Ce processus supprime les pixels isol\u00e9s de l’image class\u00e9e. Il est effectu\u00e9 par l’outil Filtre majoritaire ou l’outil Statistiques focales avec Majorit\u00e9 <\/em>comme type de statistiques. La diff\u00e9rence entre les deux outils est que l’outil Filtre majoritaire pr\u00e9suppose un voisinage carr\u00e9 de 3 x 3 pendant le traitement, alors que l’outil Statistiques focales prend en charge davantage de types (anneau ou cercle, par exemple) de voisinage<\/p>\n\n\n\n

Ce processus de filtrage supprime les pixels isol\u00e9s, ou bruit, de la sortie de classification.<\/p>\n\n\n\n

L’outil remplace les cellules d\u2019un raster selon la valeur de majorit\u00e9 des cellules voisines contigu\u00ebs <\/p>\n\n\n

\n
$\"\"$ <\/figure>\n<\/div>\n\n\n
Utilisation de Filtre Majoritaire<\/h2>\n\n\n\n
\n
L’outil Filtre majoritaire\n doit satisfaire deux crit\u00e8res avant qu’un remplacement puisse avoir \nlieu. Le nombre de cellules voisines d’une valeur similaire doit \u00eatre \nsuffisamment \u00e9lev\u00e9 (il doit repr\u00e9senter la majorit\u00e9, la moiti\u00e9 ou la \ntotalit\u00e9 des cellules) et ces cellules doivent \u00eatre contigu\u00ebs au centre \ndu noyau du filtre. Le deuxi\u00e8me crit\u00e8re li\u00e9 \u00e0 la connectivit\u00e9 spatiale \ndes cellules permet de minimiser l’endommagement des structures \nspatiales cellulaires.<\/li>\n\n\n\n
L’utilisation\n de la valeur quatre pour d\u00e9finir le nombre de voisins permet de \nconserver les angles des r\u00e9gions rectangulaires. L’utilisation de huit \nvoisins permet de lisser les angles des r\u00e9gions rectangulaires. <\/li>\n\n\n\n
Si\n le nombre de voisins est d\u00e9fini sur huit, le terme \u00ab\u00a0contigu\u00a0\u00bb est d\u00e9fini\n comme le partage d’un tron\u00e7on. Si le nombre de voisins est d\u00e9fini sur \nquatre, le terme \u00ab\u00a0contigu\u00a0\u00bb est d\u00e9fini comme le partage d’un angle. <\/li>\n\n\n\n
Si le seuil de remplacement est d\u00e9fini sur HALF\n et que deux valeurs ont des portions \u00e9gales, aucun remplacement n’a \nlieu si la valeur de la cellule de traitement est la m\u00eame que celle \nd’une des moiti\u00e9s. L’option HALF permet un filtrage plus intensif que l’option MAJORITY.<\/li>\n\n\n\n
Bien\n que le crit\u00e8re de contigu\u00eft\u00e9 soit le m\u00eame pour les cellules raster des \ntron\u00e7ons et des angles, elles ob\u00e9issent \u00e0 des r\u00e8gles diff\u00e9rentes pour MAJORITY et HALF.\n Lorsque le nombre de voisins \u00e0 utiliser est de quatre, une cellule de \ntron\u00e7on ou d’angle n\u00e9cessite toujours deux voisins correspondants pour \nque le remplacement puisse avoir lieu. Avec huit voisins, tous les \nvoisins d’une cellule d’angle doivent avoir la m\u00eame valeur pour qu’elle \nsoit modifi\u00e9e, alors que pour une cellule de tron\u00e7on, seuls trois \nvoisins contigus, dont un le long du tron\u00e7on, sont n\u00e9cessaires pour \nqu’un changement ait lieu.<\/li>\n\n\n\n
Le raster en sortie se stabilise (ne change plus) apr\u00e8s quelques ex\u00e9cutions du Filtre majoritaire.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Dans le workflow de post-classification, cette t\u00e2che est la premi\u00e8re d’une s\u00e9rie d’\u00e9tapes de traitement.<\/p>\n\n\n\n
\n
\nPour localiser l’outil, cliquez sur le bouton fen\u00eatre Recherche de la barre d’outils Standard.\n<\/li>\n\n\n\n
Dans la fen\u00eatre Recherche, saisissez filtre majoritaire puis appuyez sur Entr\u00e9e.<\/li>\n\n\n\n
Dans les r\u00e9sultats des recherches, cliquez sur l’\u00e9l\u00e9ment Filtre majoritaire. L’outil Filtre majoritaire s’ouvre.<\/li>\n\n\n\n
