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

L'essor de la télédétection

et des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) et de deep learning révolutionne l'analyse spatiale et environnementale

. Python, grâce à ses nombreuses bibliothèques open source, permet de traiter les données de télédétection et d'appliquer des algorithmes d’intelligence artificielle. Cet article explore les modules Python clés

et leurs applications concrètes pour booster vos projets en géospatial

.

1. Télédétection avec Python : Les Bibliothèques Essentielles

Rasterio : L’outil parfait pour lire et manipuler des images raster

. Utilisé pour travailler sur des images satellite, il permet de découper, filtrer, et extraire des informations géospatiales essentielles

.

Geopandas : Pour gérer les données vectorielles

, comme les shapefiles ou GeoJSON. Il facilite les opérations géospatiales telles que l'intersection ou la superposition des données

.

SentinelHub-Py : Un accès direct aux données Sentinel

, pour télécharger et prétraiter des images satellite afin de surveiller des zones à grande échelle

.

2. Machine Learning & Deep Learning pour la Télédétection

Scikit-learn : La bibliothèque de référence pour les algorithmes de machine learning

. Utilisez-la pour classifier vos images satellite (forêts

, villes

, etc.) ou analyser des anomalies.

TensorFlow et Keras : Pour les experts du deep learning

. Ces bibliothèques permettent de créer des modèles de réseaux de neurones pour segmenter des paysages, détecter des objets

, ou analyser des images multispectrales.

3. Cas Pratiques

Classification d'occupation des sols

: Classifiez différents types de couvert végétal avec Scikit-learn, en utilisant des algorithmes comme les forêts aléatoires ou le SVM.

Détection de changements environnementaux