Segmentation des images satelliatires
Segmentation des images multispectrales par une classification par pixel : Application aux images satellitaires
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Dans ce livre nous présentons une approche de classification ensembliste combinant trois techniques de classification (appelé classifieurs de base), à savoir, la technique de segmentation non supervisée K-means, la méthode de classification neuronale supervisée (LVQ) et la méthode de classification à machine de noyau SVM. Le but de la classification était de séparer les différentes zones importantes composant l'image d'intérêt afin de repérer les thèmes pertinents (eau, végétation, désert, zones urbaines ...). La relation entre classification ensembliste et les classifieurs d...
Dans ce livre nous présentons une approche de classification ensembliste combinant trois techniques de classification (appelé classifieurs de base), à savoir, la technique de segmentation non supervisée K-means, la méthode de classification neuronale supervisée (LVQ) et la méthode de classification à machine de noyau SVM. Le but de la classification était de séparer les différentes zones importantes composant l'image d'intérêt afin de repérer les thèmes pertinents (eau, végétation, désert, zones urbaines ...). La relation entre classification ensembliste et les classifieurs de base est réciproque ; la combinaison de plusieurs classifieurs va donner plus de puissance et de confiance envers le résultat trouvé. Ce dernier va lui aussi donner des indications pour le meilleur classifieur utilisé.
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