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Construction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique / Houssayn Meriche (2022) 

Public Titre : Construction d’un plugin QGIS de détection d’îlots de chaleur urbains à partir d’images satellitaires de type optique Type de document : Mémoire Auteurs : Houssayn Meriche, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2022 Importance : 51 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] carte thématique [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] format GeoTIFF [Termes IGN] ilot thermique urbain [Termes IGN] module d'extension [Termes IGN] Montréal (Québec) [Termes IGN] Python (langage de programmation) [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] réseau neuronal convolutif [Termes IGN] segmentation sémantique Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’Institut des Sciences de l’Environnement (ISE) est une unité multi départementale de l’Université du Québec à Montréal (UQAM) dans laquelle les sciences de l’environnement ont pour objets les problématiques environnementales découlant des interactions entre processus biologiques, physiques, sociaux et humains. Montréal étant connue dans le monde de la recherche pour sa productivité scientifique dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, on retrouve au sein de l’UQAM bon nombre d’étudiants mêlant cette discipline à d’autres champs scientifiques dont l’environnement. C’est ainsi que je suis amené à concevoir un plugin qui, couplé à série d’algorithmes faisant intervenir de l’apprentissage profond, permettrait à une étudiante en maîtrise de Géographie de générer des cartes de prédiction d’îlots de chaleur urbains de la ville de Montréal. Cet ensemble d’algorithmes est réalisé à partir du langage de programmation Python, avec pour support du plugin le logiciel QGIS. Celui-ci est destiné à traiter des images au format exclusif GeoTIFF, et nécessite également des connaissances en fabrication de masque (image binaire constituée de 0 et de 1 renseignant sur la pertinence d’exploitation des pixels de l’image GeoTIFF). Note de contenu : Introduction 1. Contexte du projet 1.1 L’Université du Québec à Montréal (UQAM) 1.2 L’environnement de travail 2. Analyse de l’existant 2.1 Autour des îlots de chaleur en milieu urbain 2.2 L’apprentissage automatique appliqué à la Télédétection 3. Construction du plugin 3.1 Côté Plugin 3.2 Côté Classification 3.3 Résultats et discussions Conclusion Numéro de notice : 26869 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Laboratoire de télédétection et de SIG du département de Géographie (Université du Québec à Montréal) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101696

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