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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > classification > classification dirigée
classification dirigéeSynonyme(s)classification superviséeVoir aussi |
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Pan-European forest/non forest mapping with Landsat ETM+ and Corine Land Cover 2000 data / A. Pekkarinen in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 64 n° 2 (March - April 2009)
[article]
Titre : Pan-European forest/non forest mapping with Landsat ETM+ and Corine Land Cover 2000 data Type de document : Article/Communication Auteurs : A. Pekkarinen, Auteur ; L. Reithmaier, Auteur ; Peter Strobl, Auteur Année de publication : 2009 Article en page(s) : pp 171 - 183 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] Corine Land Cover
[Termes IGN] Europe (géographie politique)
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image Landsat-ETM+
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (Auteur) This paper describes a simple and adaptive methodology for large area forest/non-forest mapping using Landsat ETM+ imagery and CORINE Land Cover 2000. The methodology is based on scene-by-scene analysis and supervised classification. The fully automated processing chain consists of several phases, including image segmentation, clustering, adaptive spectral representativity analysis, training data extraction and nearest-neighbour classification. This method was used to produce a European forest/non-forest map through the processing of 415 Landsat ETM+ scenes. The resulting forest/non-forest map was validated with three independent data sets. The results show that the map’s overall point-level agreement with our validation data generally exceeds 80%, and approaches 90% in central European conditions. Comparison with country-level forest area statistics shows that in most cases the difference between the forest proportion of the derived map and that computed from the published forest area statistics is below 5%. Copyright ISPRS Numéro de notice : A2009-096 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2008.09.004 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2008.09.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29726
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 64 n° 2 (March - April 2009) . - pp 171 - 183[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-09021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-09022 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Airborne lidar feature selection for urban classification using random forests / Nesrine Chehata (2009)
contenu dans ISPRS Workshop Laserscanning'09, Paris, France, September 1-2, 2009 / Frédéric Bretar (2009)
Titre : Airborne lidar feature selection for urban classification using random forests Type de document : Article/Communication Auteurs : Nesrine Chehata , Auteur ; Li Guo, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2009 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 38-3/W8 Conférence : ISPRS 2009, Workshop LaserScanning 01/09/2009 02/09/2009 Paris France OA Archives proceedings Importance : pp 207 - 212 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] lidar à retour d'onde complèteRésumé : (Auteur) Various multi-echo and Full-waveform (FW) lidar features can be processed. In this paper, multiple classifers are applied to lidar feature selection for urban scene classification. Random forests are used since they provide an accurate classification and run efficiently on large datasets. Moreover, they return measures of variable importance for each class. The feature selection is obtained by backward elimination of features depending on their importance. This is crucial to analyze the relevance of each lidar feature for the classification of urban scenes. The Random Forests classification using selected variables provide an overall accuracy of 94.35%. Numéro de notice : C2009-005 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Communication DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/3-W8/papers/207_laserscanning09.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=65045 Apprentissage automatique des classes d'occupation du sol et représentation en mots visuels des images satellitaires / Marie Lauginie Lienou (2009)
Titre : Apprentissage automatique des classes d'occupation du sol et représentation en mots visuels des images satellitaires Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Marie Lauginie Lienou, Auteur ; Henri Maître, Directeur de thèse Editeur : Paris [France] : Télécom ParisTech Année de publication : 2009 Importance : 190 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
thèse de doctorat présentée pour obtenir le grade de docteur de l'Ecole Télécom ParisTech, spécialité Traitement du Signal et des ImagesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse du discours
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classe d'objets
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image Quickbird
