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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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Etude de l'évolution de l'utilisation du sol dans le district Sunsari (plaine du Népal) depuis les années 1950 / Mathilde Dumont-Aublin (2015)
Titre : Etude de l'évolution de l'utilisation du sol dans le district Sunsari (plaine du Népal) depuis les années 1950 Type de document : Mémoire Auteurs : Mathilde Dumont-Aublin, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2015 Importance : 96 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de licence professionnelle Géomatique et environnementLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] image Landsat
[Termes IGN] image SPOT 5
[Termes IGN] Népal
[Termes IGN] occupation du solIndex. décimale : LPGE Mémoires de Licence professionnelle géomatique et environnement Résumé : (auteur) Ce projet cherche à comprendre, à l’aide des outils géomatiques, les stratégies d'adaptation des agriculteurs de la plaine du Teraï au Népal, confrontés à un contexte social, environnemental et économique en perpétuelle évolution depuis 60 ans et à dresser un bilan des dynamiques d’occupation du sol sur une période significative d’environ 50 ans.
D’abord réalisées à partir de cartes diachroniques et de relevés topographiques, les études liées à l’occupation du sol se sont vues dotées de nouveaux moyens avec l’avènement des outils de télédétection et de traitement d’image. En effet, les possibilités des outils géomatiques, combinées au panel d’images et de capteurs disponibles, multiplient les méthodes de cartographie d’un territoire et offrent une valeur ajoutée intéressante en apportant de nouvelles perspectives analytiques.
Les méthodes qui prévalent pour la cartographie de l’occupation du sol sont les méthodes de classification. Dans notre étude nous nous intéresserons plus particulièrement aux méthodes de classification orientées objet (OBIA), lesquelles nous ont semblées les plus pertinentes pour traiter de notre sujet entre autre avec de l’imagerie haute résolution SPOT 5. Notre sujet suppose que pour un territoire au parcellaire extrêmement morcelé et au couvert végétal très hétérogène et diversifié, les informations de textures et de forme extraites de groupements de pixels (régions) peuvent nous permettre d’améliorer les classifications effectuées et donc de cartographier de manière plus précise l’occupation du sol d’un territoire complexe.
Ce territoire, un district de la plaine du Teraï oriental au Népal, est soumis à de fortes transformations depuis les années cinquante. Opérant encore sa transition démographique ce pays voit sa population augmenter chaque année. Un tel accroissement entraîne une forte pression sur les ressources naturelles et foncières. Politiques de défrichement, urbanisation croissante, multiplication des réseaux de communication, voilà des exemples des premières mutations spatiales qu’il conviendra d’observer et analyser. Plus subtiles, des transformations liées à l’intensification et à la diversification culturale seront aussi à détecter à l’aide de nos outils de télédétection.
En tout, deux classifications auront été effectuées sur des images SPOT 5 d’une résolution spatiale de 10m couleur et 2,5m en fusion panchromatique pour les années de 2014 et 2015 et cinq sur des images LANDSAT 2 et 5 pour la période de 1977 à 2008 à des résolutions spatiales de 80 et 30m, le tout avec des méthodes de classification mettant en évidence l’apport des indices et des attributs de texture et de forme et selon des approches orientées objet ou non.Note de contenu : 1. Introduction
2. Contextualisation de l’étude
2.1 Géographie physique de la zone d’étude
2.2 Caractéristiques spatiales et socio-économiques de la zone d’étude
2.3 Télédétection et environnement
3. Méthodologie
3.1 Démarche générale
3.2 Choix des données et travaux préliminaires
3.3 Segmentation
3.4 Sélection d’attributs
3.5 Recueil d’informations terrain
3.6 Classification
3.7 Validation et traitements post-classification
4. Analyse et interprétation des résultats
4.1 Révolution verte au Népal
4.2 Apports des indices et des attributs de texture et de forme
4.3 Évaluation de la précision des cartes obtenues
4.4 Évolution spatiale des grandes classes d’occupation du sol
5. Discussions
5.1 Choix des dates de prises de vue des images
5.2 Choix de la résolution des images
5.3 Nécessité de la campagne terrain
6. ConclusionNuméro de notice : 14961 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire licence Organisme de stage : Centre d’Etudes Himalayennes (CNRS) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=78128 Documents numériques
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14961 Etude de l'évolution de l'utilisation du solAdobe Acrobat PDF Evaluation de dégâts de tempête à l'échelle infra-parcellaire à partir d'une image Pléiades à très haute résolution sur un massif forestier feuillu en France / Anne Jolly in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 209 (Janvier 2015)
[article]
Titre : Evaluation de dégâts de tempête à l'échelle infra-parcellaire à partir d'une image Pléiades à très haute résolution sur un massif forestier feuillu en France Type de document : Article/Communication Auteurs : Anne Jolly, Auteur ; Edouard Dapoigny, Auteur ; Jean-Pierre Renaud , Auteur ; Mehdi Ladjal, Auteur Année de publication : 2015 Conférence : Pleiades Days 2014 01/04/2014 03/04/2014 Toulouse France Article en page(s) : pp 157 - 163 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse diachronique
[Termes IGN] BD ortho
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] couvert forestier
[Termes IGN] couvert végétal
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] dommage matériel
[Termes IGN] feuillu
[Termes IGN] forêt tempérée
[Termes IGN] gestion de crise
