Les milieux humides (MHs) sont des écosystèmes qui apportent une multitude d’avantages écologiques et socioéconomiques. Leur capacité à fournir ces avantages est menacée puisqu’ils subissent de fortes pressions anthropiques. Conséquemment, des efforts importants sont nécessaires afin de protéger ces milieux et d’en faire le suivi. Une cartographie précise et actuelle des MHs procure l’information nécessaire afin d’appuyer les décisions concernant leur gestion. Les inventaires de MHs les plus récents s’appuient sur la télédétection et des classifications orientées-objet utilisant des algorithmes tels que Random Forest. Cependant, malgré la performance de ces méthodologies, la variabilité temporelle, spatiale et typologique des MHs demeure la source de confusions inter- et intra-classe fréquentes.
L’objectif de ce projet est de proposer une méthodologie reposant sur l’apprentissage profond dans le but d’améliorer les cartes existantes des MHs. Pour ce faire, une méthodologie innovante basée sur une architecture de réseau de neurones convolutif adaptée pour combiner les données optiques, SAR et lidar est proposée. Le modèle est entraîné sur une région sélectionnée de l’Estrie, située dans la province naturelle des Appalaches. Le modèle atteint un F1-Score pondéré de 0,83 lorsqu’il est utilisé pour faire la classification de sept classes de MHs. L’utilisation d’une technique de « fine-tuning » a permis d’adapter le modèle à une nouvelle zone géographique, soit dans la région de Portneuf. La classification des MHs sur ce site a atteint un F1-Score pondéré de 0,79 et a présenté une baisse des confusions inter-classes comparativement à un modèle entraîné localement. Le projet met aussi en valeur l’importance de la sélection des bandes afin d’optimiser un modèle et réduire sa complexité. Le choix final des bandes a produit un modèle qui obtient un F1-Score de 0,03 à 0,20 supérieur par classe comparativement au modèle de base. De plus, la comparaison des performances de chaque bande démontre que les architectures d’apprentissage profond ont la capacité de créer l’information contenue dans les indices optiques à partir des bandes brutes de Sentinel-2.
Finalement, le modèle adapté pour la classification du site d’étude de Portneuf est comparé à une classification orientée-objet basée sur le Random Forest. Cette comparaison démontre la capacité légèrement supérieure du modèle à classifier correctement les MHs. Entre autres, le modèle a classifié correctement 42 des 51 polygones de tourbières boisées contre 33 pour le modèle Random Forest
