Gr\u00e2ce \u00e0 l’acc\u00e8s \u00e0 l’imagerie d’observation de la Terre, il est possible d’aborder un large \u00e9ventail de cas d’utilisation potentiels diff\u00e9rents. Il s’agit notamment de l’enregistrement des mouvements glaciaires, de la migration des esp\u00e8ces et de la d\u00e9forestation, ainsi que de la surveillance de l’\u00e9rosion des sols, des inondations, de l’\u00e9talement urbain, etc. Les capteurs d’images utilis\u00e9s pour de telles t\u00e2ches \u00e9tant en constante \u00e9volution, la r\u00e9solution et la plage dynamique pouvant \u00eatre fournies par ces dispositifs se sont toutes deux consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9es.\u00a0 Par cons\u00e9quent, cependant, la quantit\u00e9 de donn\u00e9es associ\u00e9es \u00e0 chaque image a \u00e9galement augment\u00e9 – et ceci apporte son lot de tout nouveaux d\u00e9fis. Comme cet article l’expliquera, il est d\u00e9sormais n\u00e9cessaire que les d\u00e9cisions sur les images acquises soient prises \u00e0 la source via l’intelligence artificielle (IA).\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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