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La combinaison d'indicateurs de changement pour le suivi de l'évolution de l'occupation du sol à partir d'imagerie satellitale / Faten Katlane in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 203 (Juillet 2013)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 203 (Juillet 2013) . - pp 43 - 48 Titre : La combinaison d'indicateurs de changement pour le suivi de l'évolution de l'occupation du sol à partir d'imagerie satellitale Type de document : Article/Communication Auteurs : Faten Katlane, Auteur ; Mohamed Saber Naceur, Auteur Année de publication : 2013 Conférence : AARSE 2012, 9th international conference of the African Association of Remote Sensing and the Environment 29/10/2012 02/11/2012 El Jadida Maroc open access proceedings Article en page(s) : pp 43 - 48 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] analyse en composantes principales [Termes IGN] classification floue [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] image multitemporelle [Termes IGN] image SPOT [Termes IGN] indice de végétation [Termes IGN] occupation du sol Résumé : (Auteur) L'apparition de capteurs d'observation de la Terre ayant une haute résolution spatiale a permis la réalisation de beaucoup d'applications liées à l'analyse de la surface terrestre ou de l'environnement comme le suivi de la végétation, la mise à jour de la cartographie et aussi la gestion des risques. Il existe plusieurs approches pour la détection de changement en imagerie : des méthodes qui se sont fondées sur l'analyse par vecteurs de changement, les détecteurs simples et la régression, des méthodes d'analyse de texture, d'analyse en composantes principales, d'analyse de formes, de différence de l'indice de végétation, et des ondelettes et finalement les méthodes de classification multi-dates directes, de comparaison post classification et de comparaison post classification flou, d'intelligence artificielle, de réseaux artificiels de neurones et des systèmes experts. La détection de changement peut se faire entre deux images ayant différentes dates, tandis que le suivi de l'évolution de l'occupation du sol se fait à partir d'une multitude d'images multidates. L'application de l'approche a contrario en traitement d'images, repose sur la détection de structures non attendues. Ainsi, on peut détecter des "évènements" sans faire d'hypothèse sur la forme de ces évènements, ce qui justifie le qualitatif de détection a contrario. Au cours de ce travail, nous avons appliqué l'approche a contrario pour faire le suivi de l'évolution de l'occupation du sol en combinant plusieurs indicateurs de changement. Numéro de notice : A2013-683 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2013.29 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2013.29 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32819 [article]

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
018-2013031	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible