Durée
18h Th, 36h Pr
Nombre de crédits
| Master : bioingénieur en gestion des forêts et des espaces naturels, à finalité | 6 crédits |
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Le cours a pour objectif d'initier aux techniques d'acquisition, de traitement et d'analyse de données de télédétection à haute ou à très haute résolution, avec une finalité spécifique de caractérisation et de suivi temporel d'écosystèmes agricoles, forestiers ou péri-forestiers (zones peu anthropisées, milieux humides).
Ce cours à option s'inscrit dans le prolongement direct du cours ENVT0045 de « Géomatique et télédétection appliquées ».
Le cours est structuré en 4 grandes parties :
- initiation aux techniques d'acquisition d'imagerie par drone ;
- initiation au traitement et à l'analyse d'imagerie aérienne à très haute résolution (traitement photogrammétrique, segmentation et classification) ;
- initiation au traitement et à l'analyse de données LiDAR aérien et terrestre ;
- introduction au traitement et l'exploitation de séries temporelles d'imagerie SAR (Sentinel-1).
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
A l'issue de ce cours, l'étudiant doit être capable de : - Sélectionner un équipement drone (plateforme et capteur) pour répondre à un objectif donné ; - Planifier et réaliser une campagne d'acquisition de données par drone ; - Traiter et analyser des données d'imagerie drone (traitement photogrammétrique, analyse du modèle 3D, classification) ; - Exploiter des données de type LiDAR aérien (traitement du nuage de points et des couches raster dérivées) ; - Prétraiter et analyser des séries temporelles de données SAR de type Sentinel-1.
Savoirs et compétences prérequis
cours ENVT0045 de « Géomatique et télédétection appliquées »
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Table des matières
1. Introduction et rappels
2. Drone
2.1. Notions théoriques (fonctionnement, pilotage, réglementation, capteurs)
2.2. Mise en oeuvre (planification et réalisation des vols, acquisition d'images)
3. LiDAR
3.1. Notions théoriques
3.2. Mise en oeuvre (acquisition de données)
4. Traitement d'images et de données
4.1. Notions théoriques de photogrammétrie
4.2. Traitement photogrammétrique d'imagerie drone (logiciel Photoscan)
4.3. Traitement d'image aérienne (introduction à Python, GDAL et OTB)
4.4. Traitement de données LiDAR (package lidR)
4.5. Traitement d'images SAR Sentinel1 (avec GDAL et OTB)
5. Séminaire : présentation de cas d'études et d'équipements spécifiques
6. Projets : projets types réalisés par les étudiants (seuls ou en groupes selon le nombre d'inscrits au cours)
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance)
Le cours est organisé sous la forme suivante :
- une série de séances théoriqes
- un séminaire (présentation de projets ou d'équipements spécifiques)
- des séances de travaux dirigés
- des séance dédiées à la réalisation de mini-projets basés sur l'exploitation de jeux de données pré-existants
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Les supports pédagogiques seront mis à disposition sur eCAMPUS et sur le serveur de données de l'Unité
Modalités d'évaluation et critères
Evaluation du rapport de projet
Stage(s)
Remarques organisationnelles
Contacts
p.lejeune@ulg.ac.be