Projet de fin d'étude : Classification des images satellitaires en se basant sur le deep learning

Etudiant : CHIHANI Rabie

Filière : Master Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. SABRI ABDELOUAHED

Annèe : 2021

Résumé : Le stage était au sein de l’entreprise SiliconeSignal Technologies, et le projet objet de notre étude est intitulé : Classification des images satellitaires en se basant sur le deep learning. La détection d'objets dans les images de télédétection optique est un problème fondamental mais difficile dans le domaine de l'analyse des images aériennes et satellitaires, joue un rôle important pour une large gamme d'applications et fait l'objet d'une attention particulière ces dernières années. Bien que d'énormes méthodes existent, une revue approfondie de la littérature concernant la détection d'objets génériques fait encore défaut. Le projet de mon stage vise à fournir une revue des progrès récents dans ce domaine. A la différence de plusieurs études publiées précédemment qui se concentrent sur une classe d'objets spécifique telle que bâtiment ou route, nous nous concentrons sur des catégories d'objets plus génériques incluant, mais sans s'y limiter sur les routes, bâtiments, arbres, véhicules, aéroports, zones urbaines. Nous abordons également les défis des études actuelles et proposons deux directions de recherche prometteuses, à savoir la représentation, la classification et la détection d'objets géospatiaux basée sur l'apprentissage profond. Dans ce travail, une synthèse détaillée de mes recherches concernant ce domaine, basée sur différents articles et livres de l’analyse et la classification des images satellitaires, ainsi que le code élaboré qui montre les étapes de traitement de ce type d’images, de la collection des données géospatiales à la détection d’objets et classification de ces images.