Club SIG - Fianarantsoa 301

Hydrogéologie kely 😊

Les roches qui abritent de l’eau sont dites aquifères. L’eau y forme des nappes qui s’écoulent lentement, parcourant parfois de longues distances, sous la surface. Les nappes interagissent avec les milieux aquatiques, qu’elles alimentent en eau douce.

les étapes d’évaluation de la gravité de la brûlure. Quel que soit le logiciel choisi, le flux de travail est le même, ainsi que les résultats obtenus.

Les bandes NIR et SWIR ont été utilisées pour calculer le rapport de combustion normalisé (NBR) pour les scénarios avant et après l’incendie. Le Delta NBR (dNBR) est ensuite déterminé par la différence entre le NBR avant et après l’incendie. Enfin, le dNBR est classé selon la norme de l’United States Geological Survey (USGS) pour l’évaluation de la gravité des brûlures.

📌Utilisation des Modules Python pour la Télédétection et l'Apprentissage Automatique (Machine Learning et Deep Learning)

L'essor de la télédétection et des techniques d’apprentissage automatique, notamment le machine learning et le deep learning, a ouvert la voie à des analyses spatiales et environnementales plus précises et automatisées. Python, en tant que langage de programmation open source, offre une multitude de bibliothèques puissantes pour traiter les données de télédétection et appliquer des algorithmes d’apprentissage. Cet article explore quelques modules Python essentiels dans ces domaines, ainsi que leurs applications concrètes.

1. Télédétection avec Python : Bibliothèques Clés

La télédétection implique l'acquisition de données sur la surface de la Terre depuis des capteurs satellites ou aériens. Le traitement de ces données nécessite l’utilisation de bibliothèques spécifiques.

Rasterio : Ce module est essentiel pour lire et manipuler des images raster, qui sont souvent utilisées en télédétection. Il permet de charger des données satellite, d'appliquer des filtres, de découper ou de projeter des images géospatiales. Rasterio facilite également l'extraction d’informations telles que les bandes spectrales, cruciales pour l'analyse d'indices de végétation comme NDVI.

Geopandas : Pour la manipulation de données géospatiales vectorielles (shapefiles, GeoJSON), Geopandas est l'outil de choix. Il permet de gérer facilement les intersections de données géospatiales (par exemple, la superposition de polygones de couvert végétal avec des données raster satellite), ce qui est fondamental pour les analyses en télédétection.

SentinelHub-Py : Cette bibliothèque permet d'accéder aux données Sentinel (ESA) de manière simple. Elle permet de télécharger et de prétraiter les images satellite, ce qui est crucial pour une analyse à jour et à grande échelle des données environnementales.

2. Apprentissage Automatique et Deep Learning pour la Télédétection
L'apprentissage automatique et le deep learning révolutionnent l'analyse des images de télédétection, permettant des tâches comme la classification des types de couvert végétal, la détection de changements environnementaux ou la segmentation des paysages avec une précision sans précédent.

Scikit-learn : Il s'agit de la bibliothèque phare pour les algorithmes de machine learning en Python. Scikit-learn propose des algorithmes comme les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support (SVM), et le K-means pour la classification et la régression. Ces algorithmes peuvent être appliqués à des images satellite prétraitées pour identifier des types d’occupation du sol ou détecter des anomalies dans les données géospatiales.

TensorFlow et Keras : Ces bibliothèques de deep learning sont largement utilisées pour construire des réseaux de neurones profonds, y compris des modèles de classification d'images ou de segmentation sémantique. Par exemple, des réseaux de neurones convolutifs (CNN) peuvent être entraînés sur des images multispectrales pour détecter des objets spécifiques (bâtiments, forêts, etc.) ou segmenter des zones d’intérêt dans des images satellite.

3. Cas Pratiques : Applications de la Télédétection avec Machine Learning et Deep Learning
Classification d'occupation des sols : En utilisant des algorithmes de machine learning comme les forêts aléatoires (Random Forest) ou le SVM, il est possible de classifier les différents types de couvert végétal ou les zones urbaines à partir d'images satellite. L'intégration de modules comme Scikit-learn et Rasterio permet de traiter des images en haute résolution pour des classifications précises.

Détection de changements environnementaux : Les techniques de télédétection appliquées aux séries temporelles d'images satellite peuvent être améliorées par des modèles de machine learning pour détecter des changements environnementaux (par exemple, la déforestation, l'étendue des plans d'eau, ou la croissance urbaine). Cela peut être réalisé en combinant des algorithmes de détection d’anomalies avec des données de télédétection.

Segmentation d’images satellite avec CNN : En deep learning, les CNN sont utilisés pour la segmentation des images afin d'identifier précisément des objets dans une image satellite. Par exemple, en entraînant un modèle de réseau de neurones convolutifs sur des images annotées, on peut segmenter des zones de cultures ou des forêts pour en surveiller la santé ou la superficie.

4. Exemple de Code : Classification d’Images Satellite avec Scikit-learn
Voici un exemple de code simple pour effectuer une classification d’image satellite avec un algorithme de Random Forest dans Scikit-learn.