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Rencontres QGIS 2025

L'appel à participation est ouvert jusqu'au 19 janvier 2025!

#1 Mon 28 February 2011 16:49

Elvis
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 28 Feb 2011
Messages: 7

Classification eCognition

Bien le bonjour à tous,

Je suis en train de travailler sur une classification orientée objet sur eCognition et mon gros problème est la discrimination entre l'eau et le minéral (bâti sombre, asphalte...).

Auriez-vous des pistes pour l'étape de classification ? Pour le moment, j'ai les classes suivantes :
végétation,
sol nu,
eau claire,
eau turbide,
bati clair et intermédiaire,
asphalte et bati foncé

A partir de ces classes, je souhaitais jouer sur les paramètres de forme pour caractériser l'asphalte (les routes sont souvent segmentées en bandes minces et longues) et sur les voisins pour caractériser l'eau turbide (il y a souvent de la végétation autour de ces zones d'eau). Auriez-vous une idée du niveau auquel je peux insérer ces règles ?

Une autre solution à laquelle j'avais pensé était de réorganiser mes classes en :

-sombre (comprenant asphalte, eau turbide, bati sombre)
-végétation
-sol nu
-bati clair et intermédiaire
-eau claire

Et ensuite, au sein de la classe sombre, distinguer les sous-parties...

Qu'en pensez-vous ?

Merci d'avance.

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#2 Tue 01 March 2011 10:49

julie972
Participant actif
Lieu: Lamentin
Date d'inscription: 12 Oct 2005
Messages: 128

Re: Classification eCognition

Tu peux utiliser un combine des criteres NDVI et Max diff pour isoler la classe Eau

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#3 Tue 01 March 2011 11:38

Elvis
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 28 Feb 2011
Messages: 7

Re: Classification eCognition

Merci du tuyau, je vais tester ça. Et une idée quant à l'utilisation du NDWI Mac Feeters ?

Merci d'avance et bonne journée.

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#4 Tue 01 March 2011 14:49

slhomme
Participant actif
Date d'inscription: 5 May 2006
Messages: 88

Re: Classification eCognition

Bonjour

De quelles bandes spectrales disposez vous ?

Si vous avez le Pir cette bande devrait a elle seule suffire à discriminer l'eau

Bonne journée

Stéphane

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#5 Tue 01 March 2011 15:03

Elvis
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 28 Feb 2011
Messages: 7

Re: Classification eCognition

Je viens de regarder pour le PIR et les comptes numériques sont assez semblables entre l'eau et le bâti foncé.
Pour information je dispose des bandes bleu, vert, rouge et PIR.

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#6 Wed 02 March 2011 08:59

julie972
Participant actif
Lieu: Lamentin
Date d'inscription: 12 Oct 2005
Messages: 128

Re: Classification eCognition

Moi ca marche bien avec le bon seuillage pour l'indice NDVI et Max Diff
Sinon tu peux faire le contraire tu determines ta classe SOL ou Terre et grace a l'outil "similarite de classe" tu definis la classe eau comme le contraire de la classe Terre.

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#7 Wed 02 March 2011 09:34

Elvis
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 28 Feb 2011
Messages: 7

Re: Classification eCognition

Peux-tu m'en dire un peu plus sur le max diff, je ne connais pas...

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#8 Wed 02 March 2011 10:31

julie972
Participant actif
Lieu: Lamentin
Date d'inscription: 12 Oct 2005
Messages: 128

Re: Classification eCognition

Quand tu es dans la fenetre Class description tu as la possibilite de rentrer dans le menu Contained>and(min) en double cliquant dessus, la il te permet de rentrer dans la fenetre Insert Expression , tu ouvres la box "object features" la tu vas dans customized et tu rentres toi meme la formule pour calculer ton NDVI, et tu as aussi une boite Layer values, tu rentres dedans et tu vas voir sous l'onglet Mean les valeurs des pixels attribues pour l'indice Brightness, layer 1, layer 2, layer 3... et Max diff.

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#9 Wed 02 March 2011 11:12

Elvis
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 28 Feb 2011
Messages: 7

Re: Classification eCognition

Merci bien, je teste ça dans quelques jours ! J'espère que les résultats seront à la hauteur, parce que je peine un peu. Une classification en milieu urbain, c'est pas si évident !

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#10 Sat 23 June 2012 12:07

barke_mk
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 6 Jun 2012
Messages: 4

Re: Classification eCognition

Bonjour,
Je voulais des pistes pour distinguer d'abord des dépressions à l'aide d'un MNT de résolution 30 m et d'une image spot de 5 m de résolution. Ensuite faire une distinction en les dépression où la nappe phréatique affleurante et des dépression ou la nappe est sub-affleurante c'est à dire la nappe est inférieur à 2 m et enfin des dépressions ou la nappe est profonde (supérieur à 5m).
merci

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#11 Mon 25 June 2012 15:24

Christophe Révillion
Participant actif
Lieu: Saint Pierre (Réunion)
Date d'inscription: 3 Aug 2011
Messages: 123

Re: Classification eCognition

Bonjour,

Simplement pour barke_mk, il est difficile de répondre à tes questions. D'une part un critère d'altitude peut effectivement te servir pour déterminer tes zones dépressionnaires si et seulement si ces zones dépressionnaires se trouvent à des altitudes similaires (avec par exemple un plateau à 1000 mètres d'altitude et des zones dépressionnaires à 800 m.

Je ne suis pas sur que ce soit le cas pour toi.

Ensuite, pour connaître la profondeur de lits souterrains et de nappe (si j'ai bien compris ta question), je pense qu'il te faudra d'autres données que la SPOT à 5 mètres et le MNT... Des données hydrologiques et d'hydrologie souterraine te seront indispensable.

Pour terminer, tu devrais ouvrir un nouveau sujet pour ta question qui ne rejoint que de loin le sujet original.

Bon courage!

Christophe

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#12 Mon 02 July 2012 08:15

barke_mk
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 6 Jun 2012
Messages: 4

Re: Classification eCognition

Bonjour Mr Christophe,
Merci de m'avoir donné l'acassion de reposer ma question.
Je cherche à identifier les zone de dépression avec des images SPOT et MNT ASTER par classification par objet. Mais j'ai des difficultés à élaborer des règles classification. Je voulais dire à eCOGNITION de classifier comme dépression tous les pixels qui ont une altitude inférieure à ceux de leurs voisins. Ensuite j'aimerai utiliser les paramètres de formes pour faire une typologie des dépressions. La dénivelé varie de 50 à 80.
Je dispose d'une image Spot de 2.5 m de résolution et d'un mnt de 30m.

Je vous remercie d'avance.

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