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PORTAIL D'INFORMATION GÉOGRAPHIQUE

Extraction of the textural informations with airborne and spatial RSO images using a neural classification

La réalité de terrain en télédétection : pratiques et méthodes (Saint Foy, 13-17 octobre 1997)

Extraction d'informations texturales à partir d'images RSO aéroportées et spatiales à l'aide d'un classifieur neuronal

Auteur(s) et Affiliation(s)

MARRAKCHI, O.
Laboratoire de télédétection et de systèmes d'informations à référence spatiale (LTSIRS), École nationale d'ingénieurs de Tunis, B.P. 37, 1002 Tunis-Belvédère, Tunisie
Laboratoire de télédétection et de systèmes d'informations à référence spatiale (LTSIRS), École nationale d'ingénieurs de Tunis, B.P. 37, 1002 Tunis-Belvédère, Tunisie


Description :
Le développement d'une méthode de classification par réseau de neurones (RN) d'images RSO aéroportées et RADARSAT-1 fait l'objet de cet article. Les données présentées au réseau sont des vecteurs de l'image dont les composantes sont les valeurs des pixels prises dans une fenêtre de texture donnée. La classification a été réalisée pour l'analyse de textures, d'une part sur une image RSO aéroportée (C-HH) acquise dans le cadre du projet GlobeSAR de 4,3 m de résolution, recouvrant une région semi-aride du Sud tunisien et, d'autre part, sur une image RSO de RADARSAT-1 de 12,5 m de résolution de la région de la ville de Kairouan. L'apprentissage a été réalisé à l'aide d'un RN à une seule couche cachée formée d'un nombre assez faible de neurones. Les résultats de la classification ont été évalués en termes de taux d'identification des textures. Le meilleur résultat étant de 85 % pour l'image RSO aéroportée et plus de 75 % pour l'image RSO de RADARSAT-1. Des améliorations de l'homogénéité des différentes classes obtenues ont été réalisées en introduisant les tables de régularisation par les champs de Markov.


Type de document :
Congrès

Source :
AUPELF-UREF, 7, Sainte Foy PQ, Canada, 1997-10-13, Universités francophones. Actualité scientifique, 1998, p. 329-338, Collation : Illustration ; Tableau, Références bibliographiques : 11 ref.

Date :
1998

Identifiants :
isbn : 2-920021-84-2

Editeur :
Pays édition : Canada, AUPELF-UREF, Montréal

Langue :
Anglais
Droits :
Tous droits réservés © Prodig - Bibliographie Géographique Internationale (BGI)