Classification d'occupation du sol par CNN

À propos du projet

Conception et entraînement d'un réseau de neurones convolutif (CNN) avec TensorFlow/Keras sur le jeu de données satellite EuroSAT (imagerie Sentinel-2, 10 classes d'occupation du sol : forêt, zone industrielle, autoroute, zone résidentielle, cultures...). Après 12 époques d'entraînement, le modèle atteint 81% de précision sur le jeu de test, avec de bonnes performances sur les classes bien distinctes (forêt, zones industrielles, eau) et davantage de confusion entre classes visuellement proches (autoroute, cultures permanentes).

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