Introduction à la classification des données de télédétection

UMR TETIS Cemagref-CIRAD-ENGREF
Introduction à la classification
des données de télédétection
5 mars 2007

U.M.R. TETIS
Module Extraction de l’information en télédétection 2/48
Plan
•Principes généraux
–Classifications, évaluation, post-classification
•Classification : Approche supervisée
–Extraction de l'information utile
–Stratification
–L’apprentissage
–Classifications supervisées
•Classification : Approche non supervisée
•Évaluation de la classification
•Post-classification
•Méthodes récentes
–Approche Orienté-Objet
–Classifications floues

U.M.R. TETIS
Module Extraction de l’information en télédétection 3/48
Principe général (1/3)
Les éléments de la classification
•Problème général de classification
–Ranger des individus caractérisés par des variables
dans des classes
•En télédétection :
–Individus = pixels
–Variables = canaux spectraux
–Classes = nomenclature

U.M.R. TETIS
Module Extraction de l’information en télédétection 4/48
Image de départ
(2 canaux)
Image classée
Analyse
de l'image
Canal n°1
Canal n°2
Partition de
l'espace des variables
Principe général (2/3)
De “l’espace” géographique à “l’espace” radiométrique
Classification des pixels
Généralisation

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Module Extraction de l’information en télédétection 5/48
• Approche non-supervisée (non dirigée) :
partition automatique de l'espace des variables
 intervention post-classification
• Approche supervisée (dirigée) :
partition dirigée de l'espace des variables à l'aide de
données de terrain
intervention du thématicien avant, pendant et après la
classification
Principe général (3/3)
Modes de partition de l'espace des variables