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Bonjour à tous,

Je vous explique mon problème : je dois classifier une image SPOT 5 du sud ouest marocain, qui est une zone très aride et hétérogène. J'ai essayé beaucoup de choses, notamment une classification par pixel supervisée (ENVI), une classification par objet selon Nearest Neighbour sur ecognition. J'ai utilisé la PCA, différentes ratios de bandes, le NDVI, le TSAVI, l'indice de brillance des sols, les paramètres de textures...Je n'arrive qu'à 64% d'accuracy (par pixel).

Ma dernière idée est de faire une première classification avec des objets de la taille de quelques pixels, représentant une classe plus pure que les objets plus grands (par exemple, des arbres, des champs ou du sol nu) et ensuite d'utiliser ces première classification pour améliorer la vraie classification (aec comme légende arboriculture, forêt claire, forêt dense, forêt mélangée).

Le problème est la différence entre une forêt moyennement dense et de l'arboriculture, et entre une forêt dense mélangée et pure. Est-ce que l'un d'entre vous aurait une idée, une expérience, sur de la télédétection dans un milieu très hétérogène? Une démarche?


Merci d'avance

Catherine