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SCIA 2007, 15th Scandinavian Conference on Image Analysis 10/06/2007 14/06/2007 Aalborg Danemark Proceedings Springer
nom du congrès :
SCIA 2007, 15th Scandinavian Conference on Image Analysis
début du congrès :
10/06/2007
fin du congrès :
14/06/2007
ville du congrès :
Aalborg
pays du congrès :
Danemark
site des actes du congrès :
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Affiner la recherche Interroger des sources externesAutomatic extraction and classification of vegetation areas from high resolution images in urban areas / Corina Iovan (2007)
Titre : Automatic extraction and classification of vegetation areas from high resolution images in urban areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Corina Iovan Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2007 Conférence : SCIA 2007, 15th Scandinavian Conference on Image Analysis 10/06/2007 14/06/2007 Aalborg Danemark Proceedings Springer Importance : pp 858 - 867 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] houppier
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image optique
[Termes IGN] texture d'image
[Termes IGN] variable régionalisée
[Termes IGN] zone urbaine
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) This paper presents a complete high resolution aerial-images processing workflow to detect and characterize vegetation structures in high density urban areas. We present a hierarchical strategy to extract, analyze and delineate vegetation areas according to their height. To detect urban vegetation areas, we develop two methods, one using spectral indices and the second one based on a Support Vector Machines (SVM) classifier. Once vegetation areas detected, we differentiate lawns from treed areas by computing a texture operator on the Digital Surface Model (DSM). A robust region growing method based on the DSM is proposed for an accurate delineation of tree crowns. Delineation results are compared to results obtained by a Random Walk region growing technique for tree crown delineation. We evaluate the accuracy of the tree crown delineation results to a reference manual delineation. Results obtained are discussed and the influential factors are put forward. Numéro de notice : C2007-008 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : 10.1007/978-3-540-73040-8_87 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-73040-8_87 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85951
