Centre de documentation
scientifique

Panorama sur les méthodes de classification des images satellites et techniques d'amélioration de la précision de la classification / O. El Kharki in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 210 (Avril 2015)  

Public [article]  inRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 210 (Avril 2015) . - pp 23 - 38 Titre : Panorama sur les méthodes de classification des images satellites et techniques d'amélioration de la précision de la classification Type de document : Article/Communication Auteurs : O. El Kharki, Auteur ; J. Mechbouh, Auteur ; Danielle Ducrot, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 23 - 38 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] analyse comparative [Termes IGN] classification floue [Termes IGN] classification par arbre de décision [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge [Termes IGN] image satellite [Termes IGN] précision de la classification Résumé : (Auteur) Au cours des dernières années, de nombreuses approches avancées de classification, tels que les réseaux de neurones artificiels, arbres de décision, les ensembles flous, etc. ont été largement appliquées à la classification des images satellites. Chaque méthode de classification a son propre mérite. Sélectionner une approche de classification appropriée pour une étude spécifique n'est pas facile. Différents résultats de classification peuvent être obtenus selon le(s) classificateur(s) choisi(s). Dans cet article, nous passons en revue diverses méthodes de classification avec une analyse et étude comparative. Nous présentons également les techniques pour améliorer la précision de la classification de la couverture terrestre. Numéro de notice : A2015-431 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.259 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.259 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=77023 [article]