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GeoAI avec Python

Guide pratique de l’intelligence artificielle géospatiale open source

by Qiusheng Wu · creator profile

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Original English editionGeoAI with Python
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Les satellites capturent chaque jour d’énormes volumes d’images, mais transformer des pixels en connaissances nécessite l’IA. Ce livre vous apprend à concevoir, entraîner et appliquer des modèles d’apprentissage profond à de véritables images satellitaires à l’aide de Python et d’outils open source, avec 23 chapitres de code exécutable que vous pouvez utiliser dès aujourd’hui.

Table of contents

  • Partie I : Fondements

    1. Introduction à la GeoAI
    2. Configuration de l’environnement
    3. Principes fondamentaux des données géospatiales

  • Partie II : Acquisition et préparation des données

    1. Téléchargement des données de télédétection
    2. Cartographie interactive et visualisation
    3. Préparation des données d’entraînement

  • Partie III : Tâches principales de l’IA

    1. Reconnaissance d’images
    2. Détection d’objets
    3. Segmentation sémantique
    4. Segmentation d’instances
    5. Traduction d’images
    6. Détection de changements
    7. Régression au niveau du pixel

  • Partie IV : Modèles fondamentaux et embeddings satellitaires

    1. SAM pour les applications géospatiales
    2. Modèles vision-langage
    3. Embeddings satellitaires

  • Partie V : Plugins QGIS

    1. Configuration du plugin GeoAI pour QGIS
    2. Segmentation des arbres dans QGIS
    3. Segmentation de l’eau dans QGIS
    4. Modèles vision-langage dans QGIS
    5. Segment Anything dans QGIS
    6. Segmentation sémantique dans QGIS
    7. Segmentation d’instances dans QGIS
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