Meilleurs outils de classification de la couverture terrestre pour une analyse environnementale évolutive

La classification de l'occupation du sol est essentielle à la surveillance environnementale, à l'urbanisme et à la gestion agricole. Cependant, produire des cartes et des informations fiables ne se limite pas à de simples images satellite brutes. Des outils de classification de l'occupation du sol adaptés permettent de traiter efficacement les données de télédétection, d'entraîner les modèles et de valider les résultats. Des algorithmes supervisés et non supervisés aux plateformes cloud et aux bibliothèques open source, ces outils sont conçus pour traiter des analyses à grande échelle avec précision et cohérence. Dans cet article, nous passons en revue les meilleurs outils de classification de l'occupation du sol conçus pour automatiser les flux de travail, assurer une validation robuste et favoriser une prise de décision éclairée.

1. FlyPix AI

FlyPix AI est une plateforme d'analyse géospatiale qui exploite l'intelligence artificielle pour la classification de l'occupation du sol et la détection d'objets dans l'imagerie. Notre plateforme permet aux utilisateurs d'entraîner des modèles d'IA personnalisés à partir de leurs propres annotations, permettant ainsi l'identification et la segmentation de types spécifiques d'occupation du sol, d'infrastructures ou de caractéristiques naturelles. En travaillant directement avec des images géospatiales liées à des coordonnées, nous permettons d'analyser des scènes complexes et d'automatiser des tâches qui nécessiteraient autrement un travail manuel important. Nous prenons également en charge les données multispectrales, ce qui permet une classification plus détaillée de la végétation, des plans d'eau, des zones urbaines et d'autres utilisations du sol.

Nous proposons une suite d'outils pour l'exportation de couches vectorielles, le partage de cartes avec les équipes et la gestion des accès, faisant de FlyPix la solution idéale pour les projets collaboratifs. Grâce à FlyPix, les résultats peuvent être publiés, intégrés via une API et soumis à un contrôle qualité rigoureux par des experts SIG. Conçu pour la flexibilité, FlyPix s'adapte parfaitement aux secteurs tels que la foresterie, l'agriculture, la construction, le secteur public et bien d'autres, aidant les organisations à générer rapidement des informations exploitables. Grâce à notre interface intuitive et cloud, nous prenons en charge un large éventail de flux de travail géospatiaux sans effort.

Points saillants :

• Détection d'objets et classification de la couverture terrestre alimentées par l'IA
• Formation de modèles d'IA personnalisés avec annotations définies par l'utilisateur
• Prise en charge de l'imagerie multispectrale
• Exportation de couches vectorielles et partage de cartes interactives
• Accès API et assurance qualité SIG avancée
• Outils collaboratifs avec gestion d'équipe et contrôle d'accès

À qui cela convient-il le mieux :

• Professionnels de l'environnement et de la foresterie
• Analystes agricoles et agricoles
• Urbanistes et équipes de villes intelligentes
• Gestionnaires de construction et d'infrastructures
• Agences gouvernementales et équipes de gestion des risques
• Chercheurs travaillant avec des images de drones ou de satellites

Coordonnées:

• Site web: flypix.ai
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/flypix-ai
• Adresse : Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Allemagne
• Numéro de téléphone : +49 6151 2776497
• E-mail: info@flypix.ai

2. QGIS

QGIS est un système d'information géographique open source permettant de créer, d'éditer et d'analyser des données spatiales, notamment pour la classification de l'occupation du sol. Il offre une gamme d'outils pour la création de cartes, l'édition de couches vectorielles et raster, et l'analyse spatiale. Les utilisateurs peuvent créer et éditer des points, des lignes, des polygones et des maillages pour classer ou numériser des entités d'occupation du sol spécifiques. QGIS prend en charge la publication des résultats aux formats bureau, web et mobile, et s'intègre à de nombreux types de fichiers et services web grâce à des protocoles standard.

Ils offrent également un environnement extensible permettant aux utilisateurs d'améliorer les fonctionnalités grâce à des plugins tiers. La plateforme inclut des flux d'analyse automatisés, des outils de reporting et la possibilité de créer des formulaires et des mises en page personnalisés. Logiciel gratuit et open source, QGIS est maintenu par une communauté mondiale et reste accessible à un large éventail d'utilisateurs, ce qui en fait un choix pratique pour la cartographie de l'occupation du sol et l'analyse spatiale dans de nombreux contextes.

