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Bj
Tu peux essayer avec la classification supervisée en prenant les arbres comme parcelles d'entrainement. Peut être il va vous aidez un peu

Avec le canal IR tu ne devrais pas avoir de pb pour différencier la végétation chlorophyllienne avec des indices type NDVI. Mais pour ce qui est de différencier arbre de autre type de végétation, comme Nawak je ne peux que te conseiller l'approche objet.

Salut,
c'est a mon avis sans gros problème. Une simple classif radiométrique donne de bons résultats. Peut être sera-t-il nécessaire d'extraire séparement plusieurs types d'"arbres". Faire l'analyse des "bornes" multispectrales sur un échantillon d'arbres, puis extraire. Le NDVI n'est qu'un résumé. Attention aux ombres !

Je viens d'utiliser cette formule pour le centre ville de Mexico sur des images Ikonos :
if((v[ndvi_ikonosA01] > 160) and (v[vert] < 135)and (v[bleu] < 50)and (v[bril_ikonosA01] > 45))10:255;
arbres
Malgré une analyse ultra rapide, le résultat me satisfait grandement.
Certes l'approche objet devrait améliorer................ Mais je pense qu'il vaut mieux approcher les arbres.
cordialement.

Bonjour!
J'ai le même problème que "nmunoz", je voudrais extraire juste les arbres sur une image quickbird. J'ai déjà essayé la classification supervisée, la segmentatiion, les filtres, mais je suis toujours ou presque confronté au même problème, le traitement ne différencie pas le feuillage des arbres à la surface du sol recouvert par la végétation. Nawak, comment te contacter pour cette méthode "orientée objet" dont tu parles?

Merci à toute personne qui a une proposition autre

pour répondre à ton message :
Tu devrais sans souci arriver à extraire les arbres avec une l'approche objet. Les étapes sont les suivantes :
- segmentation : segmenter l'image en objets homogènes. Les objets doivent être assez petits pour être "pur" c'est à dire que arbre ou que sol, pas un mélange des deux. Pour ça, tu dois faire quelques tests de segmentation avant de trouver les paramètres de raille adéquats.
- discrimination : tu dois trouver ensuite une variable permettant de discriminer les objets arbres des autres objets. C'est généralement assez facile avec des variables radiométriques (type moyenne de IR, R ou calcul de NDVI) ou variable de texture (j'en ai pas en tête il faut tester). Une fois que tu trouves une variable qui distingue bien les arbres du reste, il faut trouver le seuil de discrimination : valeur à partir de laquelle on a des objets forêts.
- classer : en fonction du seuil de la variable discriminante.

Perso, j'utilise le logiciel eCognition et les étapes que je te décris sont relatives à ce soft. Mais je suppose que tu n'as à dispo une licence (pas donnée) de eCognition. Ceci dit, la démarche est la même pour le module de ENVI approche objet, mais je ne le connais pas bien. Sinon en soft gratuit qui a une approche objet, tu as Spring : http://www.dpi.inpe.br/spring/english/index.html
Pas encore testé, mais j'en ai entendu de bon échos.

Bon courage