Formation à distance : 2 jours - 14 heures
- Type : Formation qualifiante
- Durée : 2j, soit 21 heures
- Modalité : Formation à distance
- Versions : IDRISI toutes versions
- Validation : 1 certificat de réalisation sera remis au donneur d’ordre et dans un deuxième temps une attestation de fin de formation reprenant les objectifs, la nature, la durée de l’action et les résultats atteints sera envoyée par mail à chaque stagiaire
- Prè-requis : Avoir suivi la formation télédétection niveau 1 avec IDRISI ou des connaissances équivalentes
- Public : Tout public
- Niveau : Standard
- Moyens : Accès illimité à la plateforme en ligne pendant 3 mois en toute autonomie, 24h/24h et 7/7 jours Pédagogie: 15% de théorie, 85% de pratique : étude de cas, mise en situation, exercices d’évaluation.
- Pèdagogie : 15% de théorie, 85% de pratique : étude de cas, mise en situation, exercices d’évaluation
- Comprendre les bases de l’IA et de l’apprentissage automatique dans le cadre de l’analyse d’images
- Appliquer des techniques d’IA pour le traitement d’images géospatiales dans IDRISI
Introduction à l’Intelligence Artificielle (IA)
- Concepts de base de l’IA et de l’apprentissage automatique
- Présentation des algorithmes d’IA utilisés pour l’analyse d’images (réseaux de neurones, SVM, etc.)
- Préparation des données pour l’apprentissage automatique
Présentation de l’interface IDRISI
- Le Menu principal
- La barre d’icônes
- Idrisi Explorer
- Barre d’état
- Environnement de travail
- Les commandes
Acquisition et gestion des données de télédétection
- Téléchargement d’images satellites (Sentinel-2, Landsat)
- Sources ouvertes de données (Copernicus, EarthExplorer, etc.).
- Chargement et visualisation des images dans IDRISI
Application de l’IA au Traitement d’Images avec IDRISI
- Classification supervisée et non supervisée d’images
- Mise en œuvre des réseaux de neurones pour la classification des terres
- Analyse de la qualité des résultats et validation des modèles
- Utilisation des outils d’IDRISI pour l’intégration des résultats d’IA dans les images géospatiales