Points saillants :

• Plateforme SIG open source pour la création et l'édition de cartes
• Outils de numérisation et d'édition de données vectorielles et raster
• Automatisation des flux de travail d'analyse et de reporting
• Prise en charge des formats de données standard et des services Web
• Extensible avec des plugins tiers et des formulaires personnalisés
• Disponible sur Windows, Mac et Linux

À qui cela convient-il le mieux :

• Professionnels et analystes SIG ayant besoin d'une solution gratuite
• Planificateurs de l'environnement et de l'aménagement du territoire
• Chercheurs et éducateurs
• Agences gouvernementales et ONG
• Consultants et entrepreneurs en cartographie et analyse

Coordonnées:

• Site Web : qgis.org
• Facebook : www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
• Courriel : qgis-psc@lists.osgeo.org

3. ArcGIS

ArcGIS d'Esri est une plateforme de système d'information géographique permettant de cartographier, d'analyser et de visualiser des données spatiales, notamment la classification de l'occupation du sol. Elle fournit des outils permettant d'identifier et de catégoriser les types d'occupation du sol, en combinant données géospatiales et intelligence artificielle pour une analyse plus approfondie. La plateforme prend en charge les données raster et vectorielles et s'intègre aux images de drones, de satellites et de terrain pour produire des cartes précises de l'occupation du sol. Elle inclut également des fonctionnalités de modélisation prédictive, d'automatisation et d'optimisation des flux de travail spatiaux.

ArcGIS est conçu pour fonctionner dans de multiples secteurs et à différentes échelles, offrant des interfaces bureautiques, web et mobiles. Ces interfaces favorisent la collaboration en permettant le partage de données et l'intégration avec d'autres systèmes d'entreprise. La plateforme comprend une suite d'API, de SDK et de services web pour étendre ses capacités et s'intégrer à des workflows plus vastes, la rendant ainsi idéale pour les organisations ayant des besoins complexes en données spatiales.

Points saillants :

• Plateforme SIG complète avec analyse améliorée par l'IA
• Prise en charge des données raster, vectorielles et spatiales 3D
• Outils de classification de la couverture terrestre et modélisation prédictive
• Intégration avec l'imagerie par drone et par satellite
• API, SDK et services Web pour la personnalisation
• Fonctionne sur les environnements de bureau, Web et mobiles

À qui cela convient-il le mieux :

• Grandes organisations ayant des besoins en SIG d'entreprise
• Groupes environnementaux et de conservation
• Gestionnaires d'infrastructures et de services publics
• Équipes gouvernementales de planification et d'intervention d'urgence
• Chercheurs nécessitant une analyse spatiale avancée

Coordonnées:

• Site Web : esri.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/esri
• Adresse : 380 New York Street Redlands, Californie
• Numéro de téléphone : +1-909-793-2853
• Facebook : www.facebook.com/esrigis
• Twitter : x.com/Esri
• Instagram : www.instagram.com/esrigram

4. Google Earth Engine

Google Earth Engine est une plateforme cloud qui combine une vaste archive d'images satellite et de données géospatiales avec des outils d'analyse à l'échelle planétaire. Elle permet aux utilisateurs de classer l'occupation du sol, de suivre les changements environnementaux et de cartographier les tendances au fil du temps en exécutant des algorithmes personnalisés sur de vastes volumes de données. La plateforme comprend plus de 30 ans d'historique de données satellites et scientifiques, mis à jour quotidiennement, et propose des API en Python et JavaScript pour une intégration dans divers workflows.

Earth Engine propose un éditeur de code web pour le développement interactif d'algorithmes et l'accès à des pétaoctets de données géospatiales. Compatible avec les applications académiques et commerciales, Earth Engine est idéal pour les chercheurs, les scientifiques et les développeurs qui doivent traiter efficacement des ensembles de données à grande échelle. La plateforme est utilisée dans des domaines tels que la surveillance des forêts, la gestion des ressources naturelles et l'évaluation des impacts environnementaux pour quantifier et visualiser les changements de couverture terrestre.

