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Présenter Par: BOUDALI Nourredine. Mise En Ouvre Conclusion.

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1 Présenter Par: BOUDALI Nourredine

2 Mise En Ouvre Conclusion

3 Mise En Ouvre Conclusion Quest ce que la télédétéction ? Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion Définition Les Étapes Image Satellitaire Traitements DImages 3 Techniques dobservation Détection à Distance Plate forme Télédétection

4 Mise En Ouvre Conclusion Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion Source dénergie ou dillumination Interaction rayonnement atmosphère Interaction avec la cible Enregistrement de lénergie par le capteur Transmission, réception et traitement Interprétation et analyse Application Absorbtion Refléxion Transmission Définition Les Étapes Image Satellitaire Traitements DImages 4

5 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 DImages 5

6 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion Texture DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale Classification basée sur Linformation spectrale Résultats Pertinents Classification Texturale 6

7 Mise En Ouvre Conclusion Problématique : Analyse Texturale Il existe pas une définition précise et rigoureuse Cest pas de proposer dune nouvelle définition Extraction certaines information caractéristique de la texture Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion Texture DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale 7

8 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion La 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 DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 8

9 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 DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 9

10 Télédétection & Imagerie Conclusion La Matrice de cooccurrence HARRALICK indices texturaux Texture DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 10

11 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion La Matrice de cooccurrence Texture DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 11

12 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Texture DImage Méthodes Danalyses 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 12

13 Mise En Ouvre Conclusion Texture DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale Les Réseaux De Neurones Le Neurone Biologique Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 13

14 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Texture DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale Le Neurone Formel Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 14

15 Mise En Ouvre Conclusion Texture DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 15

16 Mise En Ouvre Conclusion Texture DImage Méthodes Danalyses de la texture Classification Texturale Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 16

17 Conclusion Site DEtude 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 17

18 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Canal 1 Canal 2 Canal 3 Composotion Image satellitaire Site DEtude 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.

19 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Différents Classes De LImage Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 19

20 Télédétection & Imagerie Indice texturaux issue par la matrice de cooccurrence Images TM1.3.4 Composition Colorée Amélioration Echantionnage Apprentissage Classification Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 20

21 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Classification normale sans la donnée texturale Nombre de neurone de la couche dentrée : 03 Nombre de neurone de la couche cachée : 12 Nombre de neurone de la couche de sortie :10 Nombre ditération : itération. Le seuil dactivation : 0.03 Le pas dapprentissage : 0.5 Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 21

22 Télédétection & Imagerie Conclusion Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Taux de classification : 96,75% Conflits: urbain dans sebkha1 Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 22

23 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 23

24 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Classification normale avec la donnée texturale Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Nombre de neurone de la couche dentrée : 08 Nombre de neurone de la couche cachée : 12 Nombre de neurone de la couche de sortie :10 Nombre ditération : itération. Le seuil dactivation : 0.03 Le pas dapprentissage : 0.5 Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 24

25 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 8 eme Essai: La taille de la fenêtre 5*5, pas de déplacement : 01, angle dorientation : 90°. Taux de classification : 98,83% Conflits: La diminution entre urbain & sebkha1 Foret et la classe urbain 25

26 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 26

27 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 11 eme Essai: La taille de la fenêtre 5*5, pas de déplacement : 01, angle dorientation : 135°. Taux de classification : 98,42% Conflits: Diminution du conflit entre urbain & sebkha1 Urbain & la classe jachère Foret dans la classe urbain 27

28 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion 28

29 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude Les Données Utilisées Méthode Utilisée Résultats Conclusion Télédétection & Imagerie Approche utilisée Mise En Ouvre Conclusion La classification normale sans extraction des paramètre textur aux 96,75% La classification normale avec extraction des paramètre textur aux (d=1; 5*5; 90°;135°) 98,83%, 98,42% la comparaison enregistre une amélioration de 2,08% 29

30 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude 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). 30

31 Télédétection & Imagerie Mise En Ouvre Conclusion Site DEtude 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 dimage a différentes résolution et issues dautre types de capteurs 31

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