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Télédétection et GeoAI au  Service des Territoires et  des Ressources Naturelles

Télédétection et GeoAI au Service des Territoires et des Ressources Naturelles

Asmaa Moussaoui / Imane Sebari / Kenza Aitelkadi

81,39 €
IVA incluido
Disponible
Editorial:
Eliva Press
Año de edición:
2026
Materia
Urbanismo y urbanización-aspectos arquitectónicos
ISBN:
9789999347617
81,39 €
IVA incluido
Disponible
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Cet ouvrage regroupe douze applications thématiques consacrées à l’utilisation de la télédétection, des systèmes d’information géographique et des méthodes d’analyse spatiale pour répondre à différents enjeux environnementaux et territoriaux au Maroc. Les études présentées portent notamment sur la disparition des vergers périurbains sous l’effet de l’urbanisation, l’amélioration de la classification de l’occupation du sol par fusion d’images Sentinel-2 et Pléiades, la cartographie des inondations dans le bassin du Loukkos ainsi que l’analyse de la favorabilité de l’habitat de l’Ibis chauve dans le Parc national de Souss-Massa. D’autres applications sont consacrées au suivi de la biomasse forestière et des impacts des incendies dans le Parc national de Talassemtane, à l’estimation des ressources pastorales par drone, au suivi du stock de carbone dans la forêt de la Maâmora et autour de la lagune de Nador, ainsi qu’à l’analyse des dynamiques urbaines, périurbaines, rurbaines et rurales dans les régions de Casablanca et de Marrakech-Safi. Le document traite également du suivi du stress hydrique, de l’état de la végétation et de la teneur en azote foliaire, ainsi que de la prédiction des ressources en eau à partir de données satellitaires, climatiques et gravimétriques. Les méthodologies mobilisées reposent sur l’exploitation de données multi-sources issues notamment de Sentinel-1, Sentinel-2, Landsat, Pléiades, des drones, de GRACE et de différentes bases de données environnementales et socio-économiques. Elles combinent le calcul d’indices spectraux, la classification supervisée et non supervisée, l’analyse multicritère AHP, la fusion de données, l’analyse diachronique et les méthodes d’apprentissage automatique telles que Random Forest, SVM, XGBoost, K-Means et la classification hiérarchique de Ward. Dans l’ensemble, les travaux démontrent l’intérêt de l’intégration de la télédétection, des SIG, de l’intelligence artificielle et des données socio-économiques pour observer les changements territoriaux, évaluer les risques environnementaux, suivre les ressources naturelles et produire des scénarios prédictifs.

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