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      • Module 5: Classification supervisée

        La classification supervisée est sans doute la plus importante des techniques classiques de machine learning en télédétection. Les applications vont de la génération de cartes d'occupation et d'utilisation du sol à la détection des changements. Google Earth Engine est le seul à pouvoir effectuer une classification supervisée à grande échelle. Ce module couvre le flux de travail de base et l'évaluation de la précision de la classification supervisée.

        Après ce module, vous êtes en mesure de:

        • Collecter des zones d'entraînement et de test
        • Appliquer la classification supervisée suivant l’approche random forest
        • Évaluer la précision d'une image classée

        Le code pour ces exercices se trouve dans ce répositoire sous le module 5.

      • Exercice 5.1 : Classification supervisée de base Page
      • Soumettre le devoir 5.1
      • Exercice 5.2 : Evaluation de la précision Page
      • Soumettre le devoir 5.2
      • Exercice 5.3 : Calcul des statistiques zonales avec des images Page
      • Soumettre le devoir 5.3
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