[Termes IGN] image SPOTIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) La reconnaissance de la couverture des sols à partir de classifications automatiques est l'une des recherches méthodologiques importantes en télédétection. Par ailleurs, l'obtention de résultats fidèles aux attentes des utilisateurs nécessite d'aborder la classification d'un point de vue sémantique. Cette thèse s'inscrit dans ce contexte, et vise l'élaboration de méthodes automatiques capables d'apprendre des classes sémantiques définies par des experts de la production des cartes d'occupation du sol, et d'annoter automatiquement de nouvelles images à l'aide de cette classification. A partir des cartes issues de la classification CORINE Land Cover, et des images satellitaires multispectrales ayant contribué à la constitution de ces cartes, nous montrons tout d'abord que si les approches classiques de la littérature basées sur le pixel ou la région sont suffisantes pour identifier les classes homogènes d'occupation du sol telles que les champs, elles peinent cependant à retrouver les classes de haut-niveau sémantique, dites de mélange, parce qu'étant composées de différents types de couverture des terres. Pour détecter de telles classes complexes, nous représentons les images sous une forme particulière basée sur les régions ou objets. Cette représentation de l'image, dite en mots visuels, permet d'exploiter des outils de l'analyse de textes qui ont montré leur efficacité dans le domaine de la fouille de données textuelles et en classification d'images multimédia. A l'aide d'approches supervisées et non supervisées, nous exploitons d'une part, la notion de compositionnalité sémantique, en mettant en évidence l'importance des relations spatiales entre les mots visuels dans la détermination des classes de haut-niveau sémantique. D'autre part, nous proposons une méthode d'annotation utilisant un modèle d'analyse statistique de textes : l'Allocation Dirichlet Latente. Nous nous basons sur ce modèle de mélange, qui requiert une représentation de l'image dite en sacs-de-mots visuels, pour modéliser judicieusement les classes riches en sémantique. Les évaluations des approches proposées et des études comparatives menées avec les modèles gaussiens et dérivés, ainsi qu'avec le classificateur SVM, sont illustrées sur des images SPOT et QuickBird entre autres. Numéro de notice : 19932 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de doctorat : Traitement du signal et des images : Paris : 2009 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/pastel-00005585/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86245 Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19932-01 K317 Livre LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Classification of roof materials for rainwater pollution modelization Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Le Bris , Auteur ; Pauline Robert-Sainte, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2009 Conférence : ISPRS 2009, High-Resolution Earth Imaging for Geospatial Information workshop 02/06/2009 05/06/2009 Hanovre Allemagne OA ISPRS Archives Importance : 6 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] BD Topo
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] eau pluviale
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] matériau
[Termes IGN] milieu urbain
[Termes IGN] ombre
[Termes IGN] orthoimage couleur
[Termes IGN] pollution des eaux
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] toitRésumé : (Auteur) It has been proven that roof runoff water plays an important role in the high metallic concentration levels in urban rainwater since metallic elements are generated by corrosion of roof materials before being swept away by rainwater. The aim of TOITEAU project is therefore to model this phenomenon, evaluating the metallic flows from roofs in rainwater. To achieve this goal, an important work has already been done to model those flows at roof scale. But, it has now to be extrapolated to a whole drainage area, requiring knowledge about the areas concerned by the different kinds of roof coverage, that is to say that a map of roof materials is needed. Such information can be extracted from aerial (ortho) images owing to (supervised) classification techniques. In the present situation, only six classes corresponding to the following kinds of roofs were defined : zinc plates, slates, red tiles, brown tiles and flat roofs. Nevertheless, classification results are limited because of several factors that have therefore to be dealt with. First of all, some distinct classes have very similar radiometric distribution (such as for instance zinc and at light slates), making it hard to distinguish between them. That's why derived channels computed from initial red-green-blue channels of the ortho-image have been used to improve the classification results. Texture channels have also been tested especially to discriminate zinc from other light coloured roof materials. For the same reason and in order not to obtain a too ”noisy” result, per region classification algorithms have been used : homogeneous regions will be classified instead of pixels. Secondly, roofs are the only interesting parts of the ortho-image in this study. As a consequence, a building mask is first computed from digital topographic database BDTopo in order to classify only roofs. However, several elements concerning data precision have to be taken into account at this step. For instance, the ortho-image and the topographic database can obviously not have been captured at the same date and, as a consequence, buildings can have been destroyed, modified or built between these two distinct capture times. In addition, as the used ortho-image is not a ”true ortho-image”, building objects from digital topographic database and ortho-image roofs are not perfectly superposed. However, these topographic database building objects can be registered to the ortho-image. Nevertheless, it