Un guide technique pour la construction d’une base de données de vérité-terrain pour l’apprentissage et la validation des algorithmes de classification d’images satellites est disponible sur le site Agritrop d’archive ouverte des publications du Cirad.

La base de données de référence dédiée à l’apprentissage et la validation des algorithmes de classifications d’images satellites est le prérequis indispensable à toute cartographie produite à partir de données de télédétection. C’est l’élément fondamental qui permet de calibrer les modèles de classification, lesquels vont attribuer à chaque pixel de l’image une classe et une seule.

La création d’une base de données de référence consiste à relever la réalité du terrain, sans interprétation préalable et sans a priori, et à l’enregistrer sous forme de couche vectorielle, composée de polygones délimitant des surfaces homogènes bien renseignées. Cette base doit être suffisamment fiable pour être considérée comme la « vérité », car elle servira autant à calibrer les modèles de représentation cartographiques qu’à en évaluer les résultats.

La première partie du guide didactique décrit la méthodologie de construction de cette base de données de vérité-terrain, consigne les différentes étapes de cette construction, et insiste sur les différents points de vigilance à apporter à chacune de ces étapes afin de constituer une base robuste et valide. La seconde partie est un manuel pratique décrivant l’utilisation du logiciel « QGIS » et de l’application pour tablettes Android « QField » pour effectuer des relevés sur le terrain.

Référence le Guide technique pour la construction d’une base de données de vérité-terrain pour l’apprentissage et la validation des algorithmes de classification d’images satellites : principes de base et manuel pratique mobilisant le logiciel QGIS et l’application QField, Dupuy S., Jolivot A., Lebourgeois V., Lelong C., 2022, Montpellier France, 45 p