Elvina Alphna Mekui
Candidate au doctorat
Centre d’applications et de recherches en télédétection
Université de Sherbrooke
Supervisée par :
Yacine Bouroubi, Université de Sherbrooke
Cartographie des propriétés des bandes riveraines par données d’observation de la terre et apprentissage profond
Les bandes riveraines (BR) remplissent plusieurs fonctions écologiques dont réduire la pollution des cours d’eau en milieux agricole. Avec l’essor de la télédétection, la fine résolution spatiale a présenté des avantages pour la caractérisation des BR, en permettant la réduction considérable des ressources allouées aux campagnes de terrain. Au Québec, l’Indice de Qualité des Bandes Riveraines (IQBR) est composé d’indicateurs qui peuvent être générés par les techniques de la géomatique. Cependant, ces techniques de classification et de traitement traditionnel de l’IQBR sont moins adaptées à la très grande quantité d’informations disponibles. En raison de l’opportunité qu’offre le nouveau contexte d’abondance des données d’observation de la terre (OT) et des méthodes avancées d’intelligence artificielle (DL, Deep Learning) capables d’exploiter à la fois les dépendances spatio-temporelles des données, cette recherche propose une approche innovatrice de traitement des données d’observation de la terre par apprentissage profond pour la cartographie des propriétés des bandes riveraines.