Bielders, CharlesDefourny, PierreHenin, NathanNathanHenin2025-05-142025-05-142025-05-142021https://hdl.handle.net/2078.2/24330L'érosion en ravine touche particulièrement les parcelles agricoles wallonnes, cette forme d'érosion entraine de nombreuses conséquences économiques, sociales et environnementales. Le recensement des ravines par les méthodes traditionnelles est peu évident et généralement coûteux en temps. L'objectif de ce mémoire est donc d'utiliser des images aériennes pour détecter le ravinement dans une zone d'étude en Wallonie de manière semi-automatisée. Pour ce faire, des méthodes de traitement d'image, de segmentation d'objets et de classification par algorithme de machine learning ont été utilisées.ErosionTélédétectionRandom ForestRavinesWallonieSoleCognitiontext::thesis::master thesisthesis:32716