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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > analyse de données > classification > classification par séparateurs à vaste marge
classification par séparateurs à vaste margeSynonyme(s)classification SVMVoir aussi |
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Supervised change detection in satellite imagery using super pixels and relevance feedback / Surender Varma Gadhiraju in Geomatica, vol 68 n° 1 (March 2014)
[article]
Titre : Supervised change detection in satellite imagery using super pixels and relevance feedback Type de document : Article/Communication Auteurs : Surender Varma Gadhiraju, Auteur ; Hichem Sahbi, Auteur ; Biplab Banerjee, Auteur ; Krishna Mohan Buddhiraju, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 5 - 14 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] classificateur paramétrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] détection de changement
[Termes IGN] données de terrain
[Termes IGN] image multitemporelle
[Termes IGN] pertinence
[Termes IGN] pixelRésumé : (auteur) Les données provenant des satellites de télédétection offrent la possibilité de recueillir de l’information au sujet des terres selon diverses résolutions et ont été largement utilisées dans le cadre des études de détection de changements. Un grand nombre de méthodologies et de techniques de détection de changements utilisant les données de télédétection ont été développées et de nouvelles techniques font encore leur apparition. Dans le présent article, nous proposons une nouvelle approche supervisée de détection de changements qui utilise une Machine à vecteurs de support (SVM) et des super pixels. Dans la formulation de la détection de changements, les SVM sont modélisés comme un classificateur binaire afin d’obtenir l’extrant final « Changement » et « Pas de changement » comme information. Un mécanisme de contrôle de pertinence est également inclus dans la stratégie de détection de changements de façon à ce qu’elle s’adapte aux préférences de l’utilisateur. La réalité de terrain et le contrôle de pertinence sont tous deux collectés en utilisant les IUG développés. Une comparaison de l’approche proposée avec trois autres techniques de détection de changements est effectuée au moyen des expériences réalisées sur trois jeux de données multitemporelles. On observe que la stratégie de détection de changements supervisée et axée sur les super pixels donne des résultats supérieurs comparativement aux approches traditionnelles de détection de changements. On observe également que l’utilisation du contrôle de pertinence affine les résultats de la détection de changements et agit comme un processus souhaitable de suivi de la détection de changements. Numéro de notice : A2014-666 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.5623/cig2014-001 En ligne : https://doi.org/10.5623/cig2014-001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=75354
in Geomatica > vol 68 n° 1 (March 2014) . - pp 5 - 14[article]An innovative support vector machine based method for contextual image classification / Rogério Galante Negri in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)
[article]
Titre : An innovative support vector machine based method for contextual image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Rogério Galante Negri, Auteur ; Luciano Vieira Dutra, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 241 - 248 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] classification contextuelle
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image ALOS-PALSAR
[Termes IGN] image radar moiréeRésumé : (Auteur) Several remote sensing studies have adopted the Support Vector Machine (SVM) method for image classification. Although the original formulation of the SVM method does not incorporate contextual information, there are different proposals to incorporate this type of information into it. Usually, these proposals modify the SVM training phase or make an integration of SVM classifications using stochastic models. This study presents a new perspective on the development of contextual SVMs. The main concept of this proposed method is to use the contextual information to displace the separation hyperplane, initially defined by the traditional SVM. This displaced hyperplane could cause a change of the class initially assigned to the pixel. To evaluate the classification effectiveness of the proposed method a case study is presented comparing the results with the standard SVM and the SVM post-processed by the mode (majority) filter. An ALOS/PALSAR image, PLR mode, acquired over an Amazon area was used in the experiment. Considering the inner area of test sites, the accuracy results obtained by the proposed method is better than SVM and similar to SVM post-processed by the mode filter. The proposed method, however, produces better results than mode post-processed SVM when considering the classification near the edges between regions. One drawback of the method is the computational cost of the proposed method is significantly greater than the compared methods. Numéro de notice : A2014-020 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.11.004 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.004 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32925
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 87 (January 2014) . - pp 241 - 248[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Assessing the performance of two unsupervised dimensionality reduction techniques on hyperspectral APEX data for high resolution urban land-cover mapping / Luca Demarchi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 87 (January 2014)
[article]
Titre : Assessing the performance of two unsupervised dimensionality reduction techniques on hyperspectral APEX data for high resolution urban land-cover mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Luca Demarchi, Auteur ; Frank Canters, Auteur ; Claude Cariou, Auteur ; Giorgio Licciardi, Auteur ; Jonathan Cheung-Wai Chan, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 166 - 179 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Airborne Prism Experiment
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image APEX
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] Perceptron multicoucheRésumé : (Auteur) Despite the high richness of information content provided by airborne hyperspectral data, detailed urban land-cover mapping is still a challenging task. An important topic in hyperspectral remote sensing is the issue of high dimensionality, which is commonly addressed by dimensionality reduction techniques. While many studies focus on methodological developments in data reduction, less attention is paid to the assessment of the proposed methods in detailed urban hyperspectral land-cover mapping, using state-of-the-art image classification approaches. In this study we evaluate the potential of two unsupervised data reduction techniques, the Autoassociative Neural Network (AANN) and the BandClust method – the first a transformation based approach, the second a feature-selection based approach – for mapping of urban land cover at a high level of thematic detail, using an APEX 288-band hyperspectral dataset. Both methods were tested in combination with four state-of-the-art machine learning classifiers: Random Forest (RF), AdaBoost (ADB), the multiple layer perceptron (MLP), and support vector machines (SVM). When used in combination with a strong learner (MLP, SVM) BandClust produces classification accuracies similar to or higher than obtained with the full dataset, demonstrating the method’s capability of preserving critical spectral information, required for the classifier to successfully distinguish between the 22 urban land-cover classes defined in this study. In the AANN data reduction process, on the other hand, important spectral information seems to be compromised or lost, resulting in lower accuracies for three of the four classifiers tested. Detailed analysis of accuracies at class level confirms the superiority of the SVM/Bandclust combination for accurate urban land-cover mapping using a reduced hyperspectral dataset. This study also demonstrates the potential of the new APEX sensor data for detailed mapping of land cover in spatially and spectrally complex urban areas. Numéro de notice : A2014-018 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2013.10.012 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.10.012 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32923
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 87 (January 2014) . - pp 166 - 179[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2014011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Hyperspectral 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)
[article]
Titre : Hyperspectral image classification using nearest feature line embedding approach Type de document : Article/Communication Auteurs : Yang-Lang Chang, Auteur ; Jan-Nan Liu, Auteur ; Chin-Chuan Han, Auteur ; Ying-Nong Chen, Auteur Année de publication : 2014 Article en page(s) : pp 278 - 287 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse comparative
[Termes IGN] analyse discriminante
[Termes IGN] classification barycentrique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image MASTER
[Termes IGN] Indiana (Etats-Unis)
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] réduction géométriqueRésumé : (Auteur) Eigenspace projection methods are widely used for feature extraction from hyperspectral images (HSI) for the classification of land cover. Projection transformation is used to reduce higher dimensional feature vectors to lower dimensional vectors for more accurate classification of land cover types. In this paper, a nearest feature line embedding (NFLE) transformation is proposed for the dimension reduction (DR) of an HSI. The NFL measurement is embedded in the transformation during the discriminant analysis phase, instead of the matching phase. Three factors, including class separability, neighborhood structure preservation, and NFL measurement, are considered simultaneously to determine an effective and discriminating transformation in the eigenspaces for land cover classification. Three state-of-the-art classifiers, the nearest-neighbor, support vector machine, and NFL classifiers, were used to classify the reduced features. The proposed NFLE transformation is compared with different feature extraction approaches and evaluated using two benchmark data sets, the MASTER set at Au-Ku and the AVIRIS set at Northwest Tippecanoe County. The experimental results demonstrate that the NFLE approach is effective for DR in land cover classification in the field of Earth remote sensing. Numéro de notice : A2014-036 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2013.2238635 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2238635 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=32941
