Exemple de photo aérienne traitée par l’algorithme développé par la chercheuse.
Exemple de photo aérienne traitée par l'algorithme développé par la chercheuse. Swisstopo - Une étudiante de l'EPFL a montré la possibilité de davantage automatiser le processus de recensement du territoire suisse en utilisant l'intelligence artificielle dans le cadre de paysages rares et complexes jusqu'ici classés manuellement. Une partie du canton du Valais a servi de cas d'étude pour son travail de master. La cartographie régulière du territoire suisse permet de comprendre l'évolution de l'urbanisation, de contrôler la perméabilité des sols et de lutter contre le mitage du territoire. Ce recensement ne peut être effectué que tous les six ans, car le classement des photos aériennes prises tous les trois ans de toute la Suisse en une quarantaine de catégories s'effectue en grande partie manuellement. Pour accélérer ce processus, l'Office fédéral de la statistique (OFS) a recourt déjà partiellement à l'intelligence artificielle (IA) à travers l'Arealstatistik Deep Learning (ADELE), un outil très efficace pour distinguer les forêts, qui recouvrent un tiers de la Suisse, des autres territoires. Dans le cadre de son projet de master en sciences et ingénierie de l'environnement à l'EPFL Valérie Zermatten a décidé de développer son propre outil de machine learning et de l'entraîner à reconnaître les territoires dits rares et complexes, à l'instar des rivières, lacs, campings, terrains de sports, cimetières, stations d'épuration, parcs publics, carrières, zones de chemin de fer, aéroports et barrages.
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