec (Québec) G1K 9A9
CANADA
Intérêts de recherche
Les intérêts de recherche et d’enseignement du professeur Homayouni incluent principalement la géomatique, la télédétection, et l’analyse des observations de la Terre optiques et radar à synthèse d’ouverture par des approches avancées de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour des applications urbaines et agro-environnementales.
Futurs étudiants
J’invite les étudiant(e)s intéressé(e)s par mes recherches et désireux de poursuivre des études de 2e et 3e cycles à me contacter. Vous pouvez aussi consulter le répertoire des offres de projets de maîtrise et de doctorat à l’INRS.
Son équipe
Fatemehalsadat Madaeni – codirection
Doctorat
Younis Dabboor
Maîtrise
Biographie
Le professeur Saeid Homayouni a obtenu le diplôme de baccalauréat en Génie géomatique de l’Université d’Ispahan, Ispahan (Iran), en 1996, la maîtrise en Télédétection et Systèmes d’information géographique de l’Université Tarbiat Modares, Téhéran (Iran), en 1999, et le doctorat en Télédétection hyperspectrale de Télécom Paris Tech, Paris, France, en 2005.
De 2006 à 2007, il a été boursier postdoctoral du laboratoire Agro-Géomatique de l’Université de Bordeaux Agro-Science (France).
De 2008 à 2011, le professeur Saeid Homayouni a été professeur adjoint au Département de Sciences spatiales et Génie géomatique de l’Université de Téhéran (Iran).
De 2011 à 2013, dans le cadre du programme de bourses du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), il a travaillé avec le Groupe d’observation de la Terre d’Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC) au Centre de recherche et de développement d’Ottawa.
De 2013 à 2019, il a travaillé au département de Géographie, Environnement et Géomatique de l’Université d’Ottawa en tant que professeur adjoint, associé de recherche et professeur auxiliaire en télédétection et SIG.
Projets de recherche récents
- Cartographie et surveillance des cultures à l’aide d’observations de la terre multi-sources et multi-temporelles (optiques et radar) et d’approches avancées d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle (collaboration avec l’AAC).
- Télédétection haute résolution par les drones pour soutenir le phénotypage (collaboration avec l’AAC et le partenaire commercial).
- Détection et surveillance des plastiques et des microplastiques par analyse d’images par télédétection (collaboration avec le CNRC).
Activités scientifiques
Comité de rédaction de revues scientifiques
- Rédacteur associé de la revue canadienne de télédétection (Canadian Journal of Remote Sensing)
Rédacteur associé de la section Image Processing de la revue Remote Sensing (MDPI). - Rédacteur invité du numéro spécial « Advances Radar and Optical Earth Observations Analysis » de Remote Sensing (MDPI).
- Rédacteur associé de Geomatica (J. of Canadian Inst. of Geomatics)
Révision d’articles pour des revues scientifiques
- Remote Sensing of Environment
- IEEE Journal of Selected topics in Earth Observation and Remote Sensing
- IEEE Journal of Geoscience and Remote Sensing Letter
- International Journal of Remote Sensing
- Remote Sensing (MDPI)
- Canadian Journal of Remote Sensing
- Journal of International Society for Remote Sensing and Photogrammetry
- ISPRS International Journal of Geo-Information
- J. of Environmental Monitoring and Assessment
- Geomatica, J. of Canadian Inst. of Geomatics
Membre d’organisations scientifiques
- Membre sénior, IEEE Geoscience and Remote Sensing Society (GRSS)
- Canadian Society for Remote Sensing
- Association québécoise de télédétection
- Canadian Institute of Geomatics
Enseignement
- Principes de télédétection et ses applications en sciences de l’eau et de la Terre (ETE412)
- Traitement et analyse numérique des images de télédétection (ETE413)
Publications
Ahmadi, Salaman et Homayouni, Saeid (2020). A novel active contours model for environmental change detection from multitemporal synthetic aperture radar images. Remote Sens., 12 (11) : Art. 1746.
DOI : 10.3390/rs12111746
Dufour-Beauséjour, Sophie; Bernier, Monique; Simon, Jérome; Homayouni, Saeid; Gilbert, Véronique; Gauthier, Yves; Tuniq, Juupi; Wendleder, Anna et Roth, Achim (2021). Tenuous correlation between snow depth or sea ice thickness and C- or X-Band backscattering in Nunavik Fjords of the Hudson Strait. Remote Sens., 13 (4) : Art. 768.
Hosseini, Mehdi; McNairn, Heather; Mitchell, Scott; Robertson, Laura Dingle; Davidson, Andrew et Homayouni, Saeid (2020). Integration of synthetic aperture radar and optical satellite data for corn biomass estimation. MethodsX, 7 : Art. 100857.