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 52 n° 1 tome 1 (January 2014) . - pp 278 - 287[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-2014011A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A unified framework for land-cover database update and enrichment using satellite imagery / Adrien Gressin (2014)
Titre : A unified framework for land-cover database update and enrichment using satellite imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Adrien Gressin , Auteur ; Nicole Vincent, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Nicolas Paparoditis , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2014 Conférence : ICIP 2014, 21st IEEE International Conference on Image Processing 27/10/2014 30/10/2014 Paris France Proceedings IEEE Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification semi-dirigée
[Termes IGN] découverte de connaissances
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] mise à jour de base de donnéesRésumé : (auteur) 2D land-cover databases (LC-DB) have been established at various levels (global, national or regional scales), various spatial samplings and for various themes of interest (forest, agriculture, urban areas, etc.). However, they exhibit many flaws (limited geometric accuracy, low coverage) and require to be updated with automatic algorithms. Very High Reso-lution satellite imagery offers a suitable solution for setting up such on-purpose algorithms, and a large body of litera-ture has tackled this topic. This paper proposes a framework that is able to deal with both LC-DB update of any kind and their enrichment in case of incomplete DB. The supervised classification-based solution integrates an efficient learning strategy that allows to capture the heterogeneity of the ap-pearances of the various themes of interest. The proposed framework is favorably compared with two state-of-the-art methods, on a reconstructed dataset, composed of sub-metric satellite image patches. Numéro de notice : C2014-032 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/ICIP.2014.7026024 Date de publication en ligne : 29/01/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/ICIP.2014.7026024 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92056 Documents numériques
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A unified framework for land-cover... - pdf auteurAdobe Acrobat PDF Use intermediate results of wrapper band selection methods: A first step toward the optimization of spectral configuration for land cover classifications / Arnaud Le Bris (2014)PermalinkLarge-scale classification of water areas using airborne topographic lidar data / Julien Smeeckaert in Remote sensing of environment, vol 138 (November 2013)PermalinkParcel-level identification of crop types using different classification algorithms and multi-resolution imagery in southeastern Turkey / Ugur Alganci in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 11 (November 2013)PermalinkInformation content of very high resolution SAR images: study of feature extraction and imaging parameters / Corneliu Dimitru in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 8 (August 2013)PermalinkTexture classification of PolSAR data based on sparse coding of wavelet polarization textons / Chu He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 8 (August 2013)PermalinkSemisupervised self-learning for hyperspectral image classification / Immaculada Dopido in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 7 Tome 1 (July 2013)PermalinkA shape-based segmentation method for mobile laser scanning point clouds / Yang Bisheng in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 81 (July 2013)PermalinkSpectral unmixing in multiple-kernel Hilbert space for hyperspectral imagery / Yanfeng Gu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 7 Tome 1 (July 2013)PermalinkBand grouping versus band clustering in SVM ensemble classification of hyperspectral imagery / Behnaz Bigdeli in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 6 (June 2013)PermalinkLearning with transductive SVM for semisupervised pixel classification of remote sensing imagery / Ujjwal Maulik in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 77 (March 2013)PermalinkA graph-based classification method for hyperspectral images / J. Bai in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 2 (February 2013)PermalinkModel driven reconstruction of roofs from sparse LIDAR point clouds / A. Henn in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 76 (February 2013)PermalinkSupport vector machine for spatial variation / C. Andris in Transactions in GIS, vol 17 n° 1 (February 2013)PermalinkPermalinkPermalinkComparaison et évaluation de méthodes d'extraction automatique d'objets sur des images optique et radar / Charlotte Benedetto (2013)PermalinkEvaluation de l'apport de la télédétection radar pour la cartographie des végétations dans le Parc du Pilat / Cécile Cazals (2013)PermalinkPermalinkPredicting surface fuel models and fuel metrics using Lidar and CIR imagery in a dense, mountainous forest / Marek Jakubowksi in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 79 n° 1 (January 2013)PermalinkTree species discrimination in tropical forests using airborne imaging spectroscopy / Jean-Baptiste Féret in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 51 n° 1 Tome 1 (January 2013)Permalink