Dans un monde où les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT occupent régulièrement les gros titres, nous sommes témoins des avancées constantes de l’intelligence artificielle (IA) dans la compréhension et la génération de langage humain. Pourtant, il existe un domaine parallèle où les compétences de l’IA s’étendent bien au-delà du texte, plongeant dans le vaste océan de l’imagerie satellitaire. C’est là que les modèles géospatiaux, particulièrement ceux alimentés par l’IA, révolutionnent l’agriculture.
L’utilisation d’images satellites s’est avérée être un atout précieux dans une multitude de domaines, allant de la surveillance de la santé des cultures au suivi de la déforestation. Néanmoins, le flux massif de données généré par ces satellites peut être énorme, compliquant ainsi l’extraction d’informations pertinentes. C’est là que l’IA joue un rôle essentiel. En tirant parti de la puissance de l’IA, les chercheurs, les scientifiques et les décideurs politiques peuvent désormais analyser ces images avec une efficacité accrue, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives dans ce domaine.
Intelligence artificielle : un décodeur d’images satellite
L’exploitation des données satellitaires dépasse largement ce qui est immédiatement visible. Elle requiert une compréhension approfondie de l’interprétation des différentes longueurs d’onde, la capacité de détecter des changements subtils dans le temps et une perception du contexte dans lequel chaque pixel est enregistré – allant au-delà de la simple apparence d’une tache verte ou d’un champ brun. En réalité, c’est un langage complexe en soi, un langage que les humains ne maîtrisent pas naturellement.
Pour bien comprendre la complexité de l’analyse des données satellitaires, on peut comparer la lecture d’un livre à l’interprétation d’une image satellite. La lecture est linéaire, régulée par des règles grammaticales bien définies, tandis que l’interprétation d’une image satellite relève davantage d’un puzzle. Elle nécessite une analyse minutieuse des signatures spectrales, une compréhension des contours topographiques et une reconnaissance des changements au fil du temps.
Les modèles géospatiaux, alimentés par des algorithmes d’apprentissage automatique, se distinguent dans la détection de ces schémas à travers une multitude d’images diverses. Ce qui pourrait être décourageant, voire impossible pour les êtres humains, se révèle être une tâche réalisable pour ces systèmes. En effet, ils peuvent traiter efficacement d’énormes quantités de données, identifier des modèles complexes et fournir des informations précieuses pour une variété d’applications, de la surveillance environnementale à la gestion des ressources naturelles.
Comment utiliser l’IA pour analyser l’imagerie satellitaire ?
L’imagerie satellitaire, par sa capacité à fournir une vue globale de la Terre avec une haute résolution, est devenue une ressource inestimable pour divers domaines, de la surveillance environnementale à la planification urbaine en passant par l’agriculture. Toutefois, malgré ses avantages, l’analyse manuelle des données satellite peut être fastidieuse, coûteuse et sujette à des erreurs humaines. C’est là que l’intelligence artificielle entre en jeu en tant qu’outil révolutionnaire, permettant d’extraire des informations précieuses de manière efficace et précise.
L’intégration de l’IA dans l’analyse des images satellitaires offre une approche innovante pour traiter les vastes quantités de données recueillies par les satellites. En combinant des techniques avancées de traitement d’image et d’apprentissage automatique, elle permet de détecter automatiquement des changements et des caractéristiques spécifiques dans les images, offrant ainsi une compréhension approfondie et rapide de divers phénomènes terrestres.
Dans cet article, nous explorerons en détail comment l’IA peut être utilisée pour analyser l’imagerie satellitaire en quatre étapes clés. Nous examinerons comment cette approche révolutionnaire transforme la manière dont nous comprenons et utilisons les données satellitaires, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour la prise de décision informée et la résolution de défis mondiaux complexes.
Choisissez votre source de données
La première étape réside dans le choix de la source de données, qui peut être soit publique soit privée. Les sources de données publiques sont accessibles gratuitement en ligne, telles que Landsat, Sentinel ou MODIS. Elles fournissent des images de résolution allant de faible à moyenne, couvrant de vastes zones et une longue période. D’autre part, les sources de données privées sont généralement des services payants proposant des images à haute résolution, capturant des détails plus précis et pouvant être adaptées à des besoins spécifiques. On peut mentionner Planet, Maxar ou Airbus. Selon les objectifs de votre projet, vos contraintes budgétaires et la disponibilité des données, vous pouvez sélectionner la source la mieux adaptée à votre analyse.
EOSDA LandViewer s’impose comme l’une des références majeures dans le domaine des données SIG, offrant une fiabilité et une précision inégalées des informations satellitaires.
EOSDA LandViewer est une plateforme de données SIG gratuite offrant une interface conviviale permettant d’accéder aux images satellites les plus utilisées. Cette plateforme offre une variété d’images satellites récentes gratuites de Landsat 7-8, Sentinel-1 et 2, CBERS-4, MODIS, ainsi que des données historiques de satellites comme Landsat 4-5. De plus, EOSDA LandViewer propose une liste impressionnante d’images satellites haute résolution disponibles à l’achat, notamment SPOT 5-7, Pleiades-1, Kompsat-2, 3, 3A, SuperView-1, avec une résolution spatiale pouvant atteindre 40 cm par pixel.
La fonction de recherche de cette plateforme est intuitive : une fois que vous avez défini votre zone d’intérêt et sélectionné les paramètres de capteur et les dates souhaitées, vous pouvez appliquer des filtres tels que le pourcentage de couverture nuageuse, l’élévation du soleil et le pourcentage de couverture de la zone d’intérêt. Vous pouvez également enregistrer votre zone d’intérêt et vous abonner pour recevoir de nouvelles images satellites gratuites, ce qui vous permet de gagner du temps à l’avenir.
