Classification Thématique Et Détection De Changement Des Images Satellitaires En Utilisant Les Algorithmes De Machines D'apprentissage.
Résumé: L'utilisation des données de télédétection dans la cartographie de l'état de la surface et de son évolution facilite énormément la planification, l'évaluation, et la surveillance des surfaces terrestres; particulièrement si les résultats sont intégrés dans des systèmes d'information géographique SIG. Comparée aux techniques dites classique comme la photo-interprétation, la télédétection spatiale présente des avantages incontestables en termes de rapidité, de facilité de mise à jour, mais aussi de superficie couverte. Dans ce projet, nous proposons un système de classification thématique et de détection de changements à base d'algorithme de machines d'apprentissage supervisé. Pour permettre une classification précise, plusieurs attributs sont proposés dans la caractérisation des pixels dans la scène, à savoir les caractéristiques radiométriques et les caractéristiques de texture.
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