Tirez parti de l'imagerie satellitaire grâce à une analyse alimentée par l'IA pour l'agriculture, la gestion des catastrophes, la planification urbaine et la préservation de l'environnement.
L'analyse d'images satellitaires 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), pour surveiller et 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'intelligence artificielle, 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 satellitaire permet d'obtenir des informations auparavant cachées dans de vastes ensembles de données.
Le processus commence généralement par l'acquisition d'images à partir de capteurs satellitaires, qui capturent souvent des données sur plusieurs bandes spectrales(données multispectrales), voire des centaines de bandes(données hyperspectrales), allant au-delà de la lumière visible. Ces données brutes doivent être prétraitées pour corriger les distorsions atmosphériques, les erreurs géométriques et le bruit des capteurs, afin d'en garantir la précision. Après le prétraitement, des techniques d'extraction de caractéristiques, utilisant 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 navires 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 étendues d'eau, les forêts ou les zones urbaines. Les modèles comme Ultralytics YOLO, en particulier les versions YOLOv8 et la dernière YOLO11, sont bien adaptés 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 informations et des rapports. Des plateformes comme Ultralytics HUB peuvent faciliter la formation de modèles personnalisés et rationaliser le déploiement des modèles.
L'analyse d'images satellitaires a de nombreuses applications pratiques basées sur l'IA :
Bien qu'elle partage des techniques de base avec la vision artificielle (CV) et la reconnaissance d'images, l'analyse d'images satellite est différente en raison de plusieurs facteurs :