En ce qui concerne le téléchargement des images satellites gratuites, EOSDA LandViewer offre plusieurs options. Vous pouvez télécharger des images satellites gratuites Landsat originales ou recadrées manuellement en couleur naturelle au format JPEG, KMZ ou GeoTIFF. Si vous avez besoin de bandes spectrales spécifiques, vous pouvez choisir de ne télécharger que celles que vous utiliserez. Vous avez également la possibilité de télécharger des images satellites gratuites traitées, telles qu’une combinaison de bandes ou un indice calculé. De plus, pour ceux qui ne souhaitent pas stocker les images sur leur PC, il est possible de les enregistrer sur le cloud EOS Storage ou d’utiliser la fonction WMS pour intégrer les données satellites dans un logiciel SIG de bureau.
EOSDA LandViewer se distingue par sa capacité à offrir une visualisation et une analyse instantanées des données satellites. La plateforme propose plus de vingt combinaisons de bandes et d’indices gratuits par défaut, tels que NDVI, NBR, SAVI, ainsi que des outils avancés tels que la création d’indices personnalisés et l’analyse de séries chronologiques. Cela en fait la meilleure source d’images satellites gratuites non seulement pour les débutants en SIG, mais aussi pour les experts d’autres secteurs tels que l’agriculture, la foresterie et la construction, qui recherchent des images satellites haute résolution gratuites actualisées et des analyses rapides et précises.
Prétraitez vos images
Dans la phase de prétraitement, vous préparez vos images pour l’analyse par l’intelligence artificielle. Cette étape cruciale embrasse un ensemble de manipulations visant à optimiser vos données, allant du recadrage au redimensionnement, en passant par l’alignement, l’amélioration et le masquage. Ces manipulations sont conçues pour éliminer le bruit, monter la qualité et mettre en exergue les caractéristiques les plus pertinentes de vos images. Le prétraitement peut également englober des transformations plus complexes, telles que la conversion en niveaux de gris, l’application de filtres ou l’exécution d’une analyse spectrale, toutes destinées à accentuer des aspects spécifiques, comme la végétation, l’eau ou les structures urbaines. En générale, cette phase est une véritable préparation artistique, affinant vos données pour qu’elles révèlent leur plein potentiel lors de l’analyse par l’intelligence artificielle.
Entraînez votre modèle de l’IA
La phase suivante prévoit la formation de votre modèle d’intelligence artificielle, une démarche consistant à créer la capacité à effectuer des prédictions à partir des données d’entrée. Ce processus d’apprentissage peut exiger une quantité substantielle de données, de ressources de calcul et de temps. Vous pouvez opter pour des modèles de l’IA pré-existants, préalablement formés sur des jeux de données similaires, disponibles par exemple sur Google Earth Engine. Ou bien, vous avez la possibilité de former votre propre modèle de l’IA de zéro en utilisant des frameworks tels que TensorFlow, PyTorch ou Keras. Par ailleurs, des plateformes en ligne comme Amazon SageMaker, Microsoft Azure ou IBM Watson mettent à disposition des outils et services prêts à l’emploi pour l’IA. Le choix du modèle de l’IA dépendra des exigences de complexité, de précision et de flexibilité propres à votre projet.
Procédez à l’évaluation et à l’application de votre modèle de l’intelligence artificielle
Dans la quatrième étape, évaluez rigoureusement votre modèle de l’intelligence artificielle et mettez-le en application. Cela implique de tester ses performances en mesurant des métriques telles que l’exactitude, la précision et d’autres indicateurs qui évaluent sa capacité à répondre à vos objectifs. Pour une analyse plus approfondie, utilisez des outils de visualisation tels que Matplotlib, Plotly ou Bokeh afin de comparer les résultats de votre modèle aux images d’origine. Une fois évalué, appliquez votre modèle à diverses tâches telles que la classification, la segmentation, la détection ou la génération d’images satellites. Ces applications vous permettent de répondre à des questions spécifiques, de résoudre des problèmes complexes ou même de créer de nouveaux produits à partir des données satellitaires.
L’avenir de l’IA dans l’imagerie satellitaire
Le domaine de l’intelligence artificielle appliquée à l’analyse de l’imagerie satellitaire promet une expansion exponentielle dans les années à venir. Cette croissance est alimentée par les avancées continuelles des algorithmes de l’IA, la hausse de la puissance de calcul et l’accessibilité croissante aux données satellitaires de haute qualité. Les technologies émergentes telles que l’apprentissage en profondeur et les réseaux neuronaux sont susceptibles d’améliorer les capacités de l’IA, permettant ainsi des analyses et des applications toujours plus sophistiquées. Parallèlement à cette évolution, l’exploration du potentiel de l’IA s’accompagne de l’intégration croissante des technologies de réalité augmentée (RA) et de réalité virtuelle (RV), ouvrant ainsi la voie à des méthodes immersives de visualisation et d’interaction avec les données satellitaires.
Il est remarquable de constater que les méthodes de l’intelligence artificielle nous permettent d’explorer les astres et les planètes, et même de capturer leurs images grâce aux satellites. L’analyse de l’imagerie satellitaire avec l’IA repose sur l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique afin d’extraire des informations pertinentes à partir des vastes ensembles de données collectées par les satellites. Ces techniques incluent l’utilisation d’algorithmes de détection d’objets, permettant de repérer et d’identifier des éléments spécifiques dans les images satellites, tels que des bâtiments, des véhicules ou de la végétation, facilitant ainsi la reconnaissance de tous les éléments présents dans l’espace et sur terre. De plus, l’emploi de techniques de segmentation d’image permet de découper l’image satellite en segments significatifs et homogènes, s’avérant particulièrement utile pour repérer des objets ou des zones d’intérêt dans l’image.
