BOMBRUN Lionel

BOMBRUN Lionel

Professeur , HDR

Laboratoire de l’Intégration du Matériau au Système

  • lionel.bombrun@agro-bordeaux.fr
  • +33 (0)5 57 35 07 31

Thèmes de recherche

Analyse d’images

Mots-clés

Image analysis, computer vision, machine learning, deep learning, remote sensing, proximal sensing.

Bio

Titulaire d’un diplôme d’ingénieur de l’ENSIEG, d’un doctorat de l’Institut National Polytechnique de Grenoble et d’une habilitation à diriger des recherches de l’Université de Bordeaux, j’occupe actuellement un poste de Professeur en sciences des données à Bordeaux Sciences Agro. Parallèlement, je mène une activité de recherche au sein du Groupe Signal et Image du Laboratoire IMS au sein de la thématique MOTIVE (Modèles, Textures, Images, VolumEs).

Ma problématique de recherche porte essentiellement sur la vision par ordinateur et l’intelligence artificielle et trouve des applications en proxidétection et télédétection dans le domaine agri-environnemental. 

Publications

2026

  1. Alternative Cholesky Decomposition and family of scale mixture of Normal distribution: A joint modeling approach — Vinícius Silva Osterne Ribeiro, Lionel Bombrun, Juvêncio Santos Nobre, Charles Casimiro Cavalcante, Yannick Berthoumieu, Signal Processing, 2026 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1016/j.sigpro.2025.110207

2025

  1. Learning-based SAR-Optical Registration for Navigation: Insights from a Multi-Year, Multi-Season Continental-Scale Dataset — Simon Bertrand, Guillaume Bourmaud, Cornelia Vacar, Lionel Bombrun, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2025 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1109/TGRS.2025.3624474
  2. Procédé de segmentation d’image(s) et de localisation d’éléments caractéristiques prédéterminés d’un environnement d’atterrissage d’un aéronef — Solène Vilfroy, Lionel Bombrun, Jean-Philippe Lebrat, Philippe Carré, Thierry Urruty, 2025. Lire sur HAL
  3. Modèles stochastiques multivariés et méthodes de classification sur l’espace des matrices de covariance: applications en proxidétection et télédétection — Lionel Bombrun, 2025. Lire sur HAL
  4. Uncertainty Guarantees on Automated Precision Weeding using Conformal Prediction — Paul Melki, Lionel Bombrun, Boubacar Diallo, Jérôme Dias, Jean-Pierre da Costa, 2025. Lire sur HAL

2024

  1. Conformal prediction for regression models with asymmetrically distributed errors: application to aircraft navigation during landing maneuver — Solène Vilfroy, Lionel Bombrun, Thierry Urruty, Florence de Grancey, Jean-Philippe Lebrat, et al., Machine Learning, 2024 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1007/s10994-024-06615-x
  2. A general robust approach for joint modeling of the family of scale mixture of Normal distribution — Vinícius Silva Osterne Ribeiro, Lionel Bombrun, Juvêncio Santos Nobre, Charles Casimiro Cavalcante, Yannick Berthoumieu, Signal Processing, 2024 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1016/j.sigpro.2024.109426
  3. Riemannian Generalized Gaussian Distributions on the Space of SPD Matrices for Image Classification — Zakariae Abbad, Ahmed Drissi El Maliani, Mohammed El Hassouni, Mohamed Tahar Kadaoui Abbassi, Lionel Bombrun, et al., IEEE Access, 2024 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1109/ACCESS.2024.3366494
  4. Attention-Based Deep Recurrent Neural Network for Semantic Segmentation of 4-D Radar Data Acquired During Landing Maneuver — Solène Vilfroy, Thierry Urruty, Philippe Carré, Jean-Philippe Lebrat, Lionel Bombrun, IEEE Transactions on Radar Systems, 2024 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1109/TRS.2024.3488475
  5. Texture Classification Using RGGD Statistical Model of CNN Feature Maps Encoding — Zakariae Abbad, Ahmed Drissi El Maliani, Mohammed El Hassouni, Mohamed Tahar Kadaoui Abbassi, Lionel Bombrun, et al., 2024 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.23919/EUSIPCO63174.2024.10715375
  6. The Penalized Inverse Probability Measure for Conformal Classification — Paul Melki, Lionel Bombrun, Boubacar Diallo, Jérôme Dias, Jean-Pierre da Costa, 2024 (Communication). Lire sur HAL
  7. On the Efficiency and Informativeness of Deep Conformal Classifiers using the Penalised Inverse Probability Nonconformity Function — Paul Melki, Lionel Bombrun, Boubacar Diallo, Jérôme Dias, Jean-Pierre da Costa, 2024 (Communication). Lire sur HAL

