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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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Comparison of support vector machine, neural network, and CART algorithms for the land-cover classification using limited training data points / Y. Shao in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 70 (June 2012)
[article]
Titre : Comparison of support vector machine, neural network, and CART algorithms for the land-cover classification using limited training data points Type de document : Article/Communication Auteurs : Y. Shao, Auteur ; R. Lunetta, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 78 - 87 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image Terra-MODIS
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) Support vector machine (SVM) was applied for land-cover characterization using MODIS time-series data. Classification performance was examined with respect to training sample size, sample variability, and landscape homogeneity (purity). The results were compared to two conventional nonparametric image classification algorithms: multilayer perceptron neural networks (NN) and classification and regression trees (CART). For 2001 MODIS time-series data, SVM generated overall accuracies ranging from 77% to 80% for training sample sizes from 20 to 800 pixels per class, compared to 67–76% and 62–73% for NN and CART, respectively. These results indicated that SVM’s had superior generalization capability, particularly with respect to small training sample sizes. There was also less variability of SVM performance when classification trials were repeated using different training sets. Additionally, classification accuracies were directly related to sample homogeneity/heterogeneity. The overall accuracies for the SVM algorithm were 91% (Kappa = 0.77) and 64% (Kappa = 0.34) for homogeneous and heterogeneous pixels, respectively. The inclusion of heterogeneous pixels in the training sample did not increase overall accuracies. Also, the SVM performance was examined for the classification of multiple year MODIS time-series data at annual intervals. Finally, using only the SVM output values, a method was developed to directly classify pixel purity. Approximately 65% of pixels within the Albemarle–Pamlico Basin study area were labeled as “functionally homogeneous” with an overall classification accuracy of 91% (Kappa = 0.79). The results indicated a high potential for regional scale operational land-cover characterization applications. Numéro de notice : A2012-290 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2012.04.001 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2012.04.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31736
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 70 (June 2012) . - pp 78 - 87[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2012041 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible A framework for supervised image classification with incomplete training samples / Q. Guo in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 78 n° 6 (June 2012)
[article]
Titre : A framework for supervised image classification with incomplete training samples Type de document : Article/Communication Auteurs : Q. Guo, Auteur ; W. Li, Auteur ; J. Chen, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 595 - 604 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] échantillonnage d'image
[Termes IGN] extraction de coucheRésumé : (Auteur) For traditional supervised classification methods, all land-cover types need to be exhaustively labeled to train the classifier. However, there are situations where the training sample classes are incomplete due to a lack of understanding of ground cover types in the image. In this study we propose a one-by-one (OBO) classification framework to address this incomplete training sample problem. The OBO approach is based on a one-class classifier (positive and unlabeled learning algorithm), and it extracts the land-cover type from the image one at a time. The performance of the proposed method was compared with a traditional supervised classifier using a high spatial resolution image. The average accuracy of the new method is 76.34 percent across different training sample sizes, whereas the accuracy of the classical approach is 66.46 percent, with an increase of 9.88 percent. The results demonstrate that the proposed new framework provides significantly higher classification accuracy than the classical approach at the 95 percent confidence level, and shows promise in dealing with the incomplete training sample problem for supervised image classification. Numéro de notice : A2012-249 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.14358/PERS.78.6.595 En ligne : https://doi.org/10.14358/PERS.78.6.595 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31695
in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS > vol 78 n° 6 (June 2012) . - pp 595 - 604[article]View generation for multiview maximum disagreement based active learning for hyperspectral image classification / W. Di in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 50 n° 5 Tome 2 (May 2012)
[article]
Titre : View generation for multiview maximum disagreement based active learning for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : W. Di, Auteur ; Melba M. Crawford, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 1942 - 1954 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image EO1-Hyperion
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] regroupement de pointsRésumé : (Auteur) Active learning (AL) seeks to interactively construct a smaller training data set that is the most informative and useful for the supervised classification task. Based on the multiview Adaptive Maximum Disagreement AL method, this study investigates the principles and capability of several approaches for the view generation for hyperspectral data classification, including clustering, random selection, and uniform subset slicing methods, which are then incorporated with dynamic view updating and feature space bagging strategies. Tests on Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer and Hyperion hyperspectral data sets show excellent performance as compared with random sampling and the simple version support vector machine margin sampling, a state-of-the-art AL method. Numéro de notice : A2012-189 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2011.2168566 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2011.2168566 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31636
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 50 n° 5 Tome 2 (May 2012) . - pp 1942 - 1954[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2012051B RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Efficient parallel algorithm for pixel classification in remote sensing imagery / U. Maulik in Geoinformatica, vol 16 n° 2 (April 2012)
[article]
