La combinaison des connaissances et de l’expérience des équipe d’optim.aize facilite la navigation dans le domaine toujours plus complexe des images satellite et des données d’altitude. Nous sommes un acteur indépendant du traitement de données satellites de sources multiples. Nous collectons et nous analysons avec minutie et avec neutralité en toutes circonstances.

La technologie d’optim.aize et l’expertise de ses équipe permet de transformer les pixels d’images satellite ou d’information inSAR brute en informations exploitables, réduisant ainsi les risques et incertitudes dans divers secteurs et marchés tels que l’indsutrie, l’Énergie, les Mines, l’Ingénierie, l’Environnement et la Défense. Notre vaste savoir-faire en télédétection et en Interférométrie Radar Satellitaire (inSAR) est associé à des approches algorithmique, d’intelligence artificielle de pointe et à un calcul haute performance pour traiter les opportunités liées aux big data contenues dans d’immenses archives d’images en constante croissance.

Les images satellite offrent une source d’information précieuse, complète et objective pour de nombreuses applications, permettant de prendre des décisions éclairées et d’améliorer la gestion des ressources et de l’environnement. Les images satellite offrent aussi de nombreux avantages et sont utilisées dans divers domaines pour plusieurs raisons :

• Couverture globale : Les satellites peuvent couvrir de vastes zones géographiques, y compris les régions éloignées et difficiles d’accès, fournissant ainsi des informations sur l’ensemble de la planète.
• Surveillance continue : Les satellites peuvent capturer des images à intervalles réguliers, permettant de suivre les changements et les tendances au fil du temps.
• Résolution élevée : Les images satellite modernes offrent une résolution spatiale élevée, permettant d’identifier des détails précis sur la surface de la Terre.
• Informations multispectrales : Les capteurs des satellites peuvent enregistrer des données dans différentes bandes spectrales, fournissant des informations sur la végétation, l’eau, les minéraux et d’autres caractéristiques terrestres.
• Applications diverses : Les images satellite sont utilisées dans de nombreux secteurs, tels que l’agriculture, la foresterie, la gestion des catastrophes, l’urbanisme, la cartographie, la défense et la sécurité, pour n’en citer que quelques-uns.
• Objectivité : Les images satellite fournissent des données objectives et cohérentes, indépendantes des frontières politiques ou des considérations subjectives.
• Économie de temps et de ressources : L’utilisation d’images satellite permet de réduire les coûts et le temps associés aux méthodes de collecte de données traditionnelles, telles que les enquêtes sur le terrain.

Le processus d’analyse des images satellite peut être automatisé ou semi-automatisé en utilisant des logiciels spécialisés et des techniques d’intelligence artificielle, telles que l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur. Ces outils permettent d’améliorer l’efficacité et la précision de l’analyse des images satellite.

Les images satellite sont analysées en suivant plusieurs étapes, qui peuvent varier en fonction des objectifs spécifiques et des techniques utilisées. Voici un aperçu général du processus d’analyse des images satellite :

• Prétraitement : Cette étape consiste à corriger les éventuelles distorsions géométriques et radiométriques de l’image, à améliorer sa qualité et à la préparer pour les étapes suivantes. Les corrections peuvent inclure la rectification géométrique, la correction atmosphérique et la normalisation des données.
• Enregistrement et fusion d’images : Si plusieurs images sont utilisées, elles doivent être alignées et fusionnées pour créer une représentation précise de la zone d’intérêt. Les images peuvent provenir de différents capteurs ou être acquises à différents moments.
• Extraction des caractéristiques : Cette étape consiste à identifier et à extraire les informations pertinentes de l’image, telles que les objets, les textures et les motifs. Des techniques de traitement d’image, telles que la segmentation, le filtrage et la transformation, peuvent être utilisées pour isoler les caractéristiques d’intérêt.
• Classification : Les pixels ou les objets de l’image sont regroupés en classes en fonction de leurs caractéristiques spectrales et spatiales. La classification peut être supervisée, non supervisée ou basée sur des règles. Les algorithmes de classification couramment utilisés comprennent les classifieurs à maximum de vraisemblance, les réseaux de neurones et les arbres de décision.
• Validation et évaluation : Les résultats de la classification sont comparés à des données de référence pour évaluer leur précision et leur fiabilité. Des mesures statistiques, telles que la matrice de confusion et le kappa, sont utilisées pour quantifier l’exactitude de la classification.
• Analyse et interprétation : Les informations extraites des images satellite sont analysées et interprétées en fonction des objectifs de l’étude. Cela peut impliquer la détection de changements, la cartographie des ressources, l’évaluation de la qualité de l’environnement ou la planification urbaine.
• Présentation des résultats : Les résultats de l’analyse sont présentés sous forme de cartes, de graphiques, de tableaux ou de rapports pour faciliter la communication et la prise de décision.