L'intelligence artificielle pour la cartographie prédictive

Programme

1. 01

   Introduction à la Cartographie Prédictive

   • Comprendre les principes de base de la cartographie prédictive.
   • Application de la cartographie prédictive dans divers domaines : couverture terrestre, gestion des risques naturels.
   • Exemples d’applications réelles en cartographie des risques et landcover.
2. 02

   Préparation des Données pour la Cartographie Prédictive

   
   

   • Acquisition et préparation des données géospatiales : images satellites, modèles numériques de terrain, données climatiques, etc.
   • Techniques de prétraitement des données : normalisation, interpolation, et création de couches d’information.
3. 03

   Introduction aux Modèles Prédictifs en SIG

   • Concepts de base des modèles prédictifs appliqués à la cartographie.
   • Types de données et modèles utilisés dans la cartographie du landcover et la cartographie des risques.
4. 04

   Conception de Cartes Prédictives

   • Élaboration de modèles de prévision dans un environnement SIG.
   • Application pratique à la cartographie du landcover : identification des classes de couverture terrestre.
   • Cartographie des risques : inondations, glissements de terrain, etc.
5. 05

   Validation et Évaluation des Cartes Prédictives

   • Techniques pour évaluer la précision des cartes prédictives.
   • Utilisation des métriques d’évaluation pour valider la qualité des prédictions.
6. 06

   Études de Cas et Applications Pratiques

   • Analyse de cas concrets de cartographie prédictive appliqués au landcover et à la gestion des risques.
   • Atelier pratique : création d’une carte prédictive de landcover et de risques.