Classification des images agricoles à l’aide de I’ Apprentissage profond

Abstract

La classification des images agricoles à l’aide de techniques d’apprentissage profond offre des possibilités prometteuses pour améliorer la gestion des cultures, la détection des maladies et la prise de décision agricole. Ce projet se propose d’explorer les méthodes avancées de classification d’images dans le domaine de l’agricoles, Apprentissage profond. Grâce aux technologies de télédétection et aux drones, la collecte d'images haute résolution des champs agricoles est désormais possible, offrant une mine d'informations sur les cultures, la santé des plantes et l'environnement. Cette classification, qui attribue des étiquettes aux images en fonction de leur contenu visuel, est cruciale pour les décisions de gestion des cultures, de lutte contre les ravageurs et les maladies, et d'optimisation des rendements. L'apprentissage profond présente des avantages significatifs, permettant de capturer des informations subtiles et de généraliser à partir de données limitées. Cette introduction explore les défis, les opportunités et les applications de cette technologie dans l'agriculture moderne, avec des implications pour sa durabilité et sa rentabilité.