Catégorie : Images

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Classification supervisée:lissage des frontières de classe avec ArcMap

Dans cette série d’articles nous avons vu un tutoriel qui aborde la classification d’images aériennes de drone en milieu littoral. Il utilise QGis dans sa version 3.20 et le plugin SCP dans sa version 7.3.

Le but de ce tutoriel est de trouver un moyen de multiplier les trois bandes RGB des images aériennes en utilisant des calculs de texture de sol et de l’analyse en composantes principales . Dans le dernier article nous avons vu comment traiter les sorties d’une classification supervisée pour intégrer les résultats dans un SIG.

Ici nous verrons comment lisser les frontières de classe du résultat raster de la classification.

Cette opération n’est pas disponible dans QGis. Elle peut se faire avec ArcMap avec l’outil « Nettoyage de limites ». Avec QGis il est nécessaire de vectoriser le raster classé et de lisser les polygones résultants avec les outils de traitement vecteur.

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Tutoriel SCP:Post-traitement de la classification

Dans cette série d’articles nous avons vu un tutoriel qui aborde la classification d’images aériennes de drone en milieu littoral. Il utilise QGis dans sa version 3.20 et le plugin SCP dans sa version 7.3.

Pour compléter ce tutoriel, nous verrons ici comment traiter les sorties d’une classification supervisée pour intégrer les résultats dans un SIG.

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Tutoriel SCP : Les méthodes de classification supervisée

Dans cette série d’articles nous avons vu un tutoriel qui aborde la classification d’images aériennes de drone en milieu littoral. Il utilise QGis dans sa version 3.20 et le plugin SCP dans sa version 7.3.

Le but de ce tutoriel est de trouver un moyen de multiplier les trois bandes RGB des images aériennes en utilisant des calculs de texture de sol et de l’analyse en composantes principales.

Pour compléter ce tutoriel, nous verrons ici comment définir les méthodes de classification supervisée.

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Tutoriel SCP:Réglages fins de la classification supervisée

Dans cette série d’articles nous avons vu un tutoriel qui aborde la classification d’images aériennes de drone en milieu littoral. Il utilise QGis dans sa version 3.20 et le plugin SCP dans sa version 7.3.

Le but de ce tutoriel est de trouver un moyen de multiplier les trois bandes RGB des images aériennes en utilisant des calculs de texture de sol et de l’analyse en composantes principales.

Pour compléter ce tutoriel, nous verrons ici comment réaliser les réglages fins d’une classification supervisée.

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Comment créer une carte monochrome hachurée dans QGIS

Tutoriel détaillé sur la création d’une carte de relief hachurée en utilisant les dernières fonctionnalités de QGIS (3.20)

Introduction

En cartographie, les hachures ont servi à indiquer les reliefs sur les cartes d’État-Major qui étaient imprimées en taille-douce. Leur usage, codifié au fil des années, permettait de lire facilement une carte, les hachures disposées dans le sens de la plus forte pente reliaient les lignes de niveau, et étaient d’une épaisseur proportionnelle à l’inclinaison de la pente, selon un « diapason » déterminé par calcul.

Nous n’allons pas, ici, reproduire cette technique en suivant scrupuleusement les calculs de l’époque. Mais nous allons obtenir un, résultat comparable visuellement, suffisamment proche.

Pour une explication détaillée de la technique de hachurage des cartes anciennes, voir https://fr.wikipedia.org/wiki/Carte_d%27%C3%A9tat-major#La_technique_des_hachures

Dans cet article nous allons suivre trois étapes:

  • 1- La préparation des données nécessaires (mnt, courbes de niveau,…)
  • 2-La réalisation de la carte de relief hachurée
  • 3-L’habillage avec l’ajout d’éléments du paysage (cours d’eau, routes, toponymes,…)
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Tutoriel SCP:réussir un classement supervisé avec calcul de texture(4)-ACP des dix bandes de r.texture

Dans cette série d’articles nous utilisons le plugin SCP de QGis pour effectuer un classement supervisé avec calcul de texture. Nous avons vu dans un article précédent le traitement classique des trois bandes RVB des images photographiques de drone sur une zone littorale. Dans l’article suivant nous avons vu le traitement après calcul des valeurs de texture de ces mêmes images.

Le traitement que nous allons voir ici n’a, généralement, du sens que si le nombre de bandes disponibles et important. Mais il peut s’avérer utile avec un nombre réduit de bandes, 4 par exemple.

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Tutoriel SCP:réussir un classement supervisé avec calcul de texture(3)-bandes RVB+calculs de texture

Dans cette série d’articles nous utilisons le plugin SCP de QGis pour effectuer un classement supervisé avec calcul de texture. Nous avons vu dans l’article précédent le traitement classique des trois bandes RVB des images photographiques de drone sur une zone littorale.

Dans cet article nous allons voir le traitement après calcul des valeurs de texture de ces mêmes images.

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Tutoriel SCP:réussir un classement supervisé avec calcul de texture(2)-bandes RVB

Dans cette série d’articles nous utilisons le plugin SCP de QGis pour effectuer un classement supervisé avec calcul de texture. Nous allons voir trois traitements différents pour la même zone littorale:

  • le traitement classique des trois bandes RVB des images photographiques de drone
  • le traitement après calcul des valeurs de texture de ces mêmes images
  • le traitement après calcul des composantes principales des valeurs de texture
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Tutoriel SCP:réussir un classement supervisé avec calcul de texture(1)

Nous continuons la série d’articles sur la Classification supervisée d’images de drone en milieu littoral. La première étape, indispensable pour pouvoir bien gérer la sélection des bandes à utiliser pour chaque étape du traitement, est de décomposer l’image aérienne originale, comportant trois bandes : rouge, vert et bleu, en trois images séparées. Nous utilisons pour tout le traitement QGis et le plugin SCP.

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Classification supervisée d’images de drone en milieu littoral (3) : statistiques descriptives de texture

Dans l’article précédent (https://www.sigterritoires.fr/index.php/classification-supervisee-dimages-de-drone-en-milieu-littoral-2-calculs-de-texture/) nous avons vu deux groupes de mesure de texture, celui du contraste et celui de l’ordre. Nous verrons ici le troisième et dernier groupe, celui des statistiques descriptives

Groupe de statistiques descriptives de la mesure de texture GLCM

Le troisième groupe de mesures de la texture utilise des équations semblables à celles des statistiques descriptives courantes, comme la moyenne ou l’écart-type (ou la variance). Cependant, tous sont calculés en utilisant les entrées dans la GLCM, pas les valeurs de pixels d’origine.

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