Durée
30h Th, 30h Pr
Nombre de 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
La télédétection est une discipline transversale à l'interface entre la physique, l'ingénierie, l'informatique et les sciences de l'environnement. Elle s'appuie sur la physique du rayonnement et des capteurs, sur les méthodes de traitement numérique et d'intelligence artificielle, ainsi que sur les sciences de la Terre pour interpréter et valoriser l'information extraite. Par son caractère intégrateur, elle représente un domaine essentiel pour l'étude des écosystèmes, la gestion des ressources, la prévention des risques naturels et le suivi des changements environnementaux et climatiques.
L'objectif de ce cours est de fournir aux étudiants les bases théoriques et pratiques nécessaires pour comprendre les principes physiques de l'observation de la Terre, maîtriser les principales techniques d'analyse de données issues de la télédétection, et appliquer ces connaissances à des problématiques environnementales et sociétales.
Les enseignements théoriques couvrent les thématiques suivantes :
- Concepts généraux en télédétection
- Télédétection optique
- Télédétection thermique infrarouge
- Télédétection micro-ondes passive et active (radar)
- Télédétection à très haute résolution (drones, nanosatellites) et imagerie hyperspectrale
- Applications de l'observation de la Terre pour le suivi des écosystèmes terrestres
- Extraction de séries temporelles d'indices de végétation optiques (Google Earth Engine)
- Analyse de séries temporelles pour le suivi des écosystèmes terrestres (Python Notebook)
- Traitement de données radar pour la cartographie des inondations
- Traitement de données optiques pour la détection des feux de forêts
- Analyse de données LiDAR et photogrammétriques issues de drones
- Estimation de variables biophysiques à partir de données hyperspectrales (Modèles de Transferts Radiatifs)
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
À l'issue du cours, les étudiants seront capables de :
Connaissances (savoirs)
- Expliquer les principes physiques et techniques sous-jacents aux principales méthodes de télédétection (optique, thermique, radar, hyperspectrale, LiDAR).
- Décrire les caractéristiques des capteurs et plateformes d'observation de la Terre.
- Identifier les applications majeures de la télédétection pour l'étude et le suivi des systèmes terrestres et environnementaux.
- Manipuler et prétraiter différents types de données de télédétection (optique, radar, hyperspectrale, LiDAR, drones).
- Extraire et analyser des séries temporelles d'indices de végétation et d'autres variables biophysiques.
- Mettre en œuvre des outils de traitement (Google Earth Engine, Python Notebooks, ...) pour la détection et le suivi d'événements environnementaux (inondations, feux de forêts, dynamiques de la végétation).
- Intégrer des données multi-sources pour répondre à des problématiques environnementales complexes.
- Développer une démarche scientifique rigoureuse en définissant une problématique et en choisissant des méthodes adaptées.
- Travailler en équipe pour concevoir, réaliser et présenter un projet appliqué de télédétection.
- Interpréter de manière critique les résultats obtenus et évaluer leurs limites.
- Communiquer efficacement les résultats d'analyses, tant à l'écrit qu'à l'oral, à destination d'un public scientifique ou professionnel.
Savoirs et compétences prérequis
Une bonne maîtrise des concepts fondamentaux en physique (optique, rayonnement électromagnétique) et en mathématiques (algèbre linéaire, statistiques, analyse des données) est requise afin de faciliter la compréhension des mécanismes d'acquisition des signaux et des méthodes d'analyse employées en télédétection.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
L'unité d'enseignement combine de manière équilibrée des cours théoriques, des travaux pratiques et un projet de synthèse afin de favoriser une compréhension approfondie des concepts et une maîtrise des outils de la télédétection. L'enseignement repose sur une approche active et progressive, combinant présentations interactives, études de cas, apprentissage par la pratique et accompagnement personnalisé lors du projet.
- Cours théoriques : exposés magistraux appuyés par des exemples concrets permettent aux étudiants d'acquérir les bases conceptuelles et méthodologiques en observation de la Terre.
- Travaux pratiques encadrés : réalisés en salle informatique et avec pour objectif une mise en application directe des notions abordées, à travers la manipulation de jeux de données réels (optique, radar, hyperspectral, LiDAR, drones) et l'utilisation de plateformes et logiciels spécialisés (Google Earth Engine, Python, etc.).
- Projet de synthèse : conduit en petits groupes (génnéralement 3 étudiants) et avec pour objectif de permettre aux étudiants d'intégrer les acquis théoriques et pratiques autour d'une problématique appliquée.
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Cours donné exclusivement en présentiel
Informations complémentaires:
Les cours magistraux et les travaux pratiques sont donnés en présentiel.
Un projet est à réaliser de façon autonome par groupe de généralement trois étudiants.
Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- eCampus
Informations complémentaires:
Les diapositives PowerPoint des cours théoriques sont accessibles sur eCampus. À la fin de chaque présentation (chapitre), des liens vers des sources complémentaires (vidéos, ouvrages de référence, articles scientifiques) sont également fournis.
Les diapositives ainsi que les documents complémentaires (vidéos, ouvrages de référence, articles scientifiques, etc.) sont en anglais, mais l'ensemble du cours est dispensé en français.
Notez que les diapositives présentées au cours constituent un support synthétique du cours. Elles présentent les éléments essentiels mais n'incluent pas l'intégralité des explications orales ; la prise de notes personnelles est vivement recommandée.
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( QCM, questions ouvertes )
Travail à rendre - rapport
Informations complémentaires:
L'évaluation est basée sur un examen écrit (60 %) et sur le projet (40% -> si réussite de l'examen sur la partie théorique). Pour l'examen écrit, le formulaire d'examen est en anglais mais l'étudiant est libre de répondre en français ou en anglais.
Pour chaque projet, il faudra soumettre un rapport par groupe sous la forme d'un Notebook ainsi que les codes Python dans les délais fixés lors de la première séance de cours théorique. Chaque groupe devra présenter et défendre son projet devant la classe (en français ou en anglais). Le projet est obligatoire, les étudiants qui n'auront pas réalisé et présenté le projet ne seront pas autorisés à passer l'examen.
Le but de l'examen sera d'évaluer la compréhension des concepts vus au cours théoriques. Les étudiants devront répondre à des questions couvrant l'ensemble de la matière.
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Contacts
Prof. François Jonard, francois.jonard@uliege.be
Earth Observation and Ecosystem Modelling Lab - EOSystM - www.eosystm.uliege.be
Bureau 2/48, Bâtiment B5a, Quartier Agora, Allée du six Août 19, 4000 Liège