Les modes d'occupation du sol dans la ville d'Oran caractérisation par la technique du DEEP LEARNING

Abstract

Au fil du temps, l'homme a développé les moyens qu'il a utilisés pour identifier la terre et révéler sa richesse, Alors Passer de l’enquête à l’aide d’outils simples reposant sur le contact direct à la photographie aérienne utilisant un avion Jusqu'aux atteindre les satellites , Ce qui lui a permis de localiser, cartographier, découvrir des richesses et identifier des problèmes environnementaux , En plus de l'espionnage et des fonctions scientifiques sans contact direct avec eux. Il a également mis au point des programmes et du matériel permettant de classer les images prises par satellite, ce qui nous permet de déterminer le terrain et de déterminer les lieux et les changements qui se produisent au niveau du sol. Le Deep Learning ou « apprentissage profond » est une famille d’algorithmes d’apprentissage (machine Learning) pour entraîner des réseaux de neurones composés de plusieurs couches internes et potentiellement un grand nombre. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage, traitement et classification des images. L'objectif de ce travail est d'utiliser la technologie du Deep Learning afin de caractériser les modes d'occupation du sol et son évolution dans la ville d'Oran.