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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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Mangrove mapping and monitoring: RS and GIS in conservation and management planning / S.K. Singh in GIM international, vol 20 n° 3 (March 2006)
[article]
Titre : Mangrove mapping and monitoring: RS and GIS in conservation and management planning Type de document : Article/Communication Auteurs : S.K. Singh, Auteur ; S.P.S. Kushwaha, Auteur ; P. Joshi, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 61 - 63 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse spatiale
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] écosystème
[Termes IGN] image IRS
[Termes IGN] Inde
[Termes IGN] mangrove
[Termes IGN] surveillance forestière
[Termes IGN] système d'information géographiqueRésumé : (Editeur) The mangroves of the Sunderban area in India are one of the most productive and diverse ecosystems in the world, and yet they are a threatened habitat. To formulate a conservation and management plan periodic mapping and monitoring of mangroves is a prime requisite. The authors demonstrate that remote sensing and GIS techniques, including visual interpretation, are effective and efficient techniques for this purpose. Numéro de notice : A2006-114 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=27841
in GIM international > vol 20 n° 3 (March 2006) . - pp 61 - 63[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 061-06031 RAB Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Analyse et évaluation de l'érosion hydrique et du ravinement associé dans la ville de Nioro-du-Rip (Sénégal) par télédétection et SIG / B. Ndoye (2006)
Titre : Analyse et évaluation de l'érosion hydrique et du ravinement associé dans la ville de Nioro-du-Rip (Sénégal) par télédétection et SIG Type de document : Mémoire Auteurs : B. Ndoye, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2006 Importance : 80 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Mémoire de master 2ème année, spécialité : sciences de l'information géographique Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] érosion hydrique
[Termes IGN] image SPOT-Végétation
[Termes IGN] inondation
[Termes IGN] modèle numérique de terrain
[Termes IGN] risque naturel
[Termes IGN] ruissellement
[Termes IGN] Sénégal
[Termes IGN] vulnérabilitéIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Les habitants de Nioro-du-Rip sont confrontés pendant la saison des pluies à des problèmes de sécurité et de mobilité, liés aux inondations et à l'érosion hydrique qui se traduit par le ravinement des sols et l'effondrement des infrastructures et des maisons. Ceci est dû au ruissellement des eaux de pluie qui traversent la ville d'Est en Ouest pour se déverser dans le bas-fond que constitue le "petit Bao Bolon". Les caniveaux construits sous forme de canalisation à ciel ouvert sont défectueux, ensablés voire remplis d'ordures. Ils n'assurent plus l'évacuation des eaux de pluies. Afin de contribuer à la recherche de solutions à ces problèmes, ce travail présente une méthode de cartographie des zones à risque d'érosion hydrique des sols, basée sur une analyse qualitative des facteurs de l'USLE (Universal Soil Loss Equation) de Wischmeier et Smith. La combinaison des données de topographie dérivées du MNT, d'érosivité des pluies et d'érodabilité des sols, permet de cartographier la sensibilité à l'érosion hydrique. L'information sur l'occupation du sol, obtenue par classification dirigée de l'image HRV de SPOT4, est couplée à celle sur la sensibilité, pour le repérage des zones à risque. D'importantes infrastructures (dispensaire, école, habitations, etc.) se situent à proximité ou dans ces zones à risque d'érosion hydrique. Note de contenu : Introduction
PREMIERE PARTIE : GENERALITES SUR L'EROSION HYDRIQUE, LA TELEDETECTION ET LES SIG
L'EROSION HYDRIQUE
1.1 Mécanisme et typologie de l'érosion hydrique
1.2 Problèmes causés par l'érosion hydrique
1.3 Les facteurs contrôlant l'érosion hydrique
- Le climat - Le sol - L'occupation du sol et l'utilisation des terres - La végétation - La lithologie et la tectonique, et l'hydrogéologie.
1.4 Modélisation de l'érosion hydrique
- Indice d'érosivité des pluies (R) - Indice d'érodabilité des sols (K) - Indice topographique (L-S) - Indice d'utilisation du sol ou taux de couverture végétale (C)
- Indice de protection (P) ou pratiques antiérosives
1.5 Types de cartes de risque d'érosion
1.6 Lutte antiérosive (LAE)
APPLICATION DE LA TELEDETECTION ET DES SIG A L'ETUDE DE L'EROSION
1 Définitions
2 La télédétection appliquée à l'étude de l'érosion hydrique
2.1 La cartographie de l'érosion hydrique
2.2 Détermination des facteurs de l'érosion hydrique par télédétection
- Les sols - Le couvert végétal ou facteur d'occupation et d'utilisation des terres (C) - Les facteurs topographiques - Les pratiques antiérosives (P)
