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Fusion de données satellitales basée sur la théorie de Dempster-Shafer pour la cartographie et l'occupation du sol en milieu semi-aride / Mohamed Saber Naceur in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 158 (Avril 2000)

Public [article]  inBulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection] > n° 158 (Avril 2000) . - pp 3 - 11 Titre : Fusion de données satellitales basée sur la théorie de Dempster-Shafer pour la cartographie et l'occupation du sol en milieu semi-aride Type de document : Article/Communication Auteurs : Mohamed Saber Naceur, Auteur ; Zied Belhadj, Auteur ; Mohamed-Rached Boussema, Auteur Année de publication : 2000 Article en page(s) : pp 3 - 11 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] classification de Dempster-Shafer [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] fusion d'images [Termes IGN] image optique [Termes IGN] image radar [Termes IGN] image Radarsat [Termes IGN] image SPOT-HRV [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] zone semi-aride Résumé : (Auteur) Le problème traité dans cet article s'inscrit dans le cadre général de la classification multicapteurs en télédétection. L'objectif est de présenter et de mettre en oeuvre une méthodologie faisant appel à la fusion de données en analyse d'images satellitales et de contribuer à formaliser quelques problèmes liés à la fusion multicapteurs. Comme méthode de fusion de données, le choix s'est porté sur celle de Dempster-Schafer, afin de tenir compte de l'hétérogénéité des données et de l'incertitude liée à leur interprétation. La recherche s'est déroulée en deux temps. D'abord, une classification bayésienne non-dirigée a été effectuée respectivement sur une image RSO de RADARSAT et sur une image HRV (XS) de SPOT. Ensuite, une fusion radar-optique a été réalisée sur les résultats des deux classifications. Ayant calculé les valeurs des fonctions de masses, la plausibilité et la croyance pour chacune des hypothèses simples et composées du modèle multisources (Smets, 1990) il était nécessaire de définir un critère de décision, afin de sélectionner l'hypothèse optimale. Dans la théorie de Dempster-Shafer, les deux grandeurs à maximiser sont la plausibilité et la croyance. Comme résultat de la fusion, on obtient une image classée en quatre classes (zones humides, zones de sebkha, parcelles cultivées, zones de végétation naturelles). Le pourcentage de bonne classification finale a atteint 98,7% . Cela correspond à une amélioration par rapport à la carte de l'occupation du sol obtenue par une classification basée sur l'union des classes. Numéro de notice : A2000-170 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=21586 [article]

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
018-00021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible