| Titre | Classification or Enhancement: A New Method for Digital Analysis of Multichannel Raster Data |
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| Auteur | Cihlar, J; Xiao, Q; Beaubien, J; Chen, J M |
| Source | International Symposium, Geomatics in the Era of RADARSAT (GER'97), Ottawa, Canada, May 25-30; 1997 p. 7 |
| Année | 1997 |
| Séries alt. | Secteur des sciences de la Terre, Contribution externe 20041999 |
| Document | livre |
| Lang. | anglais |
| Media | papier |
| Résumé | On décrit une nouvelle procédure de classification numérique des images. La Classification par généralisation progressive (CGP) a été développée après un examen des inconvénients inhérents à la plupart
des algorithmes de classification dirigées ou non dirigées. Au lieu d'utiliser des sites d'entraînements, la CGP vise à identifier tous les amas spectraux significatifs dans l'image. Ceci est possible en traitant toutes les combinaisons initiales de
valeurs spectrales comme étant des amas significatifs et en utilisant une série d'opérations de mise en ordre et d'enchaînement d'opérations de quantifications, de spatialisation et de classifications pour combiner le grand nombre d'amas initiaux en
un nombre réduit de classes. La dernière étape de la classification est l'étiquetage, c'est-à-dire l'assignation de l'amas aux classes de la légende de classification. L'étiquetage est accompagné d'un affichage des amas en couleurs significatives
pour l'interprète. La procédure de CGP a été testée avec des données à haute résolution (Landsat TM) et moyenne résolution (composé AVHRR à résolution de 1 km). On a découvert que cette approche produit la classification retenant la plus grande
partie de l'information contenue à l'origine dans les données images tel que démontré par le fait que les images représentent les données originales et que la classification est difficile à distinguer. Cependant, le nombre d'amas spectraux est
grandement réduit, allant de plusieurs milliers à moins d'une centaine pour une image de paysage nordique. Les tests ont démontré que la précisions de classifications sont comparables ou meilleures que celles des méthodes habituelles. |
| GEOSCAN ID | 218801 |
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