DOI : 10.1016/j.mex.2020.100857
Hosseini, Mehdi; McNairn, Heather; Mitchell, Scott; Robertson, Laura Dingle; Davidson, Andrew; Ahmadian, Nima; Bhattacharya, Avik; Borg, Erik; Conrad, Christopher; Dabrowska-Zielinska, Katarzyna; de Abelleyra, Diego; Gurdak, Radoslaw; Kumar, Vineet; Kussul, Natalia; Mandal, Dipankar; Rao, Y. S.; Saliendra, Nicarnor; Shelestov, Andrii; Spengler, Daniel; Verón, Santiago R.; Homayouni, Saeid et Becker-Reshef, Inbal (2021). A comparison between support vector machine and water cloud model for estimating crop leaf area index. Remote Sens., 13 (7) : Art. 1348.
DOI : 10.3390/rs13071348
Mahdianpari, Masoud; Ghanbari, Hamid; Mohammadimanesh, Fariba et Homayouni, Saeid (2021). A meta-analysis of convolutional neural networks for remote sensing applications. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observ. Remote Sens., 14 : 3602-3613.
DOI : 10.1109/JSTARS.2021.3065569
Shayeganpour, Samira; Tangestani, Majid H.; Homayouni, Saeid et Vincent, Robert K. (2021). Evaluating pixel-based vs. object-based image analysis approaches for lithological discrimination using VNIR data of WorldView-3. Front. Earth Sci., 15 (1) : 38-53.
Aria, Enayat Hosseini; Menenti, Massimo; Gorte, Ben G. H. et Homayouni, Saeid (2020). Unsupervised dimensionality reduction of hyperspectral images using representations of reflectance spectra. Int. J. Remote Sens., 41 (20) : 7820-7845.
DOI : 10.1080/01431161.2020.1766146
Bahrami, Hazhir; Homayouni, Saeid; Shah-Hosseini, Reza; ZandKarimi, Arash et Safari, Abdolreza (2020). Efficient dust detection based on spectral and thermal observations of MODIS imagery. J. Appl. Remote Sens., 14 (3) : Art. 034513.
DOI : 10.1117/1.JRS.14.034513
Eskandari, Roghieh; Mahdianpari, Masoud; Mohammadimanesh, Fariba; Salehi, Bahram; Brisco, Brian et Homayouni, Saeid (2020). Meta-analysis of unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for agro-environmental monitoring using machine learning and statistical models. Remote Sens., 12 (21) : Art. 3511.
DOI : 10.3390/rs12213511
Hamidi, Masoumeh; Safari, Abdolreza et Homayouni, Saeid (2020). An auto-encoder based classifier for crop mapping from multitemporal multispectral imagery. Int. J. Remote Sens., 42 (3) : 986-1016.
DOI : 10.1080/01431161.2020.1820619
Hosseiny, Benyamin; Rastiveis, Heidar et Homayouni, Saeid (2020). An automated framework for plant detection based on deep simulated learning from drone imagery. Remote Sens., 12 (21) : Art. 3521.
DOI : 10.3390/rs12213521
Jamshidpour, Nasehe; Safari, Abdolreza et Homayouni, Saeid (2020). A GA-based multi-view, multi-learner active learning framework for hyperspectral image classification. Remote Sens., 12 (2) : Art. 297.
DOI : 10.3390/rs12020297
Jamshidpour, Nasehe; Safari, Abdolreza et Homayouni, Saeid (2020). Multiview active learning optimization based on genetic algorithm and gaussian mixture models for hyperspectral data. IEEE Geosci. Remote Sens. Letters, 17 (1) : EN LIGNE.
DOI : 10.1109/LGRS.2019.2914858
Mahdianpari M, Brisco B, Granger JE, Mohammadimanesh F, Salehi B, Banks S, Homayouni S, Bourgeau-Chavez L et Weng Q (2020). The second generation Canadian Wetland inventory map at 10 meters resolution using Google Earth Engine / La deuxième génération de la carte de l’inventaire canadien des milieux humides à une résolution de 10 mètres en utilisant Google Earth Engine. Can. J. Remote Sens. / J. Can. Télédétection, 46 (3): 360-375.
DOI : 10.1080/07038992.2020.1802584
Mahdianpari, Masoud; Jafarzadeh, H.; Granger, Jean Elizabeth; Mohammadimanesh, Fariba; Brisco, Brian; Homayouni, Saeid et Weng, Qihao (2020). A large-scale change monitoring of wetlands using time series Landsat imagery on Google Earth Engine: a case study in Newfoundland. GIScience & Remote Sensing, 57 (8) : 1102-1124.
DOI : 10.1080/15481603.2020.1846948
Mandianpari, Masoud; Granger, Jean Elizabeth; Mohammadimanesh, Fariba; Salehi, Bahram; Brisco, Brian; Homayouni, Saeid; Gill, Eric; Huberty, Brian et Lang, Megan (2020). Meta-analysis of wetland classification using remote sensing: A systematic review of a 40-year trend in North America. Remote Sens., 12 (11) : Art. 1882.
