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Extraction De Routes Par Classification Supervisée Et Par Réseaux De Neurones Artificiels À Partir D'image Spot : Cas D'une Ville Oasienne (algérie)
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Benkouider, Fatiha Hamami, Latifa Abdellaoui, Abdelkader Salmon, Marc |
| Copyright Year | 2012 |
| Abstract | L'apparition des images satellitaires a tres haute resolution spatiale (THRS) constitue une revolution dans les etudes urbaines. Cependant les images de resolution (haute et moyenne continuent a etre utilisees pour l'etude de l'evolution du paysage urbain, constituant ainsi une alternative interessante a l'absence de donnees cartographiques. L'objectif de la presente etude est d'identifier les voies de communication a partir d'une image THR de SPOT (XS, du 26 mars 2007 a 10 metres de resolution) par deux approches: 1) la classification dirigee: l'identification correcte est de 90 % sur la zone de verification et la qualite de la classification atteint 85% ; le resultat est ameliore par morphologie mathema-tique et vectorise par la transformee de Hough; 2) Une approche par reseaux de neurones multicouches avec l'algorithme de retro propagation et une nouvelle structure du vecteur d'entree. Les donnees d'apprentissage sont basees sur les caracteristiques spectrales de l'image THR de SPOT ; une fenetre de dimension (3×3) pour chacune des composantes R, V et B de la composition coloree obtenue a partir des canaux XS1, XS2 et XS3 de l'image multi spec-trale constitue l'entree du reseau neuronal ; sa sortie est codee par 'un' si le pixel central de la fenetre correspond a une route et par 'zero' si le pixel central correspond au fond de l'image ; cette methode donne un resultat avec une erreur quadratique moyenne (EQM) inferieur a 0.03. |
| Starting Page | 237 |
| Ending Page | 249 |
| Page Count | 13 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 11 |
| Alternate Webpage(s) | https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01133603/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
