| Titre | A new histogram quantization algorithm for land cover mapping |
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| Licence | Veuillez noter que la Licence du gouvernement
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| Auteur | Cihlar, J; Okouneva, G; Beaubien, J; Latifovic, R |
| Source | International Journal of Remote Sensing vol. 22, issue 11, 2001 p. 2151-2169, https://doi.org/10.1080/014311601300190659 |
| Image |  |
| Année | 2001 |
| Séries alt. | Secteur des sciences de la Terre, Contribution externe 20042521 |
| Éditeur | Informa UK Limited |
| Document | publication en série |
| Lang. | anglais |
| DOI | https://doi.org/10.1080/014311601300190659 |
| Media | papier; en ligne; numérique |
| Formats | pdf |
| Sujets | télédétection; géophysique |
| Illustrations | graphiques; diagrammes |
| Résumé | La classification de la couverture terrestre à partir de données multispectrales satellitaires se fonde surtout sur les différences spectrales entre les catégories de couvertures terrestres. Comme on ne
veut habituellement qu'un nombre restreint de types de couverture, les images contiennent de l'information redondante qui complique inutilement le processus de classification numérique. Dans cette étude, nous concevons un algorithme qui quantifie de
façon automatique et reproductible une image à classer en un nombre réduit de niveaux numériques, dans la plupart des cas sans réduire de façon perceptible à l'oeil le contenu en information de l'image. L'algorithme de quantification variable
d'histogramme (FHQ : Flexible Histogram Quantization) repose sur l'hypothèse selon laquelle l'histogramme est constitué d'un ou deux pics principaux (correspondant à l'eau et/ou à la surface terrestre) et que la plupart de l'information voulue se
trouve dans un pic. L'algorithme vise à quantifier suffisamment le pic principal et ses queues en calculant un nombre optimal de niveaux quantifiés, puis en déterminant la plage des valeurs numériques de chaque niveau. La comparaison de l'algorithme
FHQ avec quatre autres algorithmes de quantification montre qu'il permet considérablement plus de discrimination radiométrique que les méthodes de normalisation d'histogramme, de quantification linéaire et de mise à l'échelle. Pour un échantillon
aléatoire d'images Landsat TM et une couverture AVHRR du Canada, nous avons calculé que l'erreur moyenne de quantification de l'algorithme FHQ était de 1,68 niveau numérique pour une scène entière et de 1,41 pour les pixels terrestres seulement. Pour
les 34 images d'essai à bande simple qui ont servi dans la comparaison, la résolution radiométrique a été réduite de 255 à 23,3 niveaux en moyenne, soit par un facteur de 10.94n pour une image multispectrale. |
| GEOSCAN ID | 219323 |
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