| AGRO1025-1 |
| Télédétection |
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Duration :
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Number of credits :
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Lecturer :
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| Sébastien Bauwens |
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Language(s) of instruction :
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| French language |
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Organisation and examination :
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| Teaching in the second semester |
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Units courses prerequisite and corequisite :
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| Prerequisite or corequisite units are presented within each program |
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Learning unit contents :
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| Pour atteindre les objectifs de l'UE, le cours s'articule autour d'une introduction théorique et de séances de travaux pratiques (TP) organisées comme suit :
- Introduction théorique : Fondamentaux du rayonnement électromagnétique, caractéristiques des capteurs (spatiales, spectrales, temporelles) et notions de qualité des données.
- Manipulations de données raster : Initiation et approfondissement des connaissances sur les données raster (images) à travers la manipulation et l'application de géotraitements.
- Traitement d'images satellites : Traitements spectraux, calcul d'indices de végétation/sol (ex. NDVI), classification d'occupation du sol via des méthodes statistiques, de Machine Learning et/ou d'IA.
- Données LiDAR aériennes : Manipulation de nuages de points 3D, filtrage et production de sous-produits : Modèles Numériques de Terrain (MNT), de Surface (MNS) et de Hauteur (MNH).
- Imagerie par drone : Traitement de données multispectrales et photogrammétriques drone pour générer des orthomosaïques et MNS, incluant un contrôle qualité des données produites.
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Learning outcomes of the learning unit :
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| À l'issue de cette unité d'enseignement, l'étudiant sera capable de :
- Manipuler et traiter divers types de données de télédétection (satellite, drone, LiDAR) à l'aide de logiciels spécialisés (QGIS, CloudCompare, WebODM). (Lien ARES - AAE : Mobiliser des connaissances scientifiques et technologiques spécialisées en ingénierie agronomique)
- Appliquer des géotraitements et algorithmes (calculs d'indices, classifications supervisées/Machine Learning, modèles numériques) pour répondre à une problématique concrète en agronomie et/ou en environnement. (Lien ARES - AAE : Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'ingénierie adaptées aux systèmes agronomiques et environnementaux)
- Évaluer de manière critique la qualité des données acquises ou produites (résolution, métadonnées, précision topographique, contrôle qualité) et identifier leurs limites d'utilisation. (Lien ARES - AAE : Analyser avec esprit critique des données complexes et valider les résultats issus d'outils numériques)
- Interpréter les résultats de traitements d'imagerie pour la prise de décision en gestion des cultures, des sols ou du territoire. (Lien ARES - AAE : Communiquer et valoriser des résultats techniques et scientifiques dans un contexte professionnel
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Prerequisite knowledge and skills :
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- Connaissances de base en Systèmes d'Information Géographique (SIG) et prise en main préalable d'un logiciel SIG libre tel que QGIS.
- Notions de base en physique (ondes/optique) et en statistiques descriptive.
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Planned learning activities and teaching methods :
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- Cours théorique (ex-cathedra) : Exposés magistraux appuyés par des présentations PowerPoint pour poser les bases physiques et conceptuelles de la télédétection.
- Travaux Pratiques (TP) en salle informatique : Manipulations guidées et intégration de cas d'étude orientés agronomie/environnement.
Logiciels principaux utilisés :
- QGIS : Traitement global et géotraitements de données raster/satellitaires.
- CloudCompare : Visualisation et traitement de nuages de points LiDAR 3D.
- WebODM : Traitement photogrammétrique et génération d'orthomosaïques issues d'imagerie drone.
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Mode of delivery (face to face, distance learning, hybrid learning) :
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| Présentiel (cours théoriques en auditoire et travaux pratiques en salle informatique). |
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Recommended or required readings :
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| Notes de cours et énoncés : Supports de présentations théoriques et guides de TP mis à disposition sur la plateforme Moodle.
Données de travail : Jeux de données téléchargeables via des liens OneDrive mis en ligne sur Moodle.
Optionnel (Lectures suggérées) :Documentation officielle des logiciels QGIS, CloudCompare et WebODM:
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Assessment methods and criteria :
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| L'évaluation s'effectue sous la forme d'un examen écrit individuel en session sur ordinateur, structuré en deux parties :
1. Partie théorique (20%) : Questions fermées (QCM, Vrai/Faux, questions à réponses courtes) portant sur les principes fondamentaux de la télédétection.
2. Partie pratique sur ordinateur (80%) : Résolution d'un cas d'étude concret nécessitant l'importation, le traitement et l'analyse de données de télédétection pour répondre à un besoin agronomique ou environnemental.
Critères d'évaluation :
- Maîtrise et exactitude des concepts théoriques et du vocabulaire technique.
- Rigueur dans le choix et la mise en œuvre des méthodes de géotraitement.
- Capacité d'analyse critique des données et de précision des résultats obtenus.
- Pertinence de l'interprétation des résultats au regard du contexte agronomique/environnemental.
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Work placement(s) :
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Organizational remarks :
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| Il est recommandé aux étudiants d'apporter une clé USB pour sauvegarder leurs projets personnels de TP. |
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Contacts :
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| Sébastien Bauwens: sebastien.bauwens@hech.be |
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