must be said that these database objects often remain caricatures of true buildings. Besides, most of the time, homogeneous regions to be classified do not directly correspond to database buildings since those database objects can be groups of buildings or buildings of which the roof is composed of different materials. Therefore, it is necessary to segment building areas (according to the topographic database) of the ortho-image into homogeneous regions that are then classified. Lastly, shadows can be quite important in roof areas because of the presence of roof superstructures or higher buildings in the neighbourhood. That's why an additional class ”shadow” is also defined in order to take into account shadow areas where radiometric information is not sufficient to discriminate between the different kinds of materials. Tests have been carried out on two distinct study areas with 50cm resolution orthophotos for the first one and 12cm resolution orthoimages for the second one. The first study area was a dense urban centre, whereas the second could be divided into several parts : a residential suburb consisting of houses, a dense urban centre with buildings having up to 4-5 levels and a mixed residential / service area consisting of higher buildings. Numéro de notice : C2009-038 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://www.isprs.org/proceedings/XXXVIII/1_4_7-W5/paper/LE_BRIS-152.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=64298 Documents numériques
en open access
Classification of roof materials ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Classifications hiérarchiques orientées objet / Olivier de Joinville (2009)
Titre : Classifications hiérarchiques orientées objet Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Olivier de Joinville , Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2009 Importance : 4 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] carte de confiance
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification floue
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] segmentation d'imageNuméro de notice : 13783 Affiliation des auteurs : IGN (1940-2011) Thématique : IMAGERIE Nature : Manuel de cours DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=62573 Détection et caractérisation de la végétation en milieu urbain à partir d'images aériennes haute résolution / Corina Iovan (2009)PermalinkDetection of buildings at airport sites using images and lidar data and a combination of various methods / N. Demir (2009)PermalinkPermalinkArcGIS seabed characterization toolbox developed for investigating benthic habitats / M. Erdey-Heydorn in Marine geodesy, vol 31 n° 4 (December 2008)PermalinkQuantifying indicators of riparian condition in Australian tropical savannas: integrating high spatial resolution imagery and field survey data / K. Johansen in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n°23 - 24 (December 2008)PermalinkVerification of topographic road centerline data using ALOS/PRISM images: implementation / H. Fujimura in Bulletin of the Geographical survey institute, vol 56 (December 2008)PermalinkApport de deux méthodes de suivi d'évolution de la zone urbaine par imagerie / R. Bouchiha in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 190 (Septembre 2008)PermalinkDetection, characterization, and modeling vegetation in urban areas from high-resolution aerial imagery / Corina Iovan in IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol 1 n° 3 (2008)PermalinkIntegration of Hyperion satellite data and a household social survey to caracterize the causes and consequences of reforestation patterns in the Northern Ecuadorian Amazon / S.J. Walsh in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 6 (June 2008)PermalinkArtificial immune-based supervised classifier for land-cover classification / M. Pal in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 29 n° 7 (April 2008)PermalinkISRV: an improved synthetic variable ratio method for image fusion / L. Wang in Geocarto international, vol 23 n° 2 (April - May 2008)PermalinkVers la prochaine génération de bases de données et de cartes / Françoise de Blomac in SIG la lettre, n° 96 (avril 2008)PermalinkModélisation de la végétation en milieu urbain : détection et caractérisation à partir d'images aériennes haute résolution couleur et infra-rouge / Corina Iovan in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 189 (Mars 2008)PermalinkExtracting urban road networks from high-resolution true orthoimage and Lidar / J. Youn in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 74 n° 2 (February 2008)PermalinkAnalyse et traitement d'ondes Lidar pour la cartographie et la reconnaissance de formes : application au milieu urbain / Clément Mallet (2008)PermalinkPermalinkUtilisation de la télédétection optique et radar pour étudier la déforestation en Afrique centrale / Quentin Page (2008)PermalinkApport de la télédétection à la cartographie des sols affectés par la salinisation : cas de la Nefzaoua, Tunisie / Ouerchefani Dalel in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 187 -188 (Décembre 2007)PermalinkA supervised artificial immune classifier for remote-sensing imagery / Y. Zhong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)PermalinkSea-ice deformation state from synthetic aperture radar imagery: Part 1 comparison of C- and L-band and different polarization / W. Dierking in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 11 Tome 2 (November 2007)Permalink