Rechal David. 2008. Analyse du potentiel des classifications de type SVM pour l'identification des parcelles arborées dans les images de télédétection à très haute résolution spatiale : rapport de stage du 17 mars 2008 au 12 septembre 2008. Paris : Université Pierre et Marie Curie, 31 p. Mémoire de master professionnel : TAPE-TGAE : Université Pierre et Marie Curie
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Version publiée
- Français
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Résumé : Cette étude repose sur la mise en place d'une méthode de classification des arbres fruitiers et de différents types de cultures sur des images à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) et ce à partir de l'algorithme SVM (Séparateur à Vaste Marge) qui est basé sur l'utilisation de différentes fonctions noyaux. Les différentes parcelles présentes dans les images sont extraites et considérées comme des objets. La classification est faite sur ces parcelles en tenant compte de leur contenu en informations spatiales et spectrales: l'information spatiale est traduite par des indices de texture et des paramètres de Fourier, l'information spectrale est traduite par l'indice de végétation normalisé. Le potentiel de la méthodologie est évalué en testant différentes fonctions noyaux (polynomial, linéaire, gaussien, sigmoïdal) et différents paramétrages de l'algorithme. Le but de l'étude est de déclarer, à partir des résultats optimums, si une classification basée sur les SVM est adaptée à la discrimination des parcelles arborées dans les données à THRS.
Mots-clés Agrovoc : arbre fruitier, plante de culture, classification, télédétection, modèle mathématique
Classification Agris : U30 - Méthodes de recherche
U10 - Informatique, mathématiques et statistiques
Auteurs et affiliations
- Rechal David, Université Pierre et Marie Curie (FRA)
Autres liens de la publication
Source : Cirad - Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/547149/)
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