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] tempêteRésumé : (Auteur) Les tempêtes constituent la source majeure de perturbation des peuplements forestiers et l’évaluation rapide des dégâts est un défi important pour les gestionnaires forestiers. Nous avons étudié le potentiel d’une image Pléiades pour évaluer et cartographier les dégâts causés par une tempête sur un massif forestier de plaine en juin 2012. La méthode mise en œuvre repose sur la comparaison de deux segmentations et classifications indépendantes, avant et après tempête, pour détecter la perte de couvert forestier. La référence avant tempête est constituée par l’orthophotoplan départemental BDOrtho® de l’institut Géographique National, l’image après tempête étant une image Pléiades. La carte des dégâts obtenue est globalement satisfaisante (précision globale 70%, kappa 62.5%), avec une bonne détection des dégâts massifs. Les dégâts diffus sont moins bien détectés et on observe des confusions entre les zones de dégâts et les peuplements résineux indemnes. Malgré ces limitations, une telle carte, sous réserve que l’image puisse être obtenue et traitée rapidement peut constituer une aide efficace pour la gestion de la crise. Numéro de notice : A2015-082 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2015.223 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2015.223 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75445
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 209 (Janvier 2015) . - pp 157 - 163[article]Fusion of Lidar and SAR data for land-cover mapping in natural environments / Clara Barbanson (2015)
Titre : Fusion of Lidar and SAR data for land-cover mapping in natural environments Type de document : Article/Communication Auteurs : Clara Barbanson, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Adrien Gressin , Auteur ; Pierre-Louis Frison , Auteur ; Jean-Paul Rudant , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2015 Conférence : IGARSS 2015, International Geoscience And Remote Sensing Symposium 26/07/2015 31/07/2015 Milan Italie Proceedings IEEE Importance : pp 3715 - 3718 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (auteur) Land-cover geodatabases are key products for the understanding of environmental systems and for setting up national and international prevention and protection policies. However, their automatic generation and update remain complicated with high accuracy over large scales. In natural environments, most of the existing solutions are semi-automatic in order to achieve a suitable discrimation of the large number of forest and crop classes. A large amount of remote sensing possibilities is at the moment available and data fusion appears to be the most suitable solution for that purpose. The paper tackles the issue of land-cover mapping in such areas assuming the existence of a partly non-updated 5-class geodatabase: buildings, roads, water, crops, forests. Lidar point clouds and Radar images at two spatial resolutions and bands are merged at the feature level and fed into an efficient supervised classification framework. Results show that some classes benefit from the joint exploitation of multiple observations in terms of accuracy or recall. Numéro de notice : C2015-021 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2015.7326630 Date de publication en ligne : 12/11/2015 En ligne : http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2015.7326630 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83228 Domain adaptation for land use classification: A spatio-temporal knowledge reusing method / Yilun Liu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 98 (December 2014)
[article]
Titre : Domain adaptation for land use classification: A spatio-temporal knowledge reusing method Type de document : Article/Communication Auteurs : Yilun Liu, Auteur ; Xia Li, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 133 - 144 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] connaissance thématique
[Termes IGN] données anciennes
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (Auteur) Land use classification requires a significant amount of labeled data, which may be difficult and time consuming to obtain. On the other hand, without a sufficient number of training samples, conventional classifiers are unable to produce satisfactory classification results. This paper aims to overcome this issue by proposing a new model, TrCbrBoost, which uses old domain data to successfully train a classifier for mapping the land use types of target domain when new labeled data are unavailable. TrCbrBoost adopts a fuzzy CBR (Case Based Reasoning) model to estimate the land use probabilities for the target (new) domain, which are subsequently used to estimate the classifier performance. Source (old) domain samples are used to train the classifiers of a revised TrAdaBoost algorithm in which the weight of each sample is adjusted according to the classifier’s performance. This method is tested using time-series SPOT images for land use classification. Our experimental results indicate that TrCbrBoost is more effective than traditional classification models, provided that sufficient amount of old domain data is available. Under these conditions, the proposed method is 9.19% more accurate. Numéro de notice : A2014-632 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2014.09.013 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.09.013 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75048
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 98 (December 2014) . - pp 133 - 144[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014121 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Per-pixel and object-oriented classification methods for mapping urban land cover extraction using SPOT 5 imagery / Mustafa Neamah Jebur in Geocarto international, vol 29 n° 7 - 8 (November - December 2014)
[article]