Titre : Efficient parallel algorithm for pixel classification in remote sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : U. Maulik, Auteur ; A. Sarkar, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : pp 391 - 407 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image IRS
[Termes IGN] image SPOT
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] traitement parallèleRésumé : (Auteur) An important approach for image classification is the clustering of pixels in the spectral domain. Fast detection of different land cover regions or clusters of arbitrarily varying shapes and sizes in satellite images presents a challenging task. In this article, an efficient scalable parallel clustering technique of multi-spectral remote sensing imagery using a recently developed point symmetry-based distance norm is proposed. The proposed distributed computing time efficient point symmetry based K-Means technique is able to correctly identify presence of overlapping clusters of any arbitrary shape and size, whether they are intra-symmetrical or inter-symmetrical in nature. A Kd-tree based approximate nearest neighbor searching technique is used as a speedup strategy for computing the point symmetry based distance. Superiority of this new parallel implementation with the novel two-phase speedup strategy over existing parallel K-Means clustering algorithm, is demonstrated both quantitatively and in computing time, on two SPOT and Indian Remote Sensing satellite images, as even K-Means algorithm fails to detect the symmetry in clusters. Different land cover regions, classified by the algorithms for both images, are also compared with the available ground truth information. The statistical analysis is also performed to establish its significance to classify both satellite images and numeric remote sensing data sets, described in terms of feature vectors. Numéro de notice : A2012-094 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s10707-011-0136-5 Date de publication en ligne : 06/09/2011 En ligne : https://doi.org/10.1007/s10707-011-0136-5 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=31542
in Geoinformatica > vol 16 n° 2 (April 2012) . - pp 391 - 407[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 057-2012021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Détection et identification de zones de végétation arborée: utilisation conjointe d'images satellite RapidEye et de données BDOrtho / François Tassin (2012)
Titre : Détection et identification de zones de végétation arborée: utilisation conjointe d'images satellite RapidEye et de données BDOrtho Type de document : Mémoire Auteurs : François Tassin, Auteur ; Arnaud Le Bris , Encadrant ; Clément Mallet , Encadrant Editeur : Lyon : Ecole Centrale de Lyon Année de publication : 2012 Importance : 48 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Rapport de Stage, Ecole Centrale LyonLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] bande rouge
[Termes IGN] BD ortho
[Termes IGN] classificateur paramétrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] extraction de la végétation
[Termes IGN] filtre de Gabor
[Termes IGN] forêt
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image infrarouge couleur
[Termes IGN] image RapidEye
[Termes IGN] orthoimage couleur
[Termes IGN] peuplement végétal
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (auteur) La production des bases de données géographiques nationales par l'IGN repose en grande partie sur le travail de photo-interprètes. Le laboratoire MATIS poursuit des recherches pour automatiser partiellement certaines étapes de la chaine de production, notamment la saisie initiale des zones de végétation arborée. L'objet de cette étude est d'étudier l'apport du satellite RapidEye, utilisé conjointement avec les images aériennes produites par l'IGN, pour deux problématiques : la détection de la végétation arborée d'une part et la discrimination des types de peuplements d'autre part. L'étude repose sur l'utilisation des images satellite RapidEye (résolution 5m) et des images aériennes de l'IGN (résolution 50cm). Deux classifieurs sont comparés, un classifieur probabiliste (modélisation statistique de la radiométrie des différentes classes) développé en interne et les "Support Vector Machines". Plusieurs combinaisons de canaux radiométriques, d'indices de végétation et d'attributs texturaux sont étudiés et l'apport de la bande spectrale red edge est discuté. Il apparait que la détection de la végétation arborée est plus efficace quand les images RapidEye sont associées à des informations texturales obtenues grâce aux images aériennes, tandis que la discrimination des espèces est plus efficace avec les images satellite. Enfin des pistes de réflexion sur la possibilité de mise à jour automatique de la base de données sont aussi abordées. Note de contenu : Introduction
1 - Organisation de l'entreprise
2 - Présentation du stage
3 - Méthodologie
4 - Détection de la végétation arborée : séparation forêt/non-forêt
5 - Discrimination des Espèces
ConclusionNuméro de notice : 21687 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Rapport de stage Organisme de stage : MATIS (IGN) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90925 Documents numériques
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Détection et identification... - pdf auteur -Adobe Acrobat PDF peut être téléchargé
Diaporama présentation - pdf auteurAdobe Acrobat PDF PermalinkTraitements numériques des images de télédétection, Vol. 3. Traitements appliqués à la photo-interprétation / Olivier de Joinville (2012)PermalinkClassification orientée-objet supervisée d'une forêt avec une sélection guidée d'attributs personnalisés / Olivier de Joinville in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 195 (Novembre 2011)PermalinkImproving the Wishart synthetic aperture radar image classifications through deterministic simulated annealing / F. Sanchez-Llado in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 66 n° 6 (November 2011)PermalinkOndelettes et théorie des évidences pour la classification orientée-objet : Caractérisation et suivi des changements d’occupation des sols de la métropole de Rennes / A. Lefebvre in Revue internationale de géomatique, vol 21 n° 3 (septembre - novembre 2011)PermalinkDétection de bateaux dans les images satellitaires optiques panchromatiques / N. Proia in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 194 (Mai 2011)PermalinkElectromagnetic land surface classification through integration of optical and radar remote sensing data / J. Baek in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 4 (April 2011)PermalinkHistorical land use as a feature for image classification / Jorge Abel Recio in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 77 n° 4 (April 2011)PermalinkGraph-based feature selection for object-oriented classification in VHR airborne imagery / Tianen Chen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 1 Tome 2 (January 2011)PermalinkLand cover classification of cloud-contaminated multitemporal high-resolution images / A. Salberg in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 49 n° 1 Tome 2 (January 2011)Permalink