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Extraction automatique des réseaux linéiques a partir d'images satellitaires et aériennes par processus Markov objet / C. Lacoste in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection], n° 170 (Avril 2003)

Public [article]  inBulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection] > n° 170 (Avril 2003) . - pp 13 - 22 Titre : Extraction automatique des réseaux linéiques a partir d'images satellitaires et aériennes par processus Markov objet Type de document : Article/Communication Auteurs : C. Lacoste, Auteur ; Xavier Descombes, Auteur ; Josiane Zerubia, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur Année de publication : 2003 Article en page(s) : pp 13 - 22 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique [Termes IGN] algorithme du recuit simulé [Termes IGN] chaîne de Markov [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] extraction du réseau routier [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] image SPOT [Termes IGN] méthode de Monte-Carlo [Termes IGN] modèle de Markov [Termes IGN] objet géographique linéaire [Termes IGN] photographie aérienne [Termes IGN] réseau hydrographique [Termes IGN] réseau routier Résumé : (Auteur) Cet article présente une méthode d'extraction non supervisée des réseaux linéiques, tels que les réseaux routiers ou les réseaux hydrographiques, à partir d'images moyenne ou haute résolution. Nous modélisons le réseau linéique présent dans la scène observée par un processus Markov objet, où les objets sont des segments interagissant entre eux. Le modèle a priori, appelé " Quality Candy ", est construit de façon à exploiter au mieux la topologie du réseau recherché, au travers de potentiels définis à partir de la qualité de chaque interaction. Les propriétés radiométriques des données sont prises en compte au travers d'un terme d'attache aux données défini à partir de tests statistiques. Nous proposons deux techniques pour calculer ce terme, l'une précise, l'autre efficace. L'optimisation est réalisée par un recuit simulé avec un algorithme de type Monte Carlo par chaîne de Markov à sauts réversibles. Afin d'accélérer la convergence de l'algorithme, nous proposons des noyaux de proposition pertinents. Les résultats de l'extraction, obtenus pour chaque technique à partir d'images provenant de différents capteurs, sont évalués quantitativement par rapport à des extractions manuelles. Numéro de notice : A2003-325 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22621 [article]

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018-03021	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve L003	Disponible