Segmentation sémantique par apprentissage profond

Cette recherche aborde les défis environnementaux à multiples facettes liés à l'urbanisation en introduisant un modèle UNET transférable conçu pour la détection précise de la verdure dans l'imagerie satellitaire à haute résolution. L'ensemble de données, composé de 72 images capturées au-dessus de Dubaï par les satellites MBRSC et annotées par la Fondation Roia, sert de base à notre étude. Bien qu'ancré à Dubaï, l'adaptabilité du modèle s'étend au-delà des limites régionales, offrant une solution polyvalente à un spectre de défis environnementaux urbains globaux. Outre la détection précise de la verdure, le modèle UNET offre une approche holistique de la classification de l'occupation des sols urbains.