DOI : 10.3390/rs12111882
Mahdianpari M, Salehi B, Mohammedimandesh F, Brisco B, Homayouni S, Gill E, DeLancey ER et Bourgeau-Chavez L (2020). Big data for a big Country: The first generation of Canadian Wetland inventory map at a spatial resolution of 10-m using Sentinel-1 and Sentinel-2 data on the Google Earth Engine cloud computing platform / Mégadonnées pour un grand pays: La première carte d’inventaire des zones humides du Canada à une résolution de 10 m à l’aide des données Sentinel-1 et Sentinel-2 sur la plate-forme informatique en nuage de Google Earth Engine™. Can. J. Remote Sens. / J. Can. Télédétection, 46 (1): 15-33.
DOI : 10.1080/07038992.2019.1711366
Mohammedi, Ayub; Karimzadeh, Sadra; jalal, Shazad Jamal; Kamran, Khalil Valizadeh; Shahabi, Himan; Homayouni, Saeid et Al-Ansari, Hadhir (2020). A Multi-Sensor Comparative Analysis on the Suitability of Generated DEM from Sentinel-1 SAR Interferometry Using Statistical and Hydrological Models. Sensors, 20 (24) : Art. 7214.
DOI : 10.3390/s20247214
Parto, Fatemeh; Saradjian, Mohammadreza et Homayouni, Saeid (2020). MODIS brightness temperature change-based forest fire monitoring. J. Indian Soc. Remote Sens., 48 (1) : 163-169.
DOI : 10.1007/s12524-019-01071-w
Sheykhmousa, Mohammadreza; Mahdianpari, Masoud; Ghanbari, Hamid; Mohammadimanesh, Fariba; Ghamisi, Pedram et Homayouni, Saeid (2020). Support vector machine versus random forest for remote sensing image classification: A meta-analysis and systematic review. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observ. Remote Sens., 13 : 6308-6325.
DOI : 10.1109/JSTARS.2020.3026724
Yavari, Adel; Homayouni, Saeid; Oubennaceur, Khalid et Chokmani, Karem (2020). Flood inundation modeling in ungauged basins using Unmanned Aerial Vehicles imagery. Earth Obs. Geomat. Eng., 4 (1) : 44-45.
DOI : 10.22059/eoge.2020.297824.1075
Gahrouei, Omid Reisi; McNairn, Heather; Hosseini, Mehdi et Homayouni, Saeid (2020). Estimation of crop Biomass and leaf area index from multitemporal and multispectral imagery using machine learning approaches / Estimation de la biomasse et de l’indice de surface foliaire de cultures à partir d’images multi-temporelles et multi-spectrales à l’aide d’approches d’apprentissage automatique. Can. J. Remote Sens. / J. Can. Télédétection, 46 (1) : 84-99.
DOI : 10.1080/07038992.2020.1740584
Farhadiani, Ramin; Homayouni, Saeid et Safari, Abdolreza (2019). Hybrid SAR speckle reduction using complex wavelet shrinkage and non-local PCA-Based filtering. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Observ. Remote Sens., 12 (5) : 1489-1496.
DOI : 10.1109/JSTARS.2019.2907655
Hadavand, Ahmad; Saadat Seresht, Mohammad et Homayouni, Saeid (2019). A novel density-based super-pixel aggregation for automatic segmentation of remote sensing images in urban areas. Earth Obs. Geomat. Eng., 3 (21) : 84-91.
DOI : 10.22059/EOGE.2019.282354.1048
Hosseini, Mehdi; McNairn, Heather; Mitchell, Scott; Dingle Robertson, Laura; Davidson, Andrew et Homayouni, Saeid (2019). Synthetic aperture radar and optical satellite data for estimating the biomass of corn. Int. J. Appl. Earth Observ. Geoinfo., 83 (Novernbre) : Art. 101933.
DOI : 10.1016/j.jag.2019.101933
Mahdianpari, Masoud; Mohammedimandesh, Fariba; McNairn, Heather; Davison, Andrew; Rezaee, Mohammad; Salehi, Bahram et Homayouni, Saeid (2019). Mid-season crop classification using dual-, compact-, and full-polarization in preparation for the radarsat constellation mission (RCM). Remote Sens., 11 (13) : Art. 1582.
DOI : 10.3390/rs11131582
Niazmardi, Saeid; Homayouni, Saeid et Safari, Abdolreza (2019). A computationally efficient multi-domain active learning method for crop mapping using satellite image time-series. Int. J. Remote Sens., 40 (16) : 6383-6394.
DOI : 10.1080/01431161.2019.1591648
Reisi-Gahrouei, Omid; Homayouni, Saeid; McNairn, Heather; Hosseini, Mehdi et Safari, Abdolreza (2019). Crop biomass estimation using multi regression analysis and neural networks from multitemporal L-band polarimetric synthetic aperture radar data. Int. J. Remote Sens., 40 (17) : 6822-6840.
DOI : 10.1080/01431161.2019.1594436
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