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Classification non supervisée d'image RSO à l'aide d'extremums locaux d'histogramme : applications à la cartographie de la mangrove littorale camerounaise / J. Fotsing in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 189 (Mars 2008)

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 189 (Mars 2008) . - pp 28 - 39 Titre : Classification non supervisée d'image RSO à l'aide d'extremums locaux d'histogramme : applications à la cartographie de la mangrove littorale camerounaise Type de document : Article/Communication Auteurs : J. Fotsing, Auteur ; E. Tonye, Auteur ; N. Talla Tankam, Auteur ; T. Kanaa, Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 28 - 39 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] Cameroun [Termes IGN] carte de la végétation [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] classification spectrale [Termes IGN] histogramme [Termes IGN] image E-SAR [Termes IGN] littoral [Termes IGN] mangrove [Termes IGN] spatiocarte [Termes IGN] texture d'image Résumé : (Auteur) À cause de leur caractéristique tout temps, les images radar sont d'une utilité de plus en plus grande dans les zones équatoriales où plane une couverture nuageuse quasi permanente. L'exploitation des images satellitaires radar dans des domaines aussi variés que la recherche géologique et minière, la cartographie forestière et l'urbanisme présente un grand avantage par rapport aux méthodes traditionnelles, puisqu'elle permet de couvrir de très grandes surfaces de façon instantanée. Le but de cette étude est de proposer une nouvelle approche de classification d'images radar à synthèse d'ouverture (RSO) fondée sur la détection des vallées et modes de son histogramme. Cette nouvelle méthode de classification s'inscrit dans la grande famille de classification non supervisée. Nous disposons pour cela d'une image RSO du programme E-SAR de la mangrove littorale camerounaise. Des images de texture sont obtenues à partir des paramètres statistiques de Haralick d'ordre 2 calculés par la méthode d'arbre générique. L'histogramme de l'image de texture est approché par une courbe de régression passant par les sommets de chaque "pic" de l'histogramme sur la base duquel on détecte les minimums (vallées) et les maximums (modes) locaux. Les résultats de cette étude sont pertinents et ils peuvent permettre une meilleure planification de l'évolution des classes d'occupation du sol. L'une des exploitations des résultats de cette nouvelle approche pourrait être la réalisation de la carte des formations végétales dans différentes régions du Cameroun et la production d'une spatiocarte complète du site du Mont Cameroun. Copyright SFPT Numéro de notice : A2008-547 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29617 [article]

Exemplaires(2)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
018-08011	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible
IFN-001-P000586	PER	Revue	Nogent-sur-Vernisson	Salle périodiques	Disponible