Titre : Per-pixel and object-oriented classification methods for mapping urban land cover extraction using SPOT 5 imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Mustafa Neamah Jebur, Auteur ; Helmi Zulhaidi Mohd Shafri, Auteur ; Biswajeet Pradhan, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 792 - 806 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] cartographie urbaine
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] extraction automatique
[Termes IGN] image SPOT 5
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (Auteur) To have sustainable management and proper decision-making, timely acquisition and analysis of surface features are necessary. Traditional pixel-based analysis is the popular way to extract different categories, but it is not comparable by the achievements that can be achieved through the object-based method that uses the additional characteristics of features in the process of classification. In this paper, three types of classification were used to classify SPOT 5 satellite image in mapping land cover; Support vector machine (SVM) pixel-based, SVM object-based and Decision Tree (DT) pixel-based classification. Normalised Difference Vegetation Index and the brightness value of two infrared bands (NIR and SWIR) were used in manually developed DT classification. The classification of the SVM (pixel based) was generated using the selected groups of pixels that represent the selected features. In addition, the SVM (object based) was implemented by using radial-based function kernel. The classified features were oil palm, rubber, urban area, soil, water and other vegetation. The study found that the overall classification of the DT was the lowest at 69.87% while those of SVM (pixel based) and SVM (object based) were 76.67 and 81.25%, respectively. Numéro de notice : A2014-468 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2013.848944 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2013.848944 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=74045
in Geocarto international > vol 29 n° 7 - 8 (November - December 2014) . - pp 792 - 806[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 059-2014041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Apport de l'imagerie très haute résolution spatiale pour la caractérisation de la densité urbaine / Laurent Bouffier in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 208 (Octobre 2014)PermalinkToward satellite-based land cover classification through optimum-path forest / Rodrigo José Pisani in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 10 tome 1 (October 2014)PermalinkCharacterisation of building alignments with new measures using C4.5 decision tree algorithm / Sinan Cetinkaya in Geodetski vestnik, vol 58 n° 3 ([01/09/2014])PermalinkLand cover and soil type mapping from spaceborne PolSAR Data at L-Band with probabilistic neural network / Oleg Antropov in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 9 Tome 1 (September 2014)PermalinkHyperspectral remote sensing image subpixel target detection based on supervised metric learning / Lefei Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 8 Tome 2 (August 2014)PermalinkLand cover classification of finer resolution remote sensing data integrating temporal features from time series coarser resolution data / Kun Jia in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 93 (July 2014)PermalinkObservation à l'aide des images satellitaires Landsat TM multidates des impacts du transfert de la gestion forestière aux communautés de base : cas de la commune de Didy, région d'Alaotra-Mangoro, Madagascar / Solofoaisoa Rakotoniaina in Photo interprétation, European journal of applied remote sensing, vol 50 n° 1 (mars 2014)PermalinkSupervised change detection in satellite imagery using super pixels and relevance feedback / Surender Varma Gadhiraju in Geomatica, vol 68 n° 1 (March 2014)PermalinkComparaison de méthodes d'extraction automatique à partir d'images multispectrales / Valerio Baiocchi in Géomatique expert, n° 96 (01/01/2014)PermalinkConnaissance de la biodiversité végétale / Jan-Bernard Bouzillé (2014)PermalinkFusion of airborne laserscanning point clouds and images for supervised and unsupervised scene classification / Markus Gerke in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)PermalinkHyperspectral image classification using nearest feature line embedding approach / Yang-Lang Chang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 52 n° 1 tome 1 (January 2014)PermalinkA unified framework for land-cover database update and enrichment using satellite imagery / Adrien Gressin (2014)PermalinkA parcel shape index for use in land consolidation planning / Demetris Demetriou in Transactions in GIS, vol 17 n° 6 (December 2013)PermalinkLandscape metrics for analysing urbanization-induced land use and land cover changes / Hua Liu in Geocarto international, vol 28 n° 7-8 (November - December 2013)PermalinkModeling of spatio-temporal dynamics of land use and land cover in a part of Brahmaputra River basin using Geoinformatic techniques / M. Sarabuddin Mondal in Geocarto international, vol 28 n° 7-8 (November - December 2013)PermalinkLa télédétection au service des études urbaines : expansion de la ville de Pondichéry entre 1973 et 2009 / Emilien Kieffer in Géomatique expert, n° 95 (01/11/2013)PermalinkAssessing the relationship between ground measurements and object-based image analysis of land cover classes in Pinyon and Juniper Woodlands / April Hulet in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 9 (September 2013)PermalinkAutomatic extraction of building roofs using LIDAR data and multispectral imagery / Mohammad Awrangjeb in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 83 (September 2013)PermalinkGeneralized composite kernel framework for hyperspectral image classification / J. Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 9 (September 2013)Permalink