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Auteur Claude Collet |
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Analyse spatiale de l'information géographique / R. Caloz (2011)
Titre : Analyse spatiale de l'information géographique Type de document : Monographie Auteurs : R. Caloz, Auteur ; Claude Collet, Auteur Editeur : Lausanne [Suisse] : Presses polytechiques et universitaires romandes Année de publication : 2011 Collection : Science & ingénierie de l'environnement Importance : 383 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-88074-902-6 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] aide à la décision
[Termes IGN] analyse multivariée
[Termes IGN] dynamique spatiale
[Termes IGN] information géographique
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] modélisation spatiale
[Termes IGN] requête spatialeRésumé : (Editeur) Les systèmes d'information géographique (SIG) caractérisent à la fois un modèle numérisé de l'espace géographique, mais aussi l'ensemble des outils de traitement de l'information associés. Combinant informations géographiques et statistiques, ils permettent un suivi cartographié et quantifié des dynamiques territoriales. La plupart des collectivités publiques ont aujourd'hui achevé l'acquisition et la structuration de ce type de données. Les bases résultantes sont mises à disposition du public et des praticiens, mais la richesse et la diversité des informations qu'elles proposent rendent leur exploitation complexe, dans la mesure où elles requièrent des connaissances développées en analyse spatiale. Cet ouvrage se propose de procurer au lecteur l'ensemble des outils nécessaires à la maîtrise et à l'exploitation de ces méthodes, notamment dans le cadre de la géostatistique appliquée aux phénomènes discrets et continus, de l'analyse du relief, de la formulation de requêtes spatiales, des aptitudes des réseaux (accessibilité et zones d'influence) et des objets zonaux (analyse multivariée associée à l'aide à la décision), de la dynamique spatiale ou de la propagation des incertitudes. Clair et didactique, il s'adresse à un large public d'étudiants en géosciences et en sciences de l'environnement, mais aussi de géographes et d'ingénieurs praticiens à la recherche d'un ouvrage de référence. Note de contenu : - Modèle et cycle de vie de l'information géographique
- La modélisation spatiale
- Phénomènes spatiaux discontinus
- Phénomènes spatiaux continus
- Requêtes spatiales
- Aptitude d'objets linéaires et accessibilité
- Aptitude d'objets zonaux et analyse multicritère
- Analyse des évolutions spatio-temporelles
- Incertitudes et leur propagationNuméro de notice : 20670 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Monographie Accessibilité hors numérique : Accessible à Georges Pérec (Id UGE) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=63114 Application de la classification floue (fuzzy k-NN) à l'étude de l'occupation du sol d'une zone urbaine : le cas de la région de Genève / S. Rakotoniaina in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 46 n° 2 (juin 2010)
[article]
Titre : Application de la classification floue (fuzzy k-NN) à l'étude de l'occupation du sol d'une zone urbaine : le cas de la région de Genève Type de document : Article/Communication Auteurs : S. Rakotoniaina, Auteur ; Claude Collet, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : pp 66 - 73 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification hybride
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] Genève
[Termes IGN] image SPOT XS
[Termes IGN] milieu urbainRésumé : (Auteur) La présence de pixels mixtes, dans le cas d'une zone urbaine par exemple, rend quelques fois difficile la classification d'images à l'aide des classificateurs classiques ou d'une approche rigide. L'utilisation de classificateurs flous trouve leur apport dans telles circonstances. Nous avons expérimenté l'approche floue de k-NN (fuzzy k-NN) dont la théorie a été développée par Keller et al. en 1985. Cette théorie combine l'approche floue avec le classificateur non-paramétrique k-NN, que nous avons déjà expérimenté avec succès dans le cadre de travaux antérieurs (Rakotoniaina et al., 2009 ; Rakotoniaina et Collet, 2010). Dans cet article, nous illustrons notre étude avec l'emploi d'une image SPOT-XS sur la région de Genève. Les résultats obtenus nous montrent l'intérêt de cette méthode floue non paramétrique par rapport à la méthode courante rigide du maximum de vraisemblance. Un gain en précision globale de plus de 19% a été observé. Numéro de notice : A2010-443 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=30636
in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing > vol 46 n° 2 (juin 2010) . - pp 66 - 73[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 104-2010021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Exclu du prêt Analyse spatiale, géomatique et systèmes d'information géographique / Claude Collet in Revue internationale de géomatique, vol 15 n° 4 (décembre 2005 – février 2006)
[article]
Titre : Analyse spatiale, géomatique et systèmes d'information géographique Type de document : Article/Communication Auteurs : Claude Collet, Auteur Année de publication : 2005 Article en page(s) : pp 393 - 414 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] géomatique
[Termes IGN] méthode
[Termes IGN] processus
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] traitement automatique de donnéesRésumé : (Auteur) Quels sont les liens entre les systèmes d'information géographique, l'analyse spatiale et la géomatique ? A l'ère d'un développement technologique et informatique formidable, il est nécessaire de situer l'information à référence spatiale dans son contexte et ses finalités. Cet article propose une réflexion sur ces liens à partir de la problématique de l'analyse spatiale de la réalité. Au travers de quelques postulats et de rappels de notions fondamentales sur l'espace, il tentera de montrer l'importance de la géomatique en tant que domaine méthodologique multidisciplinaire au service de l'étude de notre environnement. Numéro de notice : A2005-338 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.15.393-414 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.15.393-414 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27474
in Revue internationale de géomatique > vol 15 n° 4 (décembre 2005 – février 2006) . - pp 393 - 414[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-05041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Morphologie mathématique et échelle : extraction du bâti à différentes résolutions spatiales / Claire Matti-Gallice in Revue internationale de géomatique, vol 14 n° 3 - 4 (septembre 2004 – février 2005)
[article]
Titre : Morphologie mathématique et échelle : extraction du bâti à différentes résolutions spatiales Type de document : Article/Communication Auteurs : Claire Matti-Gallice, Auteur ; Claude Collet, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 441 - 463 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données multiéchelles
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] indice de végétation
[Termes IGN] Lyon
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] photographie aérienneRésumé : (Auteur) La morphologie mathématique est une méthode efficace de détection et d'extraction d'objets. Elle a été appliquée à l'extraction du bâti en milieu périurbain. Cette étude se déroule à deux échelles, l'une régionale au niveau de la région urbaine de Lyon et l'autre locale relative à deux zones spécifiques de cette région urbaine. Nous avons ainsi exploité deux types d'image: des photographies aériennes et une image satellitaire. Au cours de la mise en place de nos méthodologies à base de morphologie mathématique, nous avons constaté que le type d'image utilisé influait sur l'obtention de résultats satisfaisants avec une méthode plutôt qu'une autre. Cet article résume les étapes des démarches méthodologiques mises en place, ainsi que des éléments de conclusion relatifs à l'analyse des résultats obtenus. Numéro de notice : A2004-592 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3166/rig.14.441-463 En ligne : https://doi.org/10.3166/rig.14.441-463 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27108
in Revue internationale de géomatique > vol 14 n° 3 - 4 (septembre 2004 – février 2005) . - pp 441 - 463[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 047-04031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Précis de télédétection, 3. Volume 3 Traitements numériques d'images de télédétection / R. Caloz (2001)
Titre de série : Précis de télédétection, 3 Titre : Volume 3 Traitements numériques d'images de télédétection Type de document : Guide/Manuel Auteurs : R. Caloz, Auteur ; Claude Collet, Auteur Editeur : Québec : Université des Réseaux d'Expression Française UREF/AUPELF Année de publication : 2001 Importance : 386 p. Format : 17 x 26 cm + glossaire ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7605-1145-3 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] correction géométrique
[Termes IGN] correction radiométrique
[Termes IGN] filtrage numérique d'image
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image numérique
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] rehaussement d'image
[Termes IGN] restauration d'image
[Termes IGN] transformation de Fourier
[Termes IGN] transformation en ondelettes
[Termes IGN] uniformisation d'histogrammeIndex. décimale : 35.20 Traitement d'image Note de contenu : :
Chapitre 1 Introduction
1.1. Généralités
1.1.1. Le traitement numérique dimages, la télédétection et les SIRS
1.1.2. Nature de l'image
1.1.3. Finalité du traitement numérique d'images (TNI)
1.1.4. Fil conducteur de ce manuel
1.2. Images satellitales utilisées
Bibliographie
Chapitre 2 Qu'estce qu'une image ?
2.1. Définitions
2.2. Contenu informatif de l'image
2.2.1. Tons de gris et couleur
2.2.2. Texture
2.2.3. Structure
2.2.4. Relief, ombrage
2.2.5. L'environnement et l'association
Bibliographie
Questions
Chapitre 3 L'image numérique
3.1. Définition et concepts
3.2. Structure de limage numérique
3.2.1. Formats d'images
3.2.2. Structures des formats de limage
3.2.3. L'élément de la matrice: le CNk
3.3. Caractéristiques statistiques d'une image
3.3.1. Histogrammes des niveaux de gris
3.3.2. L'entropie
3.4. Les catégories de traitements
Bibliographie
Questions
Chapitre 4 Restauration et transformations radiométriques
4.1. La problématique
4.2. Éléments de radiométrie Modélisation du cheminement du signal et de ses perturbations
4.2.1. Modélisation des effets atmosphériques
4.2.2. Les influences du radiomètre sur le signal
4.3. Restauration d'images
4.3.1. Défauts de transmission ou de mesure des détecteurs
4.3.2. Dérive des détecteurs
4.3.3. Chatoiement sur l'image radar
4.4. Étalonnage absolu
4.4.1. Transformation des comptes numériques en luminance apparente Étalonnage absolu
4.4.2. Transformation en réflectance apparente
4.5. Transformations réduisant les effets de l'atmosphère et du relief
4.5.1. Compensation des perturbations atmosphériques
4.6. Transformations empiriques ou semiempiriques
4.6.1. Ajustement empirique
4.6.2. Transformations radiométriques basées sur des invariants
4.7. Transformation par modélisation des conditions atmosphériques
4.7.1. Transformation par mesures simultanées au sol
4.8. Compensation des effets de l'éclairement et du relief sur les luminances
4.8.1. Modèle dit lambertien
4.8.2. Modèle anisotrope
4.9. Quelques considérations sur l'application des transformations radiométriques
4.9.1. L'étalonnage des détecteurs
4.9.2. Rehaussements et classifications
4.9.3. Classification
4.9.4. Extraction de paramètres biophysiques
Bibliographie
Questions
Chapitre 5 Transformations géométriques
5.1. La problématique
5.2. Propriétés géométriques implicites de l'image
5.2.1. Géométrie pour une surface plane ou courbe
5.2.2. Géométrie de Vimage avec l'effet du relief
5.3. Rectifications géométriques par transformations polynomiales
5.3. 1. Principes
5.3.2. Transformations polynomiales
5.4. Transformation géométrique pour la création d'une orthoimage
5.4.1. La problématique
5.4.2. Modèle géométrique de t'image en projection axiale
5.4.3. Procédure de création de Forthoimage
5.5. Rééchantillonnage, calcul des luminances de la nouvelle image
5.5.1. Rééchantillonnage par assignation de la luminance au point le " plus proche voisin "
5.5.2. Rééchantillonnage par interpolation bilinéaire .
5.5.3. Rééchantillonnage par interpolation bicubique
Bibliographie
Questions
Chapitre 6 Rehaussements Modifications visuelles de l'image
6.1. La problématique
6.2. Affichage en couleur
6.3. Modification de la taille de l'image
6.3.1. Agrandissement de t'image
6.3.2. Réduction de limage .
6.4. Rehaussement global Anamorphose & histogramme
6.4.1. Les principes
6.4.2. Notions de base sur l'histogramme
6.4.3. Rehaussement par modification de contraste et de luminosité
6.4.4. Rehaussement par spécification d'histogramme
6.5. Rehaussement local: les filtrages Notion de signal
6.5.1. Intérêts des transformations locales
6.5.2. Notions de signal par des exemples
6.5.3. Notion de fréquence spatiale
6.5.4. Éléments de théorie du signal Le produit de convolution
6.6. Les transformées de Fourier (TF)
6.6. 1. Introduction
6.6.2. Le développement en série de Fourier, origine de la TF
6.6.3. Représentation graphique de Vespace fréquentiel
6.6.4. Applications des transformées de Fourier au traitement d'images
6.7. Les transformées en ondelettes (TO)
6.7.1. La problématique
6.7.2. Les transformées de Fourier à fenêtre glissante
6.7.3. Transformée en ondelettes
6.7.4. Décomposition pyramidale
6.7.5. La fonction d'échelle
6.7.6. Algorithme de décomposition et de reconstruction Algorithme de Mallat
6.8. Filtres spatiaux
6.8. 1. Introduction
6.8.2. Mise en oeuvre de l'opérateur de filtrage contextuel
6.9. Filtres linéaires
6.9.1. Filtres passebas
6.9.2. Filtres passehaut
6.9.3. Commentaires
6.10. Filtres non linéaires
6.10.1. Opérateurs statistiques .
6.10.2. Opérateurs logiques
6.11. Filtres adaptatifs ou conditionnels
6.12. Commentaires sur les filtres
6.13. Fusion d'images
6.13.1. Méthodes d'injection globale
6.13.2. Méthodes d'injection différenciée
6.13.3. Commentaires .
6.14. La compression d'images
6.14.1. Introduction .
6.14.2. Compression sans perte
6.14.3. Compression avec perte
6.14.4. Compression avec capacité de reconstruction de t'image
6.15. Conclusion
Bibliographie
Questions
Chapitre 7 Production d`images non spectrales
7.1. Problématique
7.1.1. De la luminance aux indices
7.1.2. Propriétés des indices
7.2. Les indices de végétation
7.2. 1. Introduction
7.2.2. Bases physiques des indices de végétation
7.2.3. Lindice de référence: l'indice foliaire
7.2.4. Indices de végétation sans compensation
7.2.5. Les indices de végétation avec compensation des effets de sol
7.2.6. Indice avec compensation des effets atmosphériques
7.2.7. Indice de végétation avec compensation des effets de sol et des effets atmosphériques
7.2.8. Commentaires
7.3. Les transformations orthogonales
7.3.1. Pourquoi un changement de système d'axes ?
7.3.2. Quelques repères théoriques .
7.4. Le modèle " Tasseled Cap "
7.4.1. Un espace thématique pour le cycle de la végétation
7.4.2. Procédure d'élaboration du modèle " Tasseled Cap "
7.5. Transformation en composantes principales (TCP)
7.5.1. Problématique et principes
7.5.2. Procédure de calcul de la TCP
7.5.3. Illustration de la procédure de calcul de la TCP par un cas à deux dimensions
7.5.4. Exemple d'une transformation en composantes principales d'une miniscène de TM de Landsat
7.5.5. Propriétés et applications de la TCP en télédétection
7.6. Images texturales
7.6.1. L'indice de texture
7.6.2. Aspects thématiques des indices texturaux
7.6.3. Taille de la fenêtre d'auscultation
7.6.4. Quelques indices texturaux du premier ordre
7.6.5. Quelques indices texturaux du deuxième ordre
Bibliographie
Questions
Chapitre 8 Zonages de l'image Détermination de taxons
8.1. Du pixel aux classes thématiques
8.1.1. La problématique
8.1.2. Quelques principes pour le zonage .
8.1.3. Les stratégies du zonage de limage
8.1.4. Procédures de classification
8.1.5. Quelques définitions
8.2. Critères de regroupement en classification multispectrale
8.2.1. La problématique
8.2.2. Ressemblance ou distance spectrale
8.2.3. Appartenance ou critère de décision Seuillage .
8.3. Zonage par classification non dirigée
8.3.1. Problématique
8.3.2. Classification ascendante hiérarchique
8.3.3. Classification séquentielle
8.3.4. Étiquetage thématique Posttraitement
8.4. Zonage par classification dirigée
8.4.1. Situation et définition
8.4.2. Marche à suivre d'une classification dirigée
8.4.3. La notion de signature spectrale
8.4.4. Les catégories de classificateurs
8.4.5. Zonage par segmentation ou seuillage
8.4.6. Classification par la méthode parallélépipédique ou hyperboîte
8.4.7. Méthode barycentrique ou kproche voisin
8.4.8. Classification selon la distance de Mahalanobis
8.4.9. Classification selon le maximum de vraisemblance (MV)
8.4.10. Quelques propriétés du classificateur maximum de vraisemblance
8.5. Classificateurs neuronaux
8.5.1. Introduction
8.5.2. Le neurone artificiel
8.5.3. Propriétés de la sygmoïde
8.5.4. Le réseau de neurones Le perceptron multicouche
8.5.5. Caractéristiques et fonction du perceptron
8.5.6. La fonction de rétropropagation de Ferreur
8.5.7. Le pas ou taux de convergence
8.5.8. Préparation des données
8.5.9. Taille du réseau et de la base d'apprentissage
8.5.10. Application à la classification multispectrale Quelques règles de mise en oeuvre
8.5.11. Illustration de classification par réseau neuronal
8.5.12. Conclusions
8.6. Zonage par croissance de région
8.6.1. Limite de la signature spectrale Apport de la dimension spatiale
8.6.2. Principe et stratégie d'agrégation
8.6.3. Création des germes et naissance des régions
8.6.4. Exemple de classification par croissance de région
8.6.5. Commentaires
8.7. Évaluation de la qualité d'une classification
8.7.1. La problématique
8.7.2. Matrice de confusion
8.7.3. Quelques indicateurs de la qualité de la classification
8.8. Conclusion
Bibliographie
Questions
RéponsesNuméro de notice : 61102C Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=45852 IDRISI, Version 4.0 et 4.1, un SIG en mode image / J. Ronald Eastman (1995)Permalink