Approche Floue Pour La Classification Des Images Multispectrales. Applications Aux Images Xs De Spot.

Résumé: L’objectif de ce mémoire est de tester l’approche floue pour la classification des données multispectrales XS de Spot et ce, pour tenter de cartographier les différents thèmes d’occupation des sols. Le mémoire est organisé en 4 chapitres qui nous permettront de présenter les différents aspects de notre travail. Dans le premier chapitre introductif, nous avons abordé des notions générales sur le traitement d’images, en s’appuyant sur les caractéristiques des images numérique et leurs supports de stockage. Le deuxième chapitre est spécialement consacré aux méthodes de classification en mettant l’accent sur les techniques des approches floues et neuro-floues. Dans le troisième chapitre, nous avons abordé les techniques de programmation et ce, pour l’implémentation des algorithmes développés. Le dernier chapitre est réservé d’abord à la présentation de la zone d’étude et des données utilisées puis, nous avons abordé une synthèse des résultats obtenus et ce, en mettant l’accent sur l’évaluation des approches développées. Nous avons clôturé notre mémoire avec les résultats des testes de nos images, d’abord avec la méthode des K-Means et puis, l’approche FCM. Nous avons constaté que cette dernière (FCM) a donnée des résultats plus concluants et plus représentatifs des réalités du terrain. Cette performance est due au fait au caractère de la multi affectation au préalable d’un individu à plusieurs classes.

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