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Nouvelle Méthode en Cascade pour la Classification Hiérarchique Multi-Temporelle ou Multi-Capteur d'Images Satellitaires Haute Résolution
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Hedhli, Ihsen Moser, Gabriele Zerubia, Josiane |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | Ce papier presente un modele de classification multi-resolution, multi-date et eventuellement multi-capteur fonde sur une modelisation statistique explicite au travers d'un modele hierarchique de champs de Markov construit sur une structure quad-arbre. L'approche proposee consiste en un classifieur bayesien supervise qui combine un modele statistique condi-tionnel par classe et un champ de Markov hierarchique fusionnant l'information spatio-temporelle et multi-resolution. La methode proposee integre des informations pixel par pixel a la meme resolution. Cela en se basant sur le critere des Modes Marginales a Posteriori (MPM en anglais), qui vise a affecter a chaque pixel l'etiquette optimale en maximisant recursivement la probabilite marginale a posteriori, etant donne l'ensemble des observations multi-temporelles ou multi-capteur. Une des originalites de l'approche proposee est l'utilisation en cascade de plusieurs quad-arbres, chacun etant associe a une nouvelle image disponible, en vue de caracteriser les correlations associees a des images distinctes. |
| Starting Page | 3 |
| Ending Page | 17 |
| Page Count | 15 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 216 |
| Alternate Webpage(s) | https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01632923/file/rfpt_VF.pdf |
| Alternate Webpage(s) | https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01632923/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