2023

  1. Group-Conditional Conformal Prediction via Quantile Regression Calibration for Crop and Weed Classification — Paul Melki, Lionel Bombrun, Boubacar Diallo, Jérôme Dias, Jean-Pierre da Costa, 2023 (Communication). Lire sur HAL
  2. A Gaussian mixture model with multiple tangent planes — Sara Akodad, Lionel Bombrun, Christian Germain, Yannick Berthoumieu, 2023 (Communication). Lire sur HAL

2022

  1. Remote Sensing Scene Classification Based on Covariance Pooling of Multi-layer CNN Features Guided by Saliency Maps — Sara Akodad, Lionel Bombrun, Christian Germain, Yannick Berthoumieu, 2022 (Chapitres d’ouvrage). Lire sur HAL DOI : 10.1007/978-3-031-09037-0_47
  2. Exploratory Analysis on Pixelwise Image Segmentation Metrics with an Application in Proximal Sensing — Paul Melki, Lionel Bombrun, Estelle Millet, Boubacar Diallo, Hakim Elchaoui Elghor, et al., Remote Sensing, 2022 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.3390/rs14040996
  3. Deep Ensemble Learning Model Based on Covariance Pooling of Multi-Layer CNN Features — Sara Akodad, Lionel Bombrun, Maria Puscasu, Junshi Xia, Christian Germain, et al., 2022 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/ICIP46576.2022.9897868
  4. Analyse exploratoire de métriques en segmentation d’images: application en proxidétection — Paul Melki, Lionel Bombrun, Estelle Millet, Boubacar Diallo, Hakim Elchaoui Elghor, et al., 2022 (Communication). Lire sur HAL
  5. Boucle d’indexation interactive basée sur les gains d’information: application a un jeu de données expert — Solène Vilfroy, Thierry Urruty, Philippe Carré, Lionel Bombrun, 2022 (Communication). Lire sur HAL
  6. Modèle d’ensemble d’apprentissage profond basé sur la représentation au second ordre de descripteurs multi-couches d’un CNN — Sara Akodad, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, Christian Germain, 2022 (Communication). Lire sur HAL
  7. A study of pixelwise segmentation metrics using clustering of variables and self-organizing maps — P. Melki, Lionel Bombrun, E. Millet, B. Diallo, H. El Chaoui El Ghor, et al., 2022 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.17660/ActaHortic.2023.1360.5

2021

  1. Content-based image retrieval: Colorfulness and Depth visual perception quantification — Solene Vilfroy, Thierry Urruty, Philippe Carre, Lionel Bombrun, Arnaud Bour, 2021 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/CBMI50038.2021.9461892

2020

  1. Ensemble Learning Approaches Based on Covariance Pooling of CNN Features for High Resolution Remote Sensing Scene Classification — Sara Akodad, Lionel Bombrun, Junshi Xia, Yannick Berthoumieu, Christian Germain, Remote Sensing, 2020 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.3390/rs12203292
  2. Classification of Atlantic Coastal Sand Dune Vegetation Using In Situ, UAV, and Airborne Hyperspectral Data — Quentin Laporte-Fauret, Bertrand Lubac, Bruno Castelle, Richard Michalet, Vincent Marieu, et al., Remote Sensing, 2020 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.3390/rs12142222
  3. Cluster Kernel For Learning Similarities Between Symmetric Positive Definite Matrix Time Series — Sara Akodad, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, Christian Germain, 2020 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/ICIP40778.2020.9191149
  4. Détection des symptômes de maladies du bois par proxi et télédétection — Florian Rançon, Lionel Bombrun, Christian Germain, Elodie Pagot, 2020 (Communication). Lire sur HAL

2019

  1. Warped Riemannian Metrics for Location-Scale Models — Salem Said, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, 2019 (Chapitres d’ouvrage). Lire sur HAL DOI : 10.1007/978-3-030-02520-5_10
  2. Potential of High-Resolution Pléiades Imagery to Monitor Salt Marsh Evolution After Spartina Invasion — Bárbara Proença, Frédéric Frappart, Bertrand Lubac, Vincent Marieu, Bertrand Ygorra, et al., Remote Sensing, 2019 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.3390/rs11080968
  3. Comparison of SIFT Encoded and Deep Learning Features for the Classification and Detection of Esca Disease in Bordeaux Vineyards — Florian Rançon, Lionel Bombrun, Barna Keresztes, Christian Germain, Remote Sensing, 2019 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.3390/rs11010001
  4. An ensemble learning approach for the classification of remote sensing scenes based on covariance pooling of CNN features — Sara Akodad, Solène Vilfroy, Lionel Bombrun, Charles Casimiro Cavalcante, Christian Germain, et al., 2019 (Communication). Lire sur HAL
  5. Encodage de matrices de covariance par les vecteurs de Fisher log-euclidien: application à la classification supervisée d’images satellitaires — Sara Akodad, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, Christian Germain, 2019 (Communication). Lire sur HAL
  6. Vine Vigour Characterization using a Multi-temporal X-band SAR Very High Resolution dataset — Guillaume Roussel, Lionel Bombrun, Christian Germain, Jean-Charles Samalens, Marc Spigai, 2019. Lire sur HAL