3 Les SIG dans l'étude de l'érosion hydrique
2EME PARTIE : ETUDE DE L'EROSION HYDRIQUE A NIORO-DU-RIP
MATERIELS ET METHODES
1 Présentation de la zone d'étude
1.1 Situation géographique et environnement climatique
1.2 Cadre géologique
2 Données utilisées et matériels .
2.1 Données de télédétection
- Images optique - Images radar
2.2 Les données pédologiques
2.3 Les données topographiques
2.4 Les données climatiques
3 Approche méthodologique
ANALYSE ET EXPLOITATION DES DONNEES
1 Cartographie de la sensibilité à l'érosion hydrique
1.1 Elaboration de la carte de sensibilité à l'érosion hydrique
- Inclinaison des pentes S - Erosivité des pluies - Erodabilité des sols
1.2 Carte de sensibilité des sols à l'érosion
2 Cartographie des zones à risque d'érosion hydrique
2.1Occupation du sol à Nioro du Rip
2.2 Carte des zones à risque
3 Synthèses cartographiquesNuméro de notice : 23629 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51543 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 23629-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Etude de différents facteurs influant les classifications d'images multi-résolution / F. Kazemipour (2006)
Titre : Etude de différents facteurs influant les classifications d'images multi-résolution Type de document : Mémoire Auteurs : F. Kazemipour, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2006 Importance : 63 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Mémoire de master 2ème année, spécialité : sciences de l'information géographiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification non dirigée
[Termes IGN] ENVI
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] Kappa de Cohen
[Termes IGN] limite de résolution géométrique
[Termes IGN] limite de résolution spectrale
[Termes IGN] matrice de confusion
[Termes IGN] précision de la classificationIndex. décimale : DSIG Mémoires du master 2 IG, du master 2 SIG, de l'ex DEA SIG Résumé : (Auteur) Au cours des dernières années, les satellites d'observation de la terre ainsi que leurs capteurs embarqués ont pris un réel essor. Selon les domaines d'applications, diverses images satellites sont disponibles avec une large panoplie de résolutions spectrales et spatiales. Ce développement offre des changements significatifs et permet de développer des méthodes d'analyse, d'intégration et de modélisation efficace des données d'observation de la terre. La classification est une technique informatique très pratique pour faire de l'analyse spatiale à partir de ces données d'observation de la terre. Le but du stage est d'étudier l'influence des paramètres intrinsèques à l'image, telles que la résolution spatiale ou la résolution spectrale, sur les classifications. Naturellement, la classification est basée sur la qualité radiométrique des images, mais cela ne veut pas dire que la résolution spatiale ne joue pas un rôle sur la qualité de la classification, c'est ce que nous avons voulu montrer. Le choix de la résolution la mieux adaptée pour arriver à une classification parfaitement fiable, dépend de la nature de chaque objet à classifier. Ce travail présente une analyse et une classification des données multi-résolution pour trouver la relation entre les résolutions spectrales/spatiales et la précision de classification. Il a fallu également choisir et intégrer la résolution la plus convenable à partir des données disponibles, en considérant les différentes techniques de classification. Note de contenu : 1 INTRODUCTION
2 GENERALITES
2.1 Contexte et objectifs du stage
2.2 Les outils utilisés
- Logiciel ENVI
- Logiciel eCognition
2.3 Les données disponibles
2.4 Classification
- Matrice de confusion
3 DEROULEMENT
3.1 Choix des types de données à tester
3.2 Préparation des données
3.3 Classification des images
- Classification des images multi-capteur et calcul des statistiques sur les images entières
- Classification des images multi-capteur avec les statistiques sur les zones d'intérêts
- Classification d'une image recalée sur les autres images
- Classification d'une image sous-échantillonnée
- Classification d'une image multi-spectrale sur les canaux séparés
3.4 Présentation des résultats
- Pourcentage de superficie des objets (classes) : la résulution spatiale
- Réponses spectrales
3.5 Explications et commentaires sur les résultats
4 CONCLUSION ET PERSPECTIVESNuméro de notice : 23646 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire Master 2 IG Organisme de stage : DIAS ; ENSG Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=51547 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 23646-01 DSIG Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible A supervised classification approach towards quality self-diagnosis of 3D building models using digital aerial imagery / Laurence Boudet (2006)
Titre : A supervised classification approach towards quality self-diagnosis of 3D building models using digital aerial imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurence Boudet , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur ; Franck Jung , Auteur ; Gilles Martinoty , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2006 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 36-3 Conférence : PCV 2006, ISPRS - Commission 3 symposium Photogrammetric Computer vision 20/09/2006 22/09/2006 Bonn Allemagne OA ISPRS Archives Importance : pp 136 - 141 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] méthode robuste
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] toit
