L’intelligence artificielle pour cartographier la végétation aquatique des rivières à partir d’images satellites

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L’intelligence artificielle pour cartographier la végétation aquatique des rivières à partir d’images satellites
Herbiers de renoncules aquatiques sur un site d’étude de la Garonne (Seilh)© D. Espel / CNRS

Les gestionnaires des milieux aquatiques sont demandeurs de nouveaux outils permettant de suivre le développement des herbiers aquatiques. L‘approche développée par des chercheurs et des chercheuses des laboratoires Écologie fonctionnelle et environnement et Géosciences environnement Toulouse (GET/OMP) et leurs collègues de la société Adict Solutions et du laboratoire DYNAFOR, constitue la première étude montrant le potentiel des images satellites à très haute résolution spatiale Pléiades associées à des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) pour cartographier automatiquement le recouvrement des herbiers. Elle ouvre la voie au suivi temporel des herbiers, encore difficilement appréhendable par des relevés in situ. Cette étude paraît en septembre 2020 dans la revue Water Research. (...)

Contact

Arnaud Elger
Enseignant-chercheur Université Toulouse III - Paul Sabatier au laboratoire Écologie fonctionnelle et environnement (OMP, CNRS/Université Toulouse III - Paul Sabatier, Toulouse INP)
Diane Espel
Doctorante au laboratoire Écologie fonctionnelle et environnement (OMP, CNRS, Université Toulouse III - Paul Sabatier, Toulouse INP)
Yves Auda
Ingénieur CNRS au laboratoire Géosciences environnement Toulouse (GET/OMP, CNRS, Université Toulouse III - Paul Sabatier, IRD, CNES)