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Gaétan Palka, maître de conférences et membre du laboratoire, figure parmi les co-auteurs de l’article « Comparative study of agricultural parcel delineation deep learning methods using satellite images: Validation through parcels complexity », publié en 2025 dans la revue Smart Agricultural Technology.
Cette étude compare plusieurs méthodes d’apprentissage profond pour la délimitation automatique des parcelles agricoles à partir d’images satellite, un enjeu clé pour la gestion des terres, la planification agricole et les décisions politiques. Les auteurs introduisent un ensemble de 14 métriques d’évaluation — globales, de contour et structurelles — afin de mesurer précisément les performances des méthodes de deep learning en fonction de la complexité des parcelles agricoles. Ils évaluent neuf approches de pointe sur une base de données ouverte, mettant en évidence comment la performance des modèles varie selon la difficulté des formes de parcelles.
accès à l'article: https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.100833