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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | fr |
| Published: |
Universidade Federal do Espírito Santo
2025
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=777782761024 https://www.redalyc.org/journal/7777/777782761024/ https://www.redalyc.org/journal/7777/777782761024/html/ https://www.redalyc.org/journal/7777/777782761024/777782761024.epub https://www.redalyc.org/journal/7777/777782761024/movil |
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Table of Contents:
- Intelligence artificielle pour la visualisation des changements de couverture terrestre en Chine centrale Polina Lemenkova Geografía Social Teledetection traitement d’images apprentissage automatique Les données de télédétection (TD) constituent une source d’information essentielle pour la cartographie de la dynamique des paysages en milieu urbain. Les algorithmes d’intelligence artificielle (IA), notamment l’apprentissage automatique (AA), offrent des méthodes robustes pour le traitement de ces données. Cette étude a utilisé les méthodes d’AA du logiciel GRASS GIS pour traiter des images satellitaires et analyser les changements paysagers en Chine centrale. L’objectif est d’analyser la dynamique des paysages à travers les changements de couverture terrestre détectés sur une période de 10 ans, avec un intervalle de 2 ans. Le flux de travail comprenait l’algorithme d’AA Random Forest pour la classification d’images. Les données comprenaient six images Landsat 8-9 OLI/TIRS prises en automne en 2013, 2015, 2017, 2019, 2021 et 2023. Les résultats ont mis en évidence l’expansion de la ville de Wuhan, témoignant des processus d’urbanisation et d’aménagement intensif du territoire. Cet article démontre l’application d’une approche cartographique enrichie par l’IA à l’analyse d’images pour l’étude de la dynamique des paysages en Chine centrale. 2025 artículo científico 2175-3709 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=777782761024 https://www.redalyc.org/journal/7777/777782761024/ https://www.redalyc.org/journal/7777/777782761024/html/ https://www.redalyc.org/journal/7777/777782761024/777782761024.epub https://www.redalyc.org/journal/7777/777782761024/movil 10.47456/geo.v5i41.50748 fr http://www.redalyc.org/revista.oa?id=7777 Geografares application/pdf Universidade Federal do Espírito Santo Geografares (Brasil) Num.41 Vol.5