#1 Wed 18 April 2018 22:12
- franyam
- Participant occasionnel
- Lieu: Burkina Faso
- Date d'inscription: 28 Oct 2014
- Messages: 39
La Classification Supervisée !
Bonsoir à tous!
Je suis actuellement entrain de m'exercer à la Classification Supervisée sous le Logiciel ERDAS Imagine 9.2. Dans la littérature, j'ai lu ceci :
" • Les caractéristiques spectrales des sites d’entraînement sont utilisées pour « entraîner »
la classification. Toutes les méthodes de classifications dirigées reposent sur
l’hypothèse de base que les statistiques des sites d’apprentissage de chaque classe,
dans chaque canal, suivent une distribution gaussienne (distribution suivant la loi
normale). Il faut donc nécessairement évaluer la qualité des sites d’entraînement par le
biais d’outils statistiques avant de procéder à la classification (Wilkie et
Finn, 1996) "
J'avoue que j'ai pas saisi grand chose ! Quelqu'un pourrait m’éclairer ?
Merci d'avance
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#2 Thu 19 April 2018 01:47
Re: La Classification Supervisée !
"Les caractéristiques spectrales des sites d'entraînement" : en gros, ce sont les valeurs de radiométrie d'une zone choisie et leur "profil" statistique. Par exemple, les végétaux émettent dans des longueurs d'ondes définies, ça leur donne une "signature". Quand on choisit le site d'entraînement (une zone type polygone qui englobe des valeurs de pixels dans plusieurs longueurs d'ondes est un échantillon-type) , le logiciel s'appuie ensuite sur son profil statistique pour trouver les combinaisons de valeurs multi-bandes qui lui ressemblent, ce qui permet de découper l'image en zone de signature proches. C'est la classification d'image (=on fait des classes que l'on nomme par notre connaissance terrain : eau, forêt, sol nu, cultures, etc). Chaque classe a une signature.
Essayez de préciser ce que vous ne comprenez pas exactement.
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#3 Sun 22 April 2018 17:09
- franyam
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- Messages: 39
Re: La Classification Supervisée !
Merci Mr Robin. En fait, je ne comprenais pas l'aspect gaussien. Le choix des pixels (site d'entrainement) se font de façon aléatoire mais dans une famille de pixel proche mais doit être concentré autour de la valeur centrale. Ainsi procédé, le profile statistique est une courbe en forme de cloche , loi de gausse. Merci pour votre réponse.
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