Apports des méthodes d'apprentissage profond pour la reconnaissance automatique des modes d'occupation des sols et d'objets par télédétection en milieu tropical

Guillaume Rousset, Université De La Nouvelle-Calédonie, Institut De Recherche Pour Le Développement (France). Centre De Nouméa, Dominique Simpelaere, Morgan Mangeas
2021
Le paysage néo-calédonien change rapidement avec le développement de nouveaux projets miniers, l'intensification de l'urbanisation et les impacts d'événements climatiques extrêmes comme les cyclones. Avec la démocratisation et l'accumulation des données satellite et l'avènement des méthodes d'intelligence artificielle, la mise en place de méthodes automatiques de détection devient un outil incontournable pour documenter et surveiller ces changements à l'échelle du territoire de façon régulière,
more » ... rapide et objective. Parmi ces méthodes, l'apprentissage profond a montré des résultats performants sur des problématiques complexes, notamment sur le traitement d'images à l'aide de ces réseaux de neuro nes denses convolutionnels. En tenant compte des contraintes liées au traitement de l'imagerie satellite et des problèmes liés aux algorithmes d'apprentissage, l'objectif de la thèse est multiple : contribuer à l'adaptation des techniques d'apprentissage profond à des problématiques de télédétection sur plusieurs points clés de la chaîne de traitement ; estimer les performances de ces techniques par rapport aux méthodes communément utilisées dans le domaine de la télédétection ; et développer des méthodes automatiques de détection pour délivrer des indices fiables à toute exploitation d'une imagerie satellitaire. Cette thèse s'est concentrée sur trois applications : 1) la détection de la couverture et de l'usage des sols sur des données à très haute résolution ; 2) la détection de la couverture des sols en Nouvelle-Calédonie à une fréquence annuelle sur des données à haute résolution ; 3) et la détection de palmiers dans la région Pará du Brésil à l'aide de données simulées informatiquement. Pour la première application, un jeu de données de référence basé sur les données du satellite SPOT 6 a été créé manuellement et mis à disposition de la communauté scientifique pour comparer les techniques de détection des classes d'occupation des sols en milieu tropical insulaire. Les réseaux de neurones denses affichent de meilleures [...]
doi:10.6098/2021ncal0006 fatcat:yz3jzce7wbbevlcyeefotqcgwe