#1 Tue 04 January 2011 11:20
- navi
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classification Envi
Bonjour
Je réalise actuellement une analyse diachronique de l'occupation du sol dans un bassin versant au Burkina Faso. J'ai utilisé les ROI afin d'identifier mes différentes catégories sur les images satellites. Au total j'ai 8 classes : habitat, champs cultivés, jachères, savane arbustive, savane arborée, forêt claire, forêt galerie, plan d'eau. Lorsque j'effectue les classifications supervisées, je rencontre un problème au niveau des classes habitat et forêt galerie. Elles occupent des superficies plus importantes que dans la réalité et sur des zones où logiquement elles ne devraient pas se situer. J'ai beau essayer de retravailler les ROI, j'arrive juste à réduire légèrement leur étendue. Connaissez-vous une technique afin de les modifier certaines zones obtenues après classification?
Merci d'avance.
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#2 Tue 04 January 2011 11:25
Re: classification Envi
Elles occupent des superficies plus importantes que dans la réalité et sur des zones où logiquement elles ne devraient pas se situer.
Logiquement quelle devrait être la classe de ces zones ?
La classification supervisée fonctionne en fonction de la distance la plus proche avec tes modèles. Donc pour chaque zone avec une signature particulière tu dois avoir une classe, quitte à les regrouper ultérieurement.
Jérôme Cuinet
L'avantage de la Chine, c'est que le soleil se couche plus tard !
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#3 Tue 04 January 2011 13:59
- navi
- Participant occasionnel
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Re: classification Envi
Merci
Concernant les forêts galerie, les zones devraient être classées en savane arborée ou arbustive.
Pour l'habitat, de la jachère ou savane arbustive.
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#4 Tue 04 January 2011 14:06
Re: classification Envi
Concernant les forêts galerie, les zones devraient être classées en savane arborée ou arbustive.
Pour l'habitat, de la jachère ou savane arbustive.
Comment ça ou ? C'est toi qui fait la classification à travers le logiciel. S'il y a une hésitation, comment le logiciel fait pour choisir ?
Connaissez-vous une technique afin de les modifier certaines zones obtenues après classification?
Ça s'appelle de la retouche d'image, si tu ne sais pas le faire sous ENVI, tu le fais sous Photoshop
Par contre si tu ne veux pas vérifier toute ton image (raison de la classification supervisée), essaye de comprendre pourquoi tu as des erreurs de classification, ainsi tu pourras peut-être les corriger !
Jérôme Cuinet
L'avantage de la Chine, c'est que le soleil se couche plus tard !
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#5 Tue 04 January 2011 16:30
- navi
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Re: classification Envi
Lorsque j'écris savane arborée ou arbustive, je veux dire que à certains endroits la classification met une zone en forêt galerie alors qu'en réalité il s'agit d'une zone de savane arborée ; et cela se produit aussi pour des zones classées en forêt galerie qui sont en réalité de la savane arbustive. Je comprends que le logiciel prend en compte les valeurs de pixels et que dans certains cas il les "classe" mal. Il faut que je recommence la classi afin d'améliorer la précision et réduire ces quelques zones non concordantes. Car je n'ai pas envie de jouer avec photoshop. Je le ferai en dernier recours.
merci
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#6 Fri 07 January 2011 21:45
- ranfosic
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Re: classification Envi
Bonjour,
Tu peux éventuellement essayer les outils Clump et Sieve Classes (Menu Classification -> Post classification).
Ranfosic
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#7 Sat 08 January 2011 14:23
- navi
- Participant occasionnel
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Re: classification Envi
Merci
Je connais pas cette fonctionnalité. Pour l'instant j'ai juste utilisé la combinaison de classes. A quoi servent le clump et le sieve?
Merci d'avance.
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#8 Tue 22 February 2011 17:18
- annece_1
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Re: classification Envi
Je sais que mon intervention est tardive, mais ça peut toujours servir à d'autres...
Il y a un outil qui fait exactement ce genre de chose dans ENVI, il s'agit du rule classifier : Classification > Post classification > rule classifier.
La condition pour pouvoir l'utiliser est d'avoir généré au préalable des images de règle. Pour cela il faut avoir coché l'option "rule image" au moment de la classif. Ces images sont les résultats intermédiaires de la classif, il y en autant que de classes. Par exemple si vous avez sélectionné l'algo "minimum distance", l'image obtenue est une représentation de la distance de chaque pixel par rapport à la classe étudiée. Plus la distance est petite (pixel noir) et plus la similarité avec l'échantillon est grande. Mais attention l'analyse change en fonction de l'algo utilisé. Avec Maximum likelihood, ce sont les pixels blancs (valeur de vraisemblance la plus élevée) qui représentent la classe en question.
Donc le but du rule classifier et d'utiliser ces images de règles pour redéfinir la classif finale. Pour chaque image, on définit un seuil (avec l'outil "interactive stretching") qui permet une bonne séparation entre la classe étudiée et le reste des pixels, et on reporte cette valeur de seuil dans l'outil. En fonction de l'algo utilisé, il faudra aussi tenir compte du critère "minimum value" ou "maximum value", on fonction de si on souhaite garder les pixels noirs ou les blancs.
Voilà, j'espère que c'est assez clair.
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#9 Sat 30 July 2016 07:57
- net
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Re: classification Envi
Bonjour annece_1,
Votre intervention sur ce sujet m'a beaucoup aidé. Mais je n'arrive pas générer la matrice de confusion ou d'autres statistiques à partir de cette nouvelle image crée. Existe t-il un moyen de le faire? Merci
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