Dans la bo\u00eete de dialogue de l’outil, d\u00e9finissez l’image class\u00e9e en tant que Raster en entr\u00e9e. Acceptez les param\u00e8tres par d\u00e9faut pour les autres param\u00e8tres.<\/li>\n\n\n\n
Cliquez sur OK pour ex\u00e9cuter l’outil.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Voici un exemple de filtrage. Le premier graphique est une image brute provenant d’une analyse de classification. La seconde est la m\u00eame image apr\u00e8s filtrage. Comme vous pouvez le voir, une grande partie du bruit a \u00e9t\u00e9 supprim\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a>
Image non filtr\u00e9e<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
La seconde est la m\u00eame image apr\u00e8s filtrage. Les param\u00e8tres de l’outil sont 4 voisins et Majorit\u00e9.Comme vous pouvez le voir, une grande partie du bruit a \u00e9t\u00e9 supprim\u00e9e. <\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a>
Image filtr\u00e9e: param\u00e8tres 4 et Majorit\u00e9<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
La troisi\u00e8me image est le r\u00e9sultat de l’outil en modifiant le param\u00e8tre de voisinage de 4 \u00e0 8, avec toujours l’option Majorit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a>
Image filtr\u00e9e: param\u00e8tres 8 et Majorit\u00e9<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
La derni\u00e8re image est le r\u00e9sultat de l’outil en modifiant le param\u00e8tre de filtrage en Moiti\u00e9 (half) tout en gardant le nombre de voisins \u00e0 4.<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$
Image filtr\u00e9e: param\u00e8tres 4 et Moiti\u00e9<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
2-Lissage de limites de classe<\/h2>\n\n\n\n
L’outil Nettoyage de limites<\/a> regroupe les classes et lisse les tron\u00e7ons irr\u00e9guliers des classes. L’outil fonctionne en d\u00e9veloppant puis en r\u00e9duisant les classes. Il augmente la coh\u00e9rence spatiale de l’image class\u00e9e. Les r\u00e9gions adjacentes peuvent \u00eatre connect\u00e9es.<\/p>\n\n\n
\n
$\"\"$ <\/figure>\n<\/div>\n\n\n
Utilisation de Nettoyage des limites<\/h2>\n\n\n\n
\n
Toutes les r\u00e9gions de moins de trois cellules dans la direction x ou y sont modifi\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n
Deux\n processus de lissage sont disponibles. Ils diff\u00e8rent dans le nombre de \nsessions d’expansion-contraction. Avec le param\u00e8tre activ\u00e9 par d\u00e9faut Ex\u00e9cuter deux fois l’expansion et la contraction (TWO_WAY\n dans Python), la session d’expansion-contraction visant \u00e0 lisser les \nvaleurs de cellule en entr\u00e9e est r\u00e9alis\u00e9e deux fois, tandis que lorsque \nl’option n’est pas activ\u00e9e (ONE_WAY dans Python), elle n’est r\u00e9alis\u00e9e qu’une seule fois.Lors\n de la premi\u00e8re session pour les deux techniques, si des cellules de \ntraitement figurant dans le raster d\u00e9velopp\u00e9 comporte un voisin de la \nvaleur initiale de la cellule de traitement, cette valeur initiale est \nr\u00e9tablie. En outre, dans l’op\u00e9ration de contraction de la deuxi\u00e8me \nsession dans le cadre de l’option \u00e0 deux sessions, les cellules dans le \nraster d\u00e9velopp\u00e9 qui ne sont pas enti\u00e8rement entour\u00e9es par huit cellules\n de m\u00eame valeur r\u00e9cup\u00e8rent la valeur initiale.<\/li>\n\n\n\n
L’expansion est identique pour le premier et deuxi\u00e8me passage.<\/li>\n\n\n\n
Les\n cellules en entr\u00e9e dot\u00e9es de la valeur NoData ont la priorit\u00e9 la plus \nfaible dans le type de tri \u00e0 une session, ou dans la premi\u00e8re session du\n tri \u00e0 deux sessions. Lors d’une deuxi\u00e8me session du tri \u00e0 deux \nsessions, les cellules NoData ont la priorit\u00e9 la plus \u00e9lev\u00e9e<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Pour ex\u00e9cuter l’outil:<\/p>\n\n\n\n
