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… Continuer à lire…

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… Continuer à lire…

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… Continuer à lire…

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… Continuer à lire…

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… Continuer à lire…

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… Continuer à lire…

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… Continuer à lire…

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… Continuer à lire…

Classification supervisée d’images de drone en milieu littoral (2) : calculs de texture

Dans l’article précédent (https://www.sigterritoires.fr/index.php/classification-supervisee-dimages-de-drone-en-milieu-littoral-1-utilisation-de-la-texture/ ) nous avons vu comment calculer la matrice de co-occurrence de niveau gris (GLCM) qui est à la base des calculs de texture d’image. Nous avions calculé les fréquences des paires de pixels présents dans notre fenêtre de calcul. Travailler avec des fréquences rend la comparaison… Continuer à lire…

Tutoriel classification d’images avec ArcMap: 2.5- Exploration des données

Les données de bandes multispectrales différentes ont souvent une corrélation très élevée et contiennent de l’information similaire. Par exemple, les capteurs de la bande 4 et 5 de Landsat MSS (vert et rouge respectivement) produisent des images d’apparence visuelle très semblable étant donné que la réflectance pour le même type… Continuer à lire…