Points saillants :

• Plateforme basée sur le cloud pour l'analyse géospatiale à grande échelle
• Accès à plus de 30 ans de données satellitaires et scientifiques
• API disponibles en Python et JavaScript
• Éditeur de code basé sur le Web pour le développement interactif
• Prend en charge l'utilisation académique et commerciale
• Ensembles de données mis à jour quotidiennement et outils de visualisation en accéléré

À qui cela convient-il le mieux :

• Les chercheurs et les universitaires étudient l'évolution de la couverture terrestre
• ONG environnementales surveillant la déforestation et la conservation
• Les développeurs créent des outils d'analyse géospatiale
• Les organisations gouvernementales et politiques qui suivent les tendances environnementales
• Des scientifiques travaillant avec des données satellitaires historiques et en temps quasi réel

Coordonnées:

• Site Web : earthengine.google.com

5. STEP (Plateforme d'exploitation de la boîte à outils scientifique)

La plateforme d'exploitation de boîtes à outils scientifiques (STEP) est développée par l'Agence spatiale européenne pour soutenir l'analyse scientifique des données d'observation de la Terre, notamment la classification de la couverture terrestre. Elle fournit des boîtes à outils open source fonctionnant avec les données de Sentinel et d'autres missions, permettant aux utilisateurs de traiter des images optiques, micro-ondes et multispectrales. La plateforme combine les boîtes à outils optiques et micro-ondes, toutes deux basées sur l'architecture SNAP, pour offrir un large éventail d'outils de traitement génériques et spécifiques aux capteurs.

Ils gèrent également une plateforme communautaire où les utilisateurs peuvent accéder à la documentation, aux tutoriels et aux ressources pour développeurs. STEP intègre des fonctionnalités d'anciennes boîtes à outils de l'ESA telles que BEAM, NEST et Orfeo Toolbox, garantissant ainsi la compatibilité avec les flux de travail historiques. Il est conçu pour aider les chercheurs, les scientifiques et les développeurs à traiter, classer et analyser les ensembles de données d'observation de la Terre à diverses fins environnementales et scientifiques.

Points saillants :

• Plateforme open source pour l'analyse des données d'observation de la Terre
• Boîtes à outils pour données optiques, micro-ondes et multispectrales
• Construit sur l'architecture SNAP avec des opérateurs spécifiques aux capteurs
• Comprend de la documentation, des tutoriels et un support communautaire
• Compatible avec les missions Sentinel de l'ESA et d'autres ensembles de données
• Intègre des fonctionnalités des boîtes à outils ESA précédentes

À qui cela convient-il le mieux :

• Chercheurs et scientifiques travaillant avec les missions de l'ESA
• Les développeurs créent des flux de travail pour la classification de la couverture terrestre
• Universitaires enseignant la télédétection et l'analyse de données
• Projets de surveillance et de conservation de l'environnement
• Les utilisateurs ont besoin d'outils open source soutenus par la communauté

Coordonnées:

• Site Web : step.esa.int
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/european-space-agency
• Facebook : www.facebook.com/EuropeanSpaceAgency
• Instagram : www.instagram.com/europeanspaceagency

6. Boîte à outils Orfeo

Orfeo ToolBox (OTB) est une bibliothèque logicielle open source pour le traitement d'images de télédétection, dotée de fonctionnalités adaptées à la classification de la couverture terrestre. Elle propose un ensemble d'applications et d'algorithmes permettant de traiter des images optiques, multispectrales et radar haute résolution. Ces outils incluent des fonctions de classification, d'orthorectification, de pansharpening, de traitement SAR et d'autres tâches avancées. OTB est accessible via QGIS, Python, la ligne de commande et C++, ce qui lui confère une grande flexibilité pour s'adapter à différents environnements.

Ils privilégient la transparence et l'extensibilité, garantissant que tous les algorithmes sont documentés et non dissimulés derrière des interfaces propriétaires. OTB peut gérer de très grands ensembles de données sur une large gamme de matériels, des ordinateurs portables aux clusters hautes performances. Son intégration avec QGIS permet également aux utilisateurs de visualiser et de traiter efficacement de grands ensembles de données géospatiales tout en accédant à l'ensemble des fonctionnalités de la boîte à outils.

