Classification automatique de couverture de sol
Ref: 1SC2694
Description
Ce projet est l'occasion d'utiliser de l'apprentissage automatique tout en se familiarisant avec l'imagerie satellite. L'équipe de Preligens introduira d'abord les concepts de machine learning et de télédétection pertinents, ainsi que les outils nécessaires pour la prise en main du projet. Vous appliquerez ensuite l'algorithme de votre choix pour analyser le type de couverture du sol sur des images issues de la mission Sentinel 2. Sur chaque image, il s'agira de se prononcer sur la nature de chaque pixel : est-ce une zone artificielle, cultivée, herbacée, aquatique forestière ?
Période(s) du cours
ST2
Prérequis
aucun
Syllabus
recherche en autonomie (biblio et visualisations) sur les différentes sources et plateformes de téléchargement de données et sur les indices spectraux
Identifier les caractéristiques physiques des signaux de différentes couvertures de sols.
Proposer et tester des algorithmes de classification.
Modéliser les performances
Composition du cours
Par projet, les élèves sont divisés en petits groupes pour la semaine. Des créneaux sont planifiés pour les interactions avec les intervenants extérieurs.