Les données de télédétection (TD) constituent une source d’information essentielle pour la cartographie de la dynamique des paysages en milieu urbain. Les algorithmes d’intelligence artificielle (IA), notamment l’apprentissage automatique (AA), offrent des méthodes robustes pour le traitement de ces données. Cette étude a utilisé les méthodes d’AA du logiciel GRASS GIS pour traiter des images satellitaires et analyser les changements paysagers en Chine centrale. L’objectif est d’analyser la dynamique des paysages à travers les changements de couverture terrestre détectés sur une période de 10 ans, avec un intervalle de 2 ans. Le flux de travail comprenait l’algorithme d’AA Random Forest pour la classification d’images. Les données comprenaient six images Landsat 8-9 OLI/TIRS prises en automne en 2013, 2015, 2017, 2019, 2021 et 2023. Les résultats ont mis en évidence l’expansion de la ville de Wuhan, témoignant des processus d’urbanisation et d’aménagement intensif du territoire. Cet article démontre l’application d’une approche carto-graphique enrichie par l’IA à l’analyse d’images pour l’étude de la dynamique des paysages en Chine centrale.
