| Attributes | Values |
|---|
| type
| |
| Thesis advisor
| |
| Praeses
| |
| Author
| |
| alternative label
| - Mapping of the natural vegetable trainings on a regional scale by classification of temporal series of satellite images
|
| dc:subject
| - Séries temporelles
- Thèses et écrits académiques
- Séries chronologiques
- Télédétection
- Classification automatique
- Cartographie de la végétation
- Cartographie forestière
- Végétation -- Télédétection
- Classification supervisée
- Formations forestières
- Images MODIS
|
| preferred label
| - Cartographie des formations végétales naturelles à l'échelle régionale par classification de séries temporelles d'images satellