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


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 les chercheurs du laboratoire d’Ecologie Fonctionnelle et Environnement et leurs collègues de la société Adict Solutions, du GET et de 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. Plus d'informations

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