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) In the context of 3D building model production or updating, the models have to be manually checked one by one by a human operator in order to ensure their quality. In this paper, we investigate a new approach to perform a quality self-diagnosis of building models in dense urban areas from high resolution aerial images. Hence, we aim at reliably identifying roof facets that do not comply with quality specifications. The self-diagnosis process will highlight potential incorrect facets for their inspection by a human operator. A set of calibrated aerial images enable us to collect positive or negative evidences of roof facet existence and consistency. A particular attention has been paid to the definition of a set of low-level, complementary, robust and consistent image processing measures. Four quality classes have been defined and are used to classify roof facet quality. A supervised classifier and robust decision rules are then applied to perform an effective self-diagnosis according to the traffic light paradigm. Finally, the work in progress leads to a promising quantitative and qualitative evaluation in the context of dense urban areas. Numéro de notice : C2006-012 Affiliation des auteurs : MATIS+Ext (1993-2011) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : http://www.isprs.org/proceedings/XXXVI/part3/singlepapers/O_13.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86192 Documents numériques
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A supervised classification approach - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Tree detection in aerial LIDAR and image data Type de document : Article/Communication Auteurs : John Secord, Auteur ; Avideh Zahkor, Auteur Editeur : New York [Etats-Unis] : IEEE Signal Processing Society Année de publication : 2006 Conférence : ICIP 2006, 13th IEEE International Conference on Image Processing 08/10/2006 11/10/2006 Atlanta Géorgie - Etats-Unis Proceedings IEEE Importance : 35 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage dirigé
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection d'arbres
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] segmentationRésumé : (auteur) In this paper, we present an approach to detecting trees in registered aerial image and range data obtained via LiDAR. The motivation for this problem comes from automated city modeling, in which such data is used to generate textured 3-D models. Representing the trees in these models is problematic because the data is usually too sparsely sampled in tree regions to create an accurate 3-D model of the trees. Furthermore, including the tree data points interferes with the polygonization step of the building roof top models. Therefore, it is advantageous to detect and remove points that represent trees in both LiDAR and aerial imagery. In this paper, we propose a two-step method for tree detection consisting of segmentation followed by classification. The segmentation is done using a simple region-growing algorithm using weighted features from aerial image and LiDAR, such as height, texture map, height variation, and normal vector estimates. The weights for the features are determined using a learning method on random walks. The classification is done using weighted support vector machines (SVM), allowing us to control the misclassification rate. The overall problem is formulated as a binary detection problem, and receiver operating characteristic curves are shown to validate our approach. Numéro de notice : C2006-024 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Communication DOI : 10.1109/ICIP.2006.312850 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2006.312850 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90963 Integrating LIDAR elevation data, multi-spectral imagery and neural network modelling for marsh characterization / J.T. Morris in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 23 (December 2005)PermalinkReconstructing spatiotemporal trajectories from sparse data / P. Partsinevelos in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 60 n° 1 (December 2005 - March 2006)PermalinkSupervised image classification by contextual adaboost based on posteriors in neighborhoods / Ryuei Nishii in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 11 (November 2005)PermalinkLAI retrieval from multiangular image classification and inversion of a ray tracing model / R. Casa in Remote sensing of environment, vol 98 n° 4 (30/10/2005)PermalinkFusion of hyperspectral data using segmented PCT for color representation and classification / V. Tsagaris in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 43 n° 10 (October 2005)PermalinkSpectral filtering and classification of terrestrial laser scanner point clouds / Derek D. Lichti in Photogrammetric record, vol 20 n° 111 (September - November 2005)PermalinkFurther developments of a fuzzy set map comparison approach / Alex Hagen-Zanker in International journal of geographical information science IJGIS, vol 19 n° 7 (august 2005)PermalinkEstimating and accommodating uncertainty through the soft classification of remote sensing data / M.A. Ibrahim in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 14 (July 2005)PermalinkSpatial knowledge databases as applied to the detection of changes in urban land use / T.Y. Chou in International Journal of Remote Sensing IJRS, vol 26 n° 14 (July 2005)PermalinkSuper-resolution land cover mapping using a Markov random field based approach / T. Kasetkasem in Remote sensing of environment, vol 96 n° 3 (30/06/2005)Permalink