\n
\nOuvrez la fen\u00eatre Recherche en cliquant sur le bouton fen\u00eatre Recherche de la barre d’outils Standard.\n<\/li>\n\n\n\n
Dans la fen\u00eatre, tapez Nettoyage de limites puis appuyez sur Entr\u00e9e.<\/li>\n\n\n\n
Dans les r\u00e9sultats des recherches, cliquez sur Nettoyage de limites. Cela ouvre l’outil Nettoyage de limites.<\/li>\n\n\n\n
Dans la bo\u00eete de dialogue de l’outil, d\u00e9finissez la sortie filtr\u00e9e (ou la sortie de tout autre traitement) en tant que Raster en entr\u00e9e. Choisissez Croissant comme M\u00e9thode de tri. D\u00e9sactivez le param\u00e8tre optionnel Ex\u00e9cuter deux fois l’expansion et la contraction.<\/li>\n\n\n\n
Cliquez sur OK pour ex\u00e9cuter l’outil.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Voici\n un exemple de la sortie une fois les limites de classe liss\u00e9es. La \npremi\u00e8re image est un zoom agrandi sur une zone d’une image class\u00e9e. La \ndeuxi\u00e8me image est la m\u00eame zone apr\u00e8s ex\u00e9cution de l’op\u00e9ration de \nnettoyage de limites. Comme vous pouvez le voir, la limite est liss\u00e9e \ndans la seconde image. Certaines r\u00e9gions adjacentes sont connect\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Zoom agrandi sur une section d’image avant le processus de nettoyage de limites :<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Apr\u00e8s le nettoyage de limites :<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
3-G\u00e9n\u00e9ralisation de la sortie en supprimant de petites r\u00e9gions isol\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n
Apr\u00e8s\n le processus de filtrage et de lissage, l’image class\u00e9e doit \u00eatre \nbeaucoup plus propre qu’avant. Toutefois, il peut subsister quelques \npetites r\u00e9gions sur l’image class\u00e9e. Le processus de g\u00e9n\u00e9ralisation \nnettoie davantage l’image en supprimant ces petites r\u00e9gions de l’image. \nIl s’agit d’un processus multi-\u00e9tape qui implique plusieurs outils \nSpatial Analyst.<\/p>\n\n\n\n
\n
Ex\u00e9cutez l’outil Groupes par r\u00e9gions<\/a> avec l’image class\u00e9e pour affecter des valeurs uniques \u00e0 chaque r\u00e9gion sur l’image. <\/li>\n\n\n\n
Ouvrez la table attributaire de la nouvelle couche raster cr\u00e9\u00e9e par l’outil Groupes par r\u00e9gions. Utilisez le nombre de pixels pour identifier le seuil de petites r\u00e9gions \u00e0 supprimer.<\/li>\n\n\n\n
Cr\u00e9ez un raster de masque pour les r\u00e9gions \u00e0 supprimer. Pour ce faire, ex\u00e9cutez l’outil SetNull<\/a> pour d\u00e9finir les r\u00e9gions avec de petits nombres de pixels sur une valeur Null.<\/li>\n\n\n\n
Ex\u00e9cutez l’outil Grignotage<\/a> sur l’image class\u00e9e. Utilisez le raster de masque cr\u00e9\u00e9 \u00e0 partir de l’outil SetNull de l’\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente comme Masque raster en entr\u00e9e. Il fusionne les petites r\u00e9gions de l’image en sortie.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Ce\n processus supprime de petites r\u00e9gions isol\u00e9es d’une image class\u00e9e. Les \nr\u00e9gions de taille sup\u00e9rieure \u00e0 un certain nombre de pixels restent sur \nl’image. Les outils Groupes par r\u00e9gions<\/a>, SetNull<\/a> et Grignotage<\/a> permettent d’accomplir cette t\u00e2che.<\/p>\n\n\n\n
Outil Groupes par r\u00e9gion<\/h2>\n\n\n\n
\nPour chaque cellule en sortie, l’identit\u00e9 de la r\u00e9gion connect\u00e9e \u00e0 \nlaquelle appartient la cellule est enregistr\u00e9e. Un num\u00e9ro unique est \nattribu\u00e9 \u00e0 chaque r\u00e9gion.\n\n<\/p>\n\n\n
