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Neural and statistical classifications applied on the satellite images : a semi-directed methodology

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

Classificateurs neuronaux et statistiques sur images satellitaires : une méthodologie semi-dirigée

Auteur(s) et Affiliation(s)

GRIGUOLO, S.
Dipartimento di Analisi Economica e Sociale del Territorio (DAEST), S. Croce 1957, 30135 Venezia, Italie
PONSO, M.
Dipartimento di Analisi Economica e Sociale del Territorio (DAEST), S. Croce 1957, 30135 Venezia, Italie


Description :
La reconnaissance de la couverture du sol à partir des classifications automatiques est l'une des recherches méthodologiques importantes en télédétection. Avec cette méthode, on a l'avantage de disposer d'une couche classifiée, à mettre en correspondance avec des informations d'autres sources dans un SIG, ou bien à utiliser comme donnée de base dans la construction d'un modèle dynamique de l'environnement. Dans cet article, nous développons des comparaisons entre les classificateurs non dirigés neuronaux (réseaux auto-organisants de Kohonen) et les statistiques (nuées dynamiques de Diday) qui nous amènent à proposer une procédure semi-dirigée capable de forcer l'identification des pixels confondus avec des thèmes non appropriés dans une première classification exploratoire.


Type de document :
Congrès

Source :
AUPELF-UREF, 7, Sainte Foy PQ, Canada, 1997-10-13, Universités francophones. Actualité scientifique, 1998, p. 145-150, Références bibliographiques : 6 ref.

Date :
1998

Identifiants :
isbn : 2-920021-84-2

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

Langue :
Anglais
Droits :
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