Points saillants :

• Bibliothèque open source de traitement d'images de télédétection
• Prend en charge l'imagerie optique, multispectrale et radar
• Outils de classification, de traitement SAR et plus encore
• Interfaces pour QGIS, Python, ligne de commande et C++
• Gère de grands ensembles de données sur différentes configurations matérielles
• Axé sur la communauté et largement documenté

À qui cela convient-il le mieux :

• Spécialistes de la télédétection travaillant avec des données à haute résolution
• Professionnels du SIG s'intégrant à QGIS ou Python
• Des équipes de recherche analysent des images optiques et radar
• Développeurs créant des flux de travail géospatiaux personnalisés
• Utilisateurs ayant besoin d'outils de traitement transparents et extensibles

Coordonnées:

• Site Web : www.orfeo-toolbox.org 
• Twitter : x.com/orfeotoolbox

7. Solutions géospatiales L3Harris

L3Harris propose une gamme de solutions et d'outils géospatiaux incluant des fonctionnalités de classification de l'occupation du sol. L'entreprise développe des logiciels et des plateformes conçus pour le traitement et l'analyse de données satellitaires, aériennes et autres données géospatiales. Ses solutions s'intègrent aux flux de travail de télédétection et de SIG pour classer, détecter et surveiller les changements à la surface de la Terre, pour des applications civiles et militaires.

Ils conçoivent leurs outils pour soutenir des missions nécessitant un traitement fiable de données volumineuses et variées. Outre l'analyse de la couverture terrestre, leurs offres géospatiales incluent également des outils de communication, de surveillance et de suivi environnemental. Ces solutions s'inscrivent dans un portefeuille plus large axé sur la sécurité nationale, les infrastructures et la recherche scientifique.

Points saillants :

• Logiciel géospatial pour la classification et l'analyse de la couverture terrestre
• Prend en charge les données satellite, aériennes et multisources
• Conçu pour les applications civiles et de défense
• Intégré aux flux de travail SIG et de télédétection
• Fait partie d'une suite plus large d'outils axés sur la mission

À qui cela convient-il le mieux :

• Les agences gouvernementales et de défense surveillent l'utilisation des terres
• Équipes d'infrastructures civiles et de planification
• Organisations d'intervention environnementales et de réponse aux catastrophes
• Institutions de recherche travaillant avec des données géospatiales
• Utilisateurs ayant besoin de solutions intégrées pour des contextes opérationnels

Coordonnées:

• Site Web : www.l3harris.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/l3harris-technologies
• Adresse : 1025 W. NASA Boulevard, Melbourne, FL 32919, États-Unis
• Facebook : www.facebook.com/L3HarrisTechnologies
• Twitter : x.com/L3HarrisTech
• Instagram : www.instagram.com/l3harristech

8. Projets OSGeo

L'Open Source Geospatial Foundation (OSGeo) soutient et maintient un ensemble de projets open source pour le traitement des données géospatiales, notamment des outils utiles à la classification de l'occupation du sol. Elle héberge et promeut des projets proposant des bibliothèques logicielles, des applications bureautiques et des outils serveur, tous conçus pour exploiter les données géographiques et de télédétection. Ces projets incluent des outils et bibliothèques reconnus capables de gérer des données vectorielles, raster et d'imagerie, prenant en charge des flux de travail tels que la production, la classification et l'analyse de cartes.

L'OSGeo favorise également une communauté mondiale où développeurs, chercheurs et praticiens collaborent, contribuent au développement logiciel et partagent leurs meilleures pratiques. Les ressources de l'OSGeo comprennent de la documentation, des sections locales et des initiatives pédagogiques pour aider les utilisateurs à adopter et à mettre en œuvre des solutions géospatiales open source. Son écosystème de projets est largement utilisé dans la surveillance environnementale, la recherche et la planification des infrastructures, où la classification de l'occupation du sol est une tâche essentielle.