\n
$\"\"$ <\/figure>\n<\/div>\n\n\n
Utilisation<\/h2>\n\n\n\n
\n
La premi\u00e8re r\u00e9gion analys\u00e9e re\u00e7oit la valeur un, la deuxi\u00e8me, la valeur deux, etc., jusqu’\u00e0 ce qu’une valeur soit affect\u00e9e \u00e0 toutes les r\u00e9gions. Le balayage s’effectue de gauche \u00e0 droite, de haut en bas. Les valeurs affect\u00e9es aux zones en sortie d\u00e9pendent du moment o\u00f9 elles sont d\u00e9tect\u00e9es par le processus d’analyse.<\/li>\n\n\n\n
Par d\u00e9faut, l’option Ajouter un champ de liaison en sortie est activ\u00e9e. Celle-ci cr\u00e9e un \u00e9l\u00e9ment appel\u00e9 LINK dans la table attributaire du raster en sortie, qui conserve la valeur originale pour chaque cellule du raster en entr\u00e9e.<\/li>\n\n\n\n
Le champ LINK permet de tracer l’ascendance de chacune des r\u00e9gions nouvellement cr\u00e9\u00e9es pour les requ\u00eates ou aux fins d’analyse.Par exemple, la table attributaire associ\u00e9e au raster en sortie de l’illustration ci-dessus est la suivante :Exemple d’\u00e9l\u00e9ment LINK dans la table attributaire<\/li>\n\n\n\n
Le traitement est sensiblement acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 si le champ LINK n’est pas cr\u00e9\u00e9. Si la valeur d’origine de chaque r\u00e9gion n’est plus n\u00e9cessaire, d\u00e9cochez cette option.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Outil SetNull<\/h2>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
L\u2019outil SetNull d\u00e9finit les emplacements de cellule identifi\u00e9s sur la valeur NoData en fonction des crit\u00e8res indiqu\u00e9s. Il renvoie une valeur NoData si une \u00e9valuation conditionnelle est vraie et renvoie la valeur sp\u00e9cifi\u00e9e par un autre raster si celle-ci est fausse. <\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/figure>\n\n\n\n
Outil Grignotage (Nibble)<\/h2>\n\n\n\n
La fonction Grignotage permet aux zones s\u00e9lectionn\u00e9es d’un raster de se voir attribuer la valeur du voisin le plus proche. Cela est utile pour mettre \u00e0 jour les zones d’un raster o\u00f9 les donn\u00e9es sont erron\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
D’abord, l’algorithme d\u00e9termine toutes les zones du raster de masque contenant la valeur NoData. Les zones correspondantes du raster en entr\u00e9e seront grignot\u00e9es. Ensuite, une allocation euclidienne interne est effectu\u00e9e pour attribuer les valeurs aux cellules masqu\u00e9es en fonction de la distance euclidienne.<\/p>\n\n\n\n
Ex\u00e9cution des trois outils<\/h2>\n\n\n\n
Dans le workflow de post-classification, cette t\u00e2che doit \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9e apr\u00e8s les \u00e9tapes de filtrage et de lissage de limite des classes.<\/p>\n\n\n\n
\n
\nOuvrez la fen\u00eatre Recherche en cliquant sur le bouton fen\u00eatre Recherche de la barre d’outils Standard.\n<\/li>\n\n\n\n
Recherchez l’outil Groupes par r\u00e9gions et ouvrez-le en cliquant dessus dans les r\u00e9sultats de recherche.<\/li>\n\n\n\n
Ex\u00e9cutez l’outil \u00e0 l’aide de l’image class\u00e9e comme raster en entr\u00e9e. Attribuez un nom parlant \u00e0 la sortie, par exemple regiongroup_out.tif.<\/li>\n\n\n\n
Dans ArcMap, ouvrez la table attributaire de la sortie de l’outil Groupes par r\u00e9gions.\n Examinez le champ Total et essayez d’identifier toutes les r\u00e9gions \ncomptant un nombre relativement petit de pixels et prenez-en note. Ces \nr\u00e9gions seront supprim\u00e9es lorsque toutes les \u00e9tapes seront termin\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n
