L’apprentissage profond permet d’obtenir des résultats de meilleures précisions et facilite la reproductibilité tout en nécessitant moins de données et de manipulations. Par exemple, dans le cas d’une classification de l’occupation du territoire, le gain peut atteindre 15 % de précision par rapport aux méthodes traditionnelles de télédétection basées par pixel ou objet. La technote présente divers projets réalisés au CERFO portant entre autres sur la segmentation automatique du territoire, la détection automatique d’objets et l’optimisation d’indices spectraux.