Points saillants :

• Fondation soutenant les projets géospatiaux open source
• Outils logiciels pour les données vectorielles, raster et d'imagerie
• Ressources pour les flux de production et de classification de cartes
• Communauté mondiale de développeurs et d'utilisateurs
• Initiatives éducatives et soutien à la documentation
• Des outils flexibles adaptés à diverses plateformes et cas d'utilisation

À qui cela convient-il le mieux :

• Professionnels du SIG utilisant des logiciels open source
• Chercheurs et éducateurs dans les domaines géospatiaux
• Développeurs créant des flux de travail géospatiaux personnalisés
• Équipes de surveillance environnementale et de gestion du territoire
• Organisations à la recherche de solutions axées sur la communauté

Coordonnées

• Site Web : osgeo.org
• Adresse : 9450 SW Gemini Dr. #42523, Beaverton, Oregon 97008, États-Unis
• Courriel : info@osgeo.org
• Facebook : www.facebook.com/OSGeoFoundation
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/osgeo

9. Solutions géospatiales Trimble

Trimble fournit des solutions matérielles et logicielles géospatiales qui prennent en charge la classification de l'occupation du sol dans le cadre de processus plus vastes d'arpentage, de cartographie et d'infrastructure. L'entreprise développe des systèmes connectés intégrant positionnement précis, modélisation 3D et analyse de données pour permettre la collecte et le traitement de données spatiales. Ces outils permettent de cartographier et de classer l'occupation du sol, de gérer les chantiers de construction et de suivre l'évolution des environnements bâtis et naturels.

Ils proposent des équipements et des logiciels qui connectent la collecte de données sur le terrain à l'analyse en bureautique, prenant en charge les flux de travail de secteurs tels que la construction, les transports et la cartographie géospatiale. Les systèmes Trimble sont conçus pour gérer des tâches d'arpentage et de cartographie à grande échelle, offrant précision et connectivité à toutes les étapes d'un projet. Leurs solutions sont largement utilisées lorsque des données géospatiales cohérentes sont nécessaires pour éclairer les décisions relatives à l'aménagement du territoire et à l'impact environnemental.

Points saillants :

• Matériel et logiciels géospatiaux pour la cartographie et l'analyse
• Prend en charge la classification de la couverture terrestre dans le cadre des flux de travail d'arpentage
• Collecte et traitement intégrés des données du terrain au bureau
• Combine positionnement précis, modélisation 3D et analyse
• Conçu pour les projets de construction, de transport et d'infrastructure
• Évolutif pour les tâches de cartographie volumineuses et complexes

À qui cela convient-il le mieux :

• Professionnels de l'arpentage et de la cartographie
• Équipes de gestion de la construction et des infrastructures
• Planificateurs des transports et de la logistique
• Analystes de l'environnement et de l'utilisation des terres
• Organisations nécessitant des flux de travail géospatiaux connectés

Coordonnées:

• Site Web : trimble.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/trimble
• Adresse : 10368 Westmoor Drive, Westminster, CO 80021, États-Unis
• Numéro de téléphone : +1 (720) 887-6100
• Facebook : www.facebook.com/TrimbleCorporate
• Twitter : x.com/TrimbleCorpNews

10. FAO (Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture)

L'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) fournit des données, des outils et des orientations pour la classification de l'occupation des sols, dans le cadre de sa mission visant à améliorer la sécurité alimentaire et à promouvoir une agriculture durable. Elle gère des bases de données statistiques mondiales, notamment FAOSTAT et le Laboratoire de données de la FAO, qui donnent accès à des informations sur l'utilisation des terres, la production agricole et les conditions environnementales. Ces ressources permettent de suivre l'évolution de l'occupation des sols et d'évaluer l'impact des pratiques agricoles sur les écosystèmes.

Ils collaborent également avec les gouvernements, les instituts de recherche et les communautés pour mettre en œuvre des projets et élaborer des politiques visant une gestion durable des terres. Le travail de la FAO comprend l'élaboration de normes et de méthodologies pour la collecte et l'analyse de données, le soutien à la formation et à l'éducation, et l'offre d'une assistance technique sur le terrain. Leurs initiatives contribuent à une meilleure compréhension de l'évolution de l'utilisation des terres au fil du temps et de la manière dont elles peuvent être gérées pour atteindre les objectifs de sécurité alimentaire et environnementaux.