Recherchez et ouvrez l’outil SetNull (reportez-vous aux \u00e9tapes 1 et 2).<\/li>\n\n\n\n
Dans la bo\u00eete de dialogue de l’outil, d\u00e9finissez la sortie issue de l’\u00e9tape 3 (par exemple, regiongroup_out.tif) en tant que Raster de condition en entr\u00e9e. Dans la zone Expression, saisissez une expression identifiant le seuil, tel que Total < 40\n (le nombre 40 dans cet exemple repr\u00e9sentant le total minimal de pixels.\n Vous pouvez sp\u00e9cifier un nombre diff\u00e9rent). Saisissez la valeur 1 dans le param\u00e8tre Raster de valeurs fausses. Donnez un nom appropri\u00e9 (par exemple, nibble_mask.tif) \u00e0 la sortie. Cliquez sur OK pour ex\u00e9cuter l’outil.<\/li>\n\n\n\n
Recherchez et ouvrez l’outil Grignotage (reportez-vous aux \u00e9tapes 1 et 2).<\/li>\n\n\n\n
Dans la bo\u00eete de dialogue de l’outil, sp\u00e9cifiez l’image class\u00e9e en tant que Raster en entr\u00e9e. Sp\u00e9cifiez la sortie issue de l’\u00e9tape 6 (nibble_mask.tif dans cet exemple) comme Masque raster en entr\u00e9e. Acceptez les valeurs par d\u00e9faut des autres param\u00e8tres.<\/li>\n\n\n\n
Cliquez sur OK pour ex\u00e9cuter l’outil.Les\n petites r\u00e9gions comptant un total de pixels inf\u00e9rieur au seuil \ns\u00e9lectionn\u00e9 (40 dans cet exemple) doivent dispara\u00eetre, par fusion selon \nles valeurs de cellule environnantes les plus proches.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Les\n images suivantes illustrent un exemple de sortie g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e. La \npremi\u00e8re est l’image initiale, la seconde affiche le r\u00e9sultat apr\u00e8s \ng\u00e9n\u00e9ralisation. Comme vous pouvez le constater, de nombreuses petites \nr\u00e9gions ont \u00e9t\u00e9 fusionn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Image avant g\u00e9n\u00e9ralisation :<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Image apr\u00e8s g\u00e9n\u00e9ralisation :<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
L’image class\u00e9e cr\u00e9\u00e9e par l’outil Classification de vraisemblance maximale peut classer de mani\u00e8re incorrecte certaines cellules (bruit al\u00e9atoire) et cr\u00e9er de petites r\u00e9gions incorrectes. Pour am\u00e9liorer la classification, vous pouvez reclasser ces cellules dans une classe…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"give_campaign_id":0,"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"sfsi_plus_gutenberg_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_show_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_type":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_alignemt":"","sfsi_plus_gutenburg_max_per_row":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[145,146,147,172],"tags":[],"class_list":["post-7540","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-arcgis","category-arcmap","category-images","category-tutoriel"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p6XU0A-1XC","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7540","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7540"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7540\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7540"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7540"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7540"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

Outil Groupes par r\u00e9gion<\/h2>\n\n\n\n\nPour chaque cellule en sortie, l’identit\u00e9 de la r\u00e9gion connect\u00e9e \u00e0 \nlaquelle appartient la cellule est enregistr\u00e9e. Un num\u00e9ro unique est \nattribu\u00e9 \u00e0 chaque r\u00e9gion.\n\n<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n