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Updating land cover classification using a rule-based decision system / Damien Raclot in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 7 (April 2005)  

Public [article]  inInternational Journal of Remote Sensing IJRS > vol 26 n° 7 (April 2005) . - pp 1309 - 1321 Titre : Updating land cover classification using a rule-based decision system Type de document : Article/Communication Auteurs : Damien Raclot, Auteur ; F. Colin, Auteur ; C. Puech, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 1309 - 1321 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] agriculture [Termes IGN] base de données d'occupation du sol [Termes IGN] base de règles [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] cultures [Termes IGN] données auxiliaires [Termes IGN] Gers (32) [Termes IGN] image isolée [Termes IGN] image multibande [Termes IGN] image SPOT [Termes IGN] mise à jour [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] parcelle agricole [Termes IGN] pixel [Termes IGN] Sousson (rivière) Résumé : (Auteur) This paper proposes a land cover classification methodology in agricultural contexts that provides satisfactory results with a single satellite image per year acquired during the growing period. Our approach incorporates ancillary data such as cropping history (inter-annual crop rotations), context (altitude, soil type) and structure (parcels size and shape) to compensate for the lack of radiometric data resulting from the use of a single image. The originality of the proposed method resides in the three successive steps used: S1: per-pixel classification of a single SPOT XS image with a restricted number of land cover classes (RL) chosen to ensure good accuracy; S2: conversion of RLs into a per-parcel classification system using ancillary parcel boundaries: and S3: parcel allocation using exhaustive land cover classes (EL) and its refinement through the application of decision rules. The method was tested on a 120 km2 area (Sousson river basin, Gers, France) where exhaustive knowledge of land cover for two successive years allowed complete validation of our method. It allocated 87% of the parcels with a 75% accuracy rate according to the exhaustive list (EL). This is a satisfactory result obtained with one SPOT XS image in a small agricultural parcel context. Numéro de notice : A2005-177 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/01431160512331326774 En ligne : https://doi.org/10.1080/01431160512331326774 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27314 [article]

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080-05071	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Exclu du prêt

Application des réseaux bayésiens de classification dans les systèmes d'informatin géographique / Marie-Aline Cavarroc (2005)

Public Titre : Application des réseaux bayésiens de classification dans les systèmes d'informatin géographique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Marie-Aline Cavarroc, Auteur ; Robert Jeansoulin, Directeur de thèse ; Salem Benferhat, Directeur de thèse Editeur : Marseille : Université de Provence Aix-Marseille 1 Année de publication : 2005 Importance : 150 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] classification bayesienne [Termes IGN] exploration de données géographiques [Termes IGN] Gers (rivière) [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] parcelle agricole [Termes IGN] réseau bayesien [Termes IGN] Sousson (rivière) Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Ces travaux se concentrent sur le formalisme des Réseaux Bayésiens (RB) de classification et leur application dans les Systèmes d'Information Géographique. Le développement des techniques informatiques et l'accroissement des capacités de stockage numérique engendrent des traitements plus rapides mais aussi des quantités de données de plus en plus grandes. Pour garantir l'accès aux informations pertinentes et leur analyse, les SIG s'appuient sur les outils de l'Intelligence Artificielle et du Data Mining dont font partie les RB. L'objectif du Data Mining et l'extraction automatique de connaissances à partir d'un large ensemble de données. Il propose des modèles explicatifs et des modèles prédictifs. Les RB se caractérisent par une structure graphique représentative de la connaissance, associée à des paramètres probabilistes qui permettent le raisonnement dans l'incertain. Lorsqu'ils sont dédiés à des opérations de classification, ils sont construit de manière à optimiser une probabilité de classification. L'application proposée porte sur l'utilisation des Réseaux Bayésiens de Classification dans la prédiction d'occupation des sols d'un parcellaire agricole de la vallée du Gers, en France. Il s'agit d'établir les règles de successions culturales qui permettent de déterminer l'occupation des sols d'une parcelle en fonction des caractéristiques connues sur celle-ci. Numéro de notice : 17224 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse : Informatique : Aix-Marseille 1 : 2005 nature-HAL : Thèse DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81621

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17224-01	THESE	Livre	Centre de documentation	Thèses	Disponible

Révision d'information dans un SIG / Marie-Aline Cavarroc (1998)

Public Titre : Révision d'information dans un SIG : les réseaux Bayésiens Type de document : Mémoire Auteurs : Marie-Aline Cavarroc, Auteur Editeur : Champs/Marne : Université de Marne-la-Vallée Année de publication : 1998 Importance : 53 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Mémoire de fin de stage, DEA SIG sciences de l'information géographique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique [Termes IGN] axiome de Bayes [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] Gers (32) [Termes IGN] probabilité conditionnelle [Termes IGN] réseau bayesien [Termes IGN] Sousson (rivière) [Termes IGN] système d'information géographique Index. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Un réseau bayésien est défini par une structure graphique qui représente les dépendances entre variables d'un même domaine et un ensemble de probabilités conditionnelles qui définissent ces dépendances. C'est un formalisme fondé sur les théories probalilistes bayésiennes des mathématiques. Il permet la représentation d'un ensemble de connaissances sur un domaine et la mécanisation de raisonnements sur ce domaine. Nous souhaitons l'utiliser pour répondre à un besoin des SIG à réviser les données. Ces dernières années, de nombreuses méthodes ont été développées pour construire les réseaux bayésiens à partir de bases de données complètes ou incomplètes. Une application utilisant une base de données géographiques contenant divers attributs de parcelles agricoles de la Région du Gers illustrera ces théories. Numéro de notice : 26731 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : Laboratoire D'informatique de Marse Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51571

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26731-01	DSIG	Livre	Centre de documentation	En réserve Mezzanine	Disponible
26731-02	DSIG	Livre	Centre de documentation	En réserve Mezzanine	Disponible