Points saillants :

• Ensembles de données mondiales sur l'utilisation des terres et la production agricole
• FAOSTAT et Data Lab pour les outils statistiques et analytiques
• Orientations et normes pour la surveillance et la classification des terres
• Collaboration avec les gouvernements et les communautés locales
• Initiatives de formation, d'éducation et de soutien technique
• Intégration des données sur la couverture terrestre dans la planification de la sécurité alimentaire et de la durabilité

À qui cela convient-il le mieux :

• Organismes gouvernementaux responsables des terres et de l'agriculture
• Chercheurs et analystes étudiant l'utilisation des terres et les systèmes alimentaires
• ONG travaillant sur le développement durable et la conservation
• Les décideurs politiques qui conçoivent des programmes agricoles et environnementaux
• Enseignants et étudiants en sciences agricoles et environnementales

Coordonnées:

• Site Web : fao.org
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/fao
• Adresse : Viale delle Terme di Caracalla, 00153 Rome, Italie
• Numéro de téléphone : (+39) 06 57051
• Facebook : www.facebook.com/UNFAO
• Twitter : x.com/FAO
• Instagram : www.instagram.com/fao
• Courriel : FAO-HQ@fao.org

11. SAGA GIS

SAGA GIS (Système d'analyses géoscientifiques automatisées) est un système d'information géographique open source conçu pour faciliter le traitement et l'analyse des données spatiales, notamment la classification de l'occupation du sol. Il offre un large éventail d'outils pour le traitement des données raster et vectorielles, l'analyse de terrain et la cartographie thématique. Les utilisateurs peuvent appliquer des algorithmes de classification aux données de télédétection et intégrer les résultats à d'autres couches géospatiales pour produire des cartes d'occupation du sol.

Ils gèrent également une communauté d'utilisateurs, une documentation et des documents de référence pour faciliter l'utilisation et l'extension du logiciel. La plateforme est disponible gratuitement et continuellement développée grâce aux contributions des chercheurs et des praticiens. Sa structure modulaire permet de combiner des outils et des flux de travail adaptés à des besoins d'analyse spécifiques, ce qui la rend utile pour les études d'utilisation et d'occupation du sol dans différents contextes.

Points saillants :

• Logiciel SIG open source avec outils de classification
• Prend en charge le traitement des données raster et vectorielles
• Inclut des fonctions d'analyse de terrain et de cartographie thématique
• Structure modulaire pour des flux de travail personnalisés
• Documentation, groupe d'utilisateurs et ressources en ligne disponibles
• Disponible gratuitement et maintenu par la communauté

À qui cela convient-il le mieux :

• Les chercheurs qui mènent des études sur la couverture terrestre et le terrain
• Analystes environnementaux travaillant avec des ensembles de données spatiales
• Enseignants enseignant le traitement des données géospatiales
• ONG et agences gouvernementales ayant besoin de solutions open source
• Les utilisateurs à la recherche d'outils SIG flexibles et modulaires

Coordonnées:

• Site Web : saga-gis.sourceforge.io
• Courriel : @ SourceForge

12. Plugin Dzetsaka

Le plugin Dzetsaka est un outil de classification de l'occupation du sol intégré à QGIS. Conçu pour être rapide et facile à utiliser, il applique des algorithmes d'apprentissage automatique à la classification supervisée d'images satellite. Il permet aux utilisateurs de définir des classes d'occupation du sol, de créer des polygones d'entraînement à partir de données de terrain, puis d'exécuter la classification à l'aide de l'un des classificateurs pris en charge, notamment le modèle de mélange gaussien, la forêt aléatoire, les machines à vecteurs de support et les K plus proches voisins. Le résultat comprend une carte d'occupation du sol classée et une carte de confiance.

L'application utilise une approche étape par étape : les utilisateurs préparent d'abord un tableau de noms de classes et de données d'apprentissage, puis saisissent les images satellite et les polygones d'apprentissage dans l'extension. Après avoir sélectionné le classificateur et exécuté le processus, les résultats peuvent être validés dans QGIS par comparaison avec les données de terrain. La validation comprend l'harmonisation des étiquettes de classes, la compilation des données de terrain, la création d'une matrice de confusion et le calcul de paramètres de précision tels que la précision globale, la précision de l'utilisateur et du producteur, ainsi que le coefficient Kappa. Cela permet de produire et de valider efficacement des jeux de données détaillés sur l'occupation du sol.

