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#1 jeu. 08 juin 2017 13:51

Sentinel_2
Membre
Date d'inscription: 8 juin 2017
Messages: 1

classification

Bonjour,
SVP j'ai plusieurs soucis à propos d'un exercice de classification.
Je commence par faire un apprentissage mono-date d'une image multispectrale. J'ai à ma disposition deux fichiers de polygones: un d'entraînement et l'autre de validation. Déjà un premier souci: ces deux fichiers étaient-ils le produit d'une classification supervisée? Et en général comment peut-on faire la validation?
Je fais tout d'abord un apprentissage en utilisant le fichier d'entraînement et puis je fais la classification avec les deux fichiers (entraînement et validation) et je compare (matrice de confusion , indice kappa...). Une question: pourquoi faire la classification avec les deux fichiers, normalement le fichier de validation suffit, non? (pourquoi utiliser deux couches de vecteur).
Merci bien

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#2 jeu. 08 juin 2017 15:58

Pascal Boulerie
Membre
Lieu: France
Date d'inscription: 12 sept. 2005
Messages: 1243
Site web

Re: classification

> ces deux fichiers étaient-ils le produit d'une classification supervisée? Et en général comment peut-on faire la validation?

Mieux vaut avoir des données recueillies sur le terrain .


Une grosse interrogation - ou crainte - de ma part : avez-vous suivi un cours sur la télédétection avant de commencer ce travail ??

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#3 jeu. 08 juin 2017 21:15

jonathan_g
Membre
Date d'inscription: 14 janv. 2014
Messages: 51

Re: classification

Bonjour,

Etant donné vos questions il faudrait peut-être que vous vous renseigniez sur la classification. Pour Faire de l'apprentissage en général on construit deux échantillons de données, un jeu de 'apprentissage (ou d'entrainement) et un jeu de test (ou de validation). Ces jeux de données sont saisis à la main (d'ou le terme "supervisé") . Les échantillons d'apprentissage permettent entraîner le classifieur. Les échantillons de validation vont permettre de quantifier la qualité de l'apprentissage, par les indices que vous citez   matrice de confusion, indice kappa, ....

Jonathan

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