Guide technique pour la construction d'une base de données de vérité-terrain pour l'apprentissage et la validation des algorithmes de classification d'images satellites : Principes de base et manuel pratique mobilisant le logiciel QGIS et l'application QField

Dupuy Stéphane, Jolivot Audrey, Lebourgeois Valentine, Lelong Camille. 2022. Guide technique pour la construction d'une base de données de vérité-terrain pour l'apprentissage et la validation des algorithmes de classification d'images satellites : Principes de base et manuel pratique mobilisant le logiciel QGIS et l'application QField. Montpellier : CIRAD, 45 p.

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Note générale : Formation organisée à N’Djamena (Tchad) du 3 au 7 octobre 2022 dans le cadre du projet PREPAS 3

Note sur le contenu : Contient : Version 1 2022 et Version 2 2023 du Guide technique pour la construction d'une base de données de vérité-terrain pour l'apprentissage et la validation des algorithmes de classification d'images satellites : Principes de base et manuel pratique

Résumé : La base de données de référence dédiée à l'apprentissage et la validation des algorithmes de classifications d'images satellites est le prérequis indispensable à toute cartographie produite à partir de données de télédétection. C'est l'élément fondamental qui permet de calibrer les modèles de classification, lesquels vont attribuer à chaque pixel de l'image une classe et une seule. La création d'une base de données de référence consiste à relever la réalité du terrain, sans interprétation préalable et sans a priori, et à l'enregistrer sous forme de couche vectorielle, composée de polygones délimitant des surfaces homogènes bien renseignées. Cette base doit être suffisamment fiable pour être considérée comme la " vérité ", car elle servira autant à calibrer les modèles de représentation cartographiques qu'à en évaluer les résultats. La première partie de ce document didactique décrit la méthodologie de construction de cette base de données de vérité-terrain, consigne les différentes étapes de cette construction, et insiste sur les différents points de vigilance à apporter à chacune de ces étapes afin de constituer une base robuste et valide. La seconde partie de ce document est un manuel pratique décrivant l'utilisation du logiciel " QGIS " et de l'application pour tablettes Android " QField " pour effectuer des relevés sur le terrain.

Résumé (autre langue) : The reference database dedicated to the learning and validation of satellite image classification algorithms is the essential prerequisite for any mapping produced from remote sensing data. It is the fundamental element that allows the calibration of the classification models, which will assign to each pixel of the image a class and only one. The creation of a reference database consists of recording the reality of the terrain, without any prior interpretation or preconceived ideas, and recording it in the form of a vector layer, composed of polygons delimiting homogeneous surfaces that are well defined. This base must be sufficiently reliable to be considered as the "truth", because it will be used to calibrate the cartographic representation models as well as to evaluate their results. In the first part of this document, the methodology for constructing this ground truth database is described. The different steps of this construction are recorded and the different points of vigilance to be taken at each step are emphasized in order to constitute a robust and valid database. The second part is a user's guide describing the use of the software "QGIS" and the application for Android tablets "QField" to carry out field surveys.

Mots-clés libres : QField, QGIS, Base de données spatiale, Spatial database

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