Points saillants :

• Plugin QGIS pour la classification supervisée de l'occupation du sol
• Prend en charge les classificateurs de modèles de mélange gaussien, de forêts aléatoires, de SVM et de KNN
• Produit à la fois des cartes de couverture terrestre classées et des cartes de confiance
• Intègre les données de terrain sous forme de polygones d'entraînement
• Inclut un flux de travail de validation avec des mesures de précision
• Interface simple et étape par étape dans QGIS

À qui cela convient-il le mieux :

• Utilisateurs SIG travaillant dans l'environnement QGIS
• Des chercheurs effectuent une classification supervisée de la couverture terrestre
• Équipes validant les ensembles de données sur la couverture terrestre par rapport aux données de terrain
• Analystes produisant des cartes de couverture terrestre et de confiance
• Utilisateurs ayant besoin de plusieurs options de classification et d'outils de validation intégrés

Coordonnées:

• Site Web : plugins.qgis.org

• Facebook : www.facebook.com/people/QGIS/100057434859831
• Courriel : qgis-user@lists.osgeo.org.

13. RSGISLib

La bibliothèque de logiciels de télédétection et de SIG (RSGISLib) est un ensemble open source de modules Python et d'utilitaires en ligne de commande pour le traitement des données de télédétection et de SIG. Elle propose des outils de classification de l'occupation du sol, de détection des changements, de segmentation d'images et diverses analyses raster et vectorielles. La bibliothèque prend en charge les flux de travail utilisant l'imagerie satellite et de drone pour la classification des terres et le suivi des changements au fil du temps.

La bibliothèque est disponible sur GitHub, avec de la documentation, des tutoriels et le soutien actif de contributeurs issus du monde universitaire et de la recherche. RSGISLib est conçue pour une utilisation programmatique, offrant une flexibilité pour automatiser les tâches et développer des flux de travail personnalisés pour des projets spécifiques d'analyse de l'occupation du sol. Elle peut fonctionner sur différentes plateformes et s'intègre à d'autres outils de traitement géospatial.

Points saillants :

• Bibliothèque Python open source pour la télédétection et les SIG
• Outils de classification, de détection des changements et de segmentation
• Utilitaires de ligne de commande et modules Python
• Prend en charge les flux de travail de données raster et vectorielles
• Disponible sur GitHub avec documentation et tutoriels
• Développé et maintenu par des contributeurs universitaires

À qui cela convient-il le mieux :

• Les chercheurs et les développeurs automatisent l'analyse de la couverture terrestre
• Équipes universitaires travaillant avec de grands ensembles de données d'imagerie
• Professionnels utilisant Python pour le traitement géospatial
• Les utilisateurs intègrent les données des drones et des satellites dans leurs flux de travail
• Les analystes ont besoin d'outils personnalisables et scriptables

Coordonnées:

• Site Web : rsgislib.org
• Courriel : rsgislib-support@googlegroups.com

14. CATALYSEUR

CATALYST est une plateforme qui fournit des solutions d'observation de la Terre, notamment des outils de classification de l'occupation du sol et d'évaluation des risques. L'entreprise propose un logiciel en tant que service (SaaS) cloud et indépendant des capteurs pour le traitement des images satellite, permettant aux utilisateurs d'améliorer, de classer et d'analyser les données d'occupation du sol dans le cadre de flux de travail plus vastes. Ses outils s'intègrent aux systèmes existants et aident les organisations à adapter le traitement des images tout en préservant la qualité et la précision.

Ils offrent également une atténuation des risques grâce à des solutions de données en tant que service (DaaS), utilisant l'analyse d'images satellite pour identifier et surveiller les risques liés aux infrastructures et aux actifs. La plateforme utilise des algorithmes de traitement d'images fiables, fournis via le cloud, des applications web, des API et des plateformes partenaires. Des modèles d'abonnement et de consommation flexibles sont proposés, ainsi qu'un support technique et des évaluations régulières pour s'adapter aux besoins des utilisateurs et aux objectifs du projet.

