classification multi source des données optiques en intégrant la texture
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Classification Multi Source Des Données Optiques En Intégrant La Texture. Présenter Par: BOUDALI Nourredine. Plan De Travail. Télédétection & Imagerie. Approche Utilisée. Mise En Ouvre. Mise En Ouvre. Conclusion & Perspectives. Conclusion. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Classification Multi Source
Des Données OptiquesEn Intégrant La Texture
Présenter Par:
BOUDALI Nourredine
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Mise En Ouvre
Conclusion
PLAN DE TRAVAIL
Télédétection & ImagerieApproche Utilisée
Mise En OuvreConclusion & Perspectives
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Mise En Ouvre
Conclusion
Qu’est ce que la télédétéction ?
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
Définition Les Étapes Image Satellitaire Traitements D’Images
3
Techniques
d’observation
Détection à
Distance
Plate
forme
Télédétection
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Mise En Ouvre
Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
Source d’énergie
ou d’illuminati
onInteraction rayonneme
nt atmosphèr
eInteraction
avec la cible
Enregistrement de
l’énergie par le capteur
Transmission,
réception et
traitement
Interprétation et analyse
Application
Absorbtion
Refléxion
Transmission
Définition Les Étapes Image Satellitaire Traitements D’Images
4
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Pixel
Au format numérique
Image satellitaire
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
Définition Les Étapes Image Satellitaire Traitements D’Images
5
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Classification basée sur L’information spectrale Résultats Pertinents
Classification Texturale
6
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Mise En Ouvre
Conclusion
Problématique : Analyse Texturale
Il existe pas une définition précise et rigoureuse
C’est pas de proposer d’une nouvelle définition
Extraction certaines information caractéristique de la texture
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
7
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
ConclusionLa Matrice de cooccurrence
Analyse basée sur la description de l'histogramme
pas d'information sur la localisation du pixel
Inconvénient
Pour une analyse plus précise
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
8
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
La Matrice de cooccurrence
2 paramètres :
d : la distance entre les 2 pixels θ : l'angle de la droite reliant ces 2 pixels par rapport à l'horizontale
Permet de: Déterminer la fréquence d'apparition d'un "motif" formé par 2 pixels
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
9
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Télédétection & Imagerie
Conclusion
La Matrice de cooccurrence
HARRALICK 1973
14 indices texturaux
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
10
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
La Matrice de cooccurrence
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
11
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Intégration des indices texturaux issues par la matrice de cooccurrence
Classification Neuronale Supervisée
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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Mise En Ouvre
Conclusion
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Les Réseaux De Neurones Le Neurone Biologique
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
13
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Le Neurone Formel
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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Mise En Ouvre
Conclusion
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
15
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Mise En Ouvre
Conclusion
Texture D’Image Méthodes D’analyses de la texture Classification Texturale
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Composition colorée des trois canaux (TM1, 3, 4 du 15 mars 1993)
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Canal 1
Canal 2
Canal 3
Composotion
Image satellitaire
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
18
Le canal TM4 est utilisé pour extraction des paramètres de textures issues de la matrice de cooccurrence.
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Différents Classes De L’Image
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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Télédétection & Imagerie
Indice texturaux issue par la matrice de cooccurrence Images TM1.3.4
Composition Colorée
Amélioration
Echantionnage
Apprentissage
Classification
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Classification normale sans la donnée texturale
Nombre de neurone de la couche d’entrée : 03Nombre de neurone de la couche cachée : 12Nombre de neurone de la couche de sortie :10Nombre d’itération : 50000 itération.Le seuil d’activation : 0.03Le pas d’apprentissage : 0.5
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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Télédétection & Imagerie
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Taux de classification : 96,75%Conflits: urbain dans sebkha1
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
23
![Page 24: Classification Multi Source Des Données Optiques En Intégrant La Texture](https://reader035.vdocuments.mx/reader035/viewer/2022062302/568164ab550346895dd6acce/html5/thumbnails/24.jpg)
Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Classification normale avec la donnée texturale
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Nombre de neurone de la couche d’entrée : 08Nombre de neurone de la couche cachée : 12Nombre de neurone de la couche de sortie :10Nombre d’itération : 50000 itération.Le seuil d’activation : 0.03Le pas d’apprentissage : 0.5
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
8eme Essai: La taille de la fenêtre 5*5, pas de déplacement : 01, angle d’orientation : 90°.
Taux de classification : 98,83%Conflits: La diminution entre urbain & sebkha1Foret et la classe urbain
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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![Page 27: Classification Multi Source Des Données Optiques En Intégrant La Texture](https://reader035.vdocuments.mx/reader035/viewer/2022062302/568164ab550346895dd6acce/html5/thumbnails/27.jpg)
Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
11eme Essai: La taille de la fenêtre 5*5, pas de déplacement : 01, angle d’orientation : 135°.
Taux de classification : 98,42%Conflits: Diminution du conflit entre urbain & sebkha1Urbain & la classe jachèreForet dans la classe urbain
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
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![Page 29: Classification Multi Source Des Données Optiques En Intégrant La Texture](https://reader035.vdocuments.mx/reader035/viewer/2022062302/568164ab550346895dd6acce/html5/thumbnails/29.jpg)
Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
La classification normale sans extraction des paramètre texturaux 96,75%
La classification normale avec extraction des paramètre texturaux (d=1; 5*5; 90°;135°)
98,83% , 98,42%
la comparaison enregistre une amélioration de 2,08%
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
Conclusion
La définition de la texture est presque aussi difficile que la mesurée
Les résultats de classification texturale sont nettement supérieurs à ceux obtenus à partir de la classification des données brutes.
Amélioration significative de 2.08% par rapport à la classification des données brutes
offre aussi un grand pouvoir discriminatoire entre les thèmes ayant de forte similitudes (urbain & sebkha).
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Télédétection & Imagerie
Mise En Ouvre
Conclusion
Site D’Etude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion
Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion
Perspective
distance minimale, K plus proche voisins
Séparateur à vaste Marge SVM
les algorithmes génétiques
la transformation en ondelettes
Autres Types d’image a différentes résolution et issues d’autre types de capteurs
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MERCI POUR VOTRE ATTENTION