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#1 Tue 01 March 2011 12:58

Hasina
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 1 Mar 2011
Messages: 5

Classification non supervisée sous ENVI

Bonjour à tous,

Je suis une étudiante en Master Environnement. Je travaille en fait sur ENVI. J'utilise des images satellites Landsat.
D'après avoir classifié ces images  j'ai constaté que il y a des différentes entités de paysages qui se groupent dans une même classe. Par exemple : "le nuage, les sols nus et l'agglomération"apparaissent dans une même couleur.
Vu que je débute l'ENVI, pourriez vous m'aider ? qu'est ce que je devrai faire pour résoudre ce problème s'il vous plaît?
On m'avait parlé du mask mais je suis un peu perdu dans ce terme.
Je vous remercie par avance de votre aide.

Hasina

Dernière modification par Hasina (Tue 01 March 2011 13:17)

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#2 Thu 03 March 2011 16:59

ranfosic
Membre
Date d'inscription: 18 Sep 2007
Messages: 118

Re: Classification non supervisée sous ENVI

Bonjour,

Peut être que tu n'as pas spécifié un nombre suffisant de classes dans le paramétrage de ta classification non supervisée. Souvent, il vaut mieux choisir un nombre important de classes, pour regrouper ensuite celles qui se ressemblent le plus et correspondent à la même thématique.

Il se peut également que tes classes ne soient pas vraiment séparables radiométriquement et c'est pour cette raison que l'algorithme de classification non supervisée regroupe ensemble les pixels correspondant aux sols nus et à l'agglomération (qui est essentiellement une surface minérale). Effectivement, un des moyens pour pallier à ce problème consiste à masquer un thème de l'image (par exemple l'agglomeration) pour  restreindre la classification aux thèmes de l'image distinguables entre eux et éviter les confusions. Tu peux par exemple, vectoriser ton agglomération puis la masquer.

Ranfosic

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#3 Wed 09 March 2011 14:24

Hasina
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 1 Mar 2011
Messages: 5

Re: Classification non supervisée sous ENVI

Bonjour Ranfosic,

Je vous remercie de votre aide. J'ai augmenté le nombre de classe comme vous l'avez dites. Et le résultat est super par rapport à la classification que j'ai effectué avant.

Cordialement,

Hasina

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