#1 Fri 08 March 2013 15:23
- gaucher
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Les méthodes de classification supervisée dans ENVI
Bonjour à tous,
Dans le cadre d'une étude d'occupation du sol, j'utilise le logiciel de télédétection ENVI 4.7. mon problème est que je n'arrive pas à comprendre les différences entre les méthodes de classification supervisées (Parallelepiped, Minimum Distance, Mahalanobis Distance, Maximum Likelihood, Spectral Angle Mapper, Spectral Information Divergence et Binary Encoding) et comment faire le choix de la méthode à appliquer à mon étude. toute documentation en français me serait d'une aide appréciable.
je vous remercie par avance pour vos réponses.
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#2 Fri 08 March 2013 16:33
Re: Les méthodes de classification supervisée dans ENVI
Bonjour,
Pour certaines méthodes de classification supervisée je te conseille l'ouvrage de Marc Robin :
* la télédétection : des satellites aux systèmes d'information géographique, chez Nathan Université
L'ouvrage est simple et à le mérite d'être clair!
Sinon dans l'aide d'ENVI (qui est en anglais) si tu fais une recherche par mot clé (par exemple maximum likelihood), dans les résultats tu auras quelque chose de la forme "Applying_nom_de_l'algorithme_classification". Chaque algo y est expliqué et surtout tu as des références biblio associés là encore c'est en Anglais).
Enfin, une dernière référence que je viens juste de trouver et qui explique aussi certaines méthodes et explique comme le faire sous ENVI : http://public.enst-bretagne.fr/~mercierg/tp/si321-5.pdf
Bonne journée
Leroux Louise - Télédétection et Agronomie des pays du Sud - CIRAD - UR AÏDA, Montpellier
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#3 Mon 11 March 2013 09:29
- gaucher
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Re: Les méthodes de classification supervisée dans ENVI
Bonjour,
je te remercie Louize pour ton aide. je vais exploiter le lien indiqué et me mettre à lire l'aide en anglais du logiciel. j'espère que je pourrai comprendre les méthodes expliquées. quant à l'ouvrage de Marc-Robin, j'en ai déjà entendu parlé, mais il n'est pas disponible dans les librairies de mon pays. je crois que je vais passer une commande.
Encore merci.
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