Glossaire

Analyse d'images satellites

Débloque des informations à partir de l'imagerie satellite grâce à l'analyse alimentée par l'IA pour l'agriculture, la gestion des catastrophes, la planification urbaine et la conservation de l'environnement.

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L'analyse d'images satellites consiste à extraire des informations significatives à partir d'images capturées par des satellites en orbite autour de la Terre. Ce domaine associe des techniques de télédétection à des méthodes informatiques avancées, en particulier l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), afin de surveiller et d'interpréter les activités environnementales et humaines à grande échelle. La disponibilité croissante de données satellitaires à haute résolution provenant de sources telles que Earthdata de la NASA et le programme Copernicus de l'Agence spatiale européenne, associée à de puissants modèles d'IA, rend cette analyse cruciale pour comprendre les changements mondiaux et éclairer les décisions dans divers secteurs. L 'utilisation de la vision par ordinateur pour analyser l'imagerie satellite permet de découvrir des informations auparavant cachées dans de vastes ensembles de données.

Aspects fondamentaux de l'analyse des images satellites

Le processus commence généralement par l'acquisition d'images à partir de capteurs satellites, qui capturent souvent des données sur plusieurs bandes spectrales(données multispectrales), voire des centaines de bandes(données hyperspectrales), qui s'étendent au-delà de la lumière visible. Ces données brutes nécessitent un prétraitement pour corriger les distorsions atmosphériques, les erreurs géométriques et le bruit des capteurs, afin de garantir leur précision. Après le prétraitement, des techniques d'extraction de caractéristiques, employant fréquemment des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), sont utilisées pour identifier les modèles et les caractéristiques pertinents. Les tâches courantes de vision par ordinateur comprennent la détection d' objets pour localiser des éléments spécifiques tels que des bateaux ou des bâtiments à l'aide de boîtes de délimitation, et la segmentation d'images pour classer les pixels dans des catégories telles que les plans d'eau, les forêts ou les zones urbaines. Des modèles comme Ultralytics YOLOd'Ultralytics, et plus particulièrement des versions comme YOLOv8 et la plus récente YOLO11sont bien adaptées au traitement efficace de ces grands ensembles de données en raison de leur vitesse et de leur précision. Enfin, les caractéristiques extraites sont interprétées pour générer des idées et des rapports. Des plateformes comme Ultralytics HUB peuvent faciliter la formation de modèles personnalisés et rationaliser le déploiement des modèles.

Applications dans le monde réel

L'analyse d'images satellites a de nombreuses applications pratiques pilotées par l'IA :

Distinction par rapport aux autres domaines de l'analyse d'images

Bien qu'elle partage des techniques de base avec la vision artificielle (CV) et la reconnaissance d'images, l'analyse d'images satellite est distincte en raison de plusieurs facteurs :

  • Échelle : Elle traite des images couvrant de vastes zones géographiques, nécessitant souvent un traitement distribué et des algorithmes efficaces comme ceux que l'on trouve dans la familleYOLO .
  • Type de données : Il utilise fréquemment des données multispectrales ou hyper-spectrales, capturant des informations au-delà du spectre visible, contrairement aux images RVB standard utilisées dans de nombreuses autres applications CV.
  • Défis spécifiques : Elle doit résoudre des problèmes uniques tels que les interférences atmosphériques (nuages, brume), les conditions d'éclairage variables et la nécessité de corrections géométriques précises (orthorectification) pour aligner les images avec précision sur les coordonnées au sol.
  • Focus : Contrairement à l'analyse d'images médicales, qui se concentre sur les structures internes détaillées à des fins de diagnostic(détection de tumeurs dans l'imagerie médicale), l'analyse de satellites interprète de grandes surfaces pour obtenir des informations sur l'environnement, l'agriculture ou les infrastructures. Elle diffère du suivi d'objet standard car elle traite souvent de caractéristiques à grande échelle stationnaires ou se déplaçant lentement, bien que le suivi d'objets mobiles tels que les navires soit également une application pertinente.
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