Points saillants :

• Plateforme SaaS basée sur le cloud pour le traitement d'images satellites
• Prend en charge la classification et la surveillance de la couverture terrestre
• Indépendant des capteurs et évolutif en fonction de la demande
• Analyse des risques fournie sous forme de données en tant que service (DaaS)
• Intégration via des API, des applications Web et des systèmes partenaires
• Modèles de tarification flexibles et support client

À qui cela convient-il le mieux :

• Entreprises gérant et analysant l'utilisation des terres et les risques
• Les opérateurs d'infrastructures surveillent les changements environnementaux
• Équipes intégrant l'imagerie satellite dans les flux de travail
• Organisations nécessitant des solutions évolutives et basées sur le cloud
• Utilisateurs ayant besoin à la fois d'outils de traitement d'images et d'évaluation des risques

Coordonnées:

• Site Web : catalyst.earth
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/pci-geomatics
• Adresse : 141, rue Adelaide Ouest, unité 520, Toronto (Ontario) M5H 3L5, Canada
• Numéro de téléphone : +1 (905) 764-0614
• Facebook : www.facebook.com/CATALYST.Earth
• Courriel : hello@catalyst.earth

15. Système de surveillance de la couverture terrestre (LCMS)

Le système de surveillance de l'occupation du sol (LCMS) est une solution basée sur l'apprentissage automatique pour la classification automatique de l'occupation du sol, la classification des types de cultures et la détection de son évolution au fil du temps. Le système se divise en quatre parties principales : la collecte et la préparation des données de référence, l'exécution des pipelines de traitement des données pour produire les résultats, le stockage et la diffusion des résultats, et la fourniture d'une interface applicative aux opérateurs. Le LCMS traite les données à l'échelle nationale et fonctionne en continu, utilisant à la fois l'imagerie satellite et les données de terrain pour entraîner les modèles supervisés.

Ils mettent en œuvre des pipelines basés sur le framework eo-learn, permettant un traitement distribué en divisant la zone d'intérêt en unités plus petites pouvant s'exécuter en parallèle. Les résultats sont stockés sous forme de cartes raster et de polygones vectoriels, accessibles via des services comme Sentinel Hub et Geopedia. L'interface opérateur comprend des outils de validation permettant aux utilisateurs d'examiner les modifications détectées et de les confirmer ou de les corriger, améliorant ainsi les données de référence pour les futures itérations du modèle. Le système est conçu pour une surveillance itérative du territoire à grande échelle et s'intègre aux environnements SIG existants.

Points saillants :

• Classification de la couverture terrestre et des cultures basée sur l'apprentissage automatique
• Détection et rapport automatiques des modifications
• Opération continue à l'échelle nationale
• Utilise l'imagerie satellite et les données de référence de la vérité terrain
• Pipelines distribués pour un traitement évolutif
• Application opérateur avec outils de validation et de correction

À qui cela convient-il le mieux :

• Agences nationales de surveillance de l'utilisation des terres et de l'agriculture
• Organisations qui suivent les changements annuels de la couverture terrestre
• Des chercheurs étudient la dynamique du paysage à long terme
• Équipes gérant les données de référence et les flux de travail de validation
• Utilisateurs nécessitant une intégration avec les services de données SIG et satellite

Coordonnées:

• Site Web : www.sinergise.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/sinergise
• Adresse : Eggenberger Allee 49, Stiege 2, EG, 8020 Graz, Autriche
• Numéro de téléphone : +386 (1) 320-61-50
• Facebook : www.facebook.com/sentinelhub.by.sinergise
• Twitter : x.com/sinergise
• Courriel : info@sinergise.com

Conclusion

Choisir les bons outils de classification de l'occupation du sol est essentiel pour produire une analyse précise, fiable et évolutive de la surface terrestre. Chacun des outils présentés dans cet article offre des fonctionnalités distinctes : des bibliothèques et plugins open source intégrés aux plateformes SIG aux services cloud avec workflows automatisés et fonctionnalités de validation. Que la priorité soit l'accessibilité, l'apprentissage automatique avancé ou l'intégration aux systèmes existants, ces outils simplifient le processus de classification et améliorent la qualité des résultats. En choisissant la solution adaptée à leurs besoins spécifiques, les organisations et les chercheurs peuvent mieux suivre l'évolution de l'utilisation des terres, soutenir la planification environnementale et prendre des décisions éclairées basées sur des données spatiales fiables.