2018

  1. Fisher Vector Coding for Covariance Matrix Descriptors Based on the Log-Euclidean and Affine Invariant Riemannian Metrics — Ioana Ilea, Lionel Bombrun, Salem Said, Yannick Berthoumieu, Journal of Imaging, 2018 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.3390/jimaging4070085
  2. Gaussian Distributions on Riemannian Symmetric Spaces: Statistical Learning With Structured Covariance Matrices — Salem Said, Hatem Hajri, Lionel Bombrun, Baba Vemuri, IEEE Transactions on Information Theory, 2018 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1109/TIT.2017.2713829
  3. Polarimetric radar image classication using directional diffusion and descriptive statistics — Romulus Terebes, Raul Malutan, Monica Borda, Christian Germain, Lionel Bombrun, et al., Rev. Roum. Sci. Techn. – Électrotechn. et Énerg, 2018 (Article scientifique). Lire sur HAL
  4. Image classification based on log-Euclidean Fisher Vectors for covariance matrix descriptors — Sara Akodad, Lionel Bombrun, Charles Yaacoub, Yannick Berthoumieu, Christian Germain, 2018 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/IPTA.2018.8608154
  5. Covariance matrices encoding based on the log-Euclidean and affine invariant Riemannian metrics — Ioana Ilea, Lionel Bombrun, Salem Said, Yannick Berthoumieu, 2018 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/CVPRW.2018.00080

2017

  1. Riemannian Gaussian Distributions on the Space of Symmetric Positive Definite Matrices — Salem Said, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, Jonathan Manton, IEEE Transactions on Information Theory, 2017 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1109/TIT.2017.2653803
  2. Color Texture Image Retrieval Based on Local Extrema Features and Riemannian Distance — Minh-Tan Pham, Grégoire Mercier, Lionel Bombrun, Journal of Imaging, 2017 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.3390/jimaging3040043
  3. Structure tensor Riemannian statistical models for CBIR and classification of remote sensing images — Roxana Rosu, Marc Donias, Lionel Bombrun, Salem Said, Olivier Regniers, et al., IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1109/TGRS.2016.2604680
  4. Spatial pattern analysis of flavescence dorée repartition in vineyards from the Bordeaux region — Florian Rançon, Lionel Bombrun, Barna Keresztes, Christian Germain, Journal of Agricultural Informatics, 2017 (Article scientifique). Lire sur HAL
  5. Spectral-Spatial Rotation Forest for Hyperspectral Image Classification — Junshi Xia, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, Christian Germain, Peijun Du, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2017 (Article scientifique). Lire sur HAL DOI : 10.1109/JSTARS.2017.2720259
  6. Co-occurrence Matrix of Covariance Matrices: A Novel Coding Model for the Classification of Texture Images — Ioana Ilea, Lionel Bombrun, Salem Said, Yannick Berthoumieu, 2017 (Communication). Lire sur HAL
  7. Classification approach based on the product of riemannian manifolds from Gaussian parametrization space — Yannick Berthoumieu, Lionel Bombrun, Christian Germain, Salem Said, 2017 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/ICIP.2017.8296272
  8. La matrice de co-occurrence des matrices de covariance: un nouveau modèle de codage pour la classification de textures — Ioana Ilea, Lionel Bombrun, Salem Said, Yannick Berthoumieu, 2017 (Communication). Lire sur HAL
  9. A geometric learning approach on the space of complex covariance matrices — Hatem Hajri, Salem Said, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, 2017 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/ICASSP.2017.7952574
  10. A GEOMETRIC LEARNING APPROACH ON THE SPACE OF COMPLEX COVARIANCE MATRICES — Hatem Hajri, Salem Said, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, 2017. Lire sur HAL

2016

  1. PolSAR image denoising using directional diffusion — Romulus Terebes, Monica Borda, Raul Malutan, Christian Germain, Lionel Bombrun, et al., 2016 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/ISETC.2016.7781126
  2. Multiple features learning via rotation strategy — Junshi Xia, Lionel Bombrun, Yannick Berthoumieu, Christian Germain, 2016 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/ICIP.2016.7532750
  3. Texture image classification with Riemannian fisher vectors — Ioana Ilea, Lionel Bombrun, Christian Germain, Romulus Terebes, Monica Borda, et al., 2016 (Communication). Lire sur HAL DOI : 10.1109/ICIP.2016.7533019

Unités de recherche et labos

Laboratoire IMS, UMR 5218 CNRS  – Université de Bordeaux – Bordeaux INP

Ecole doctorale de rattachement : ED Sciences Physiques et de l’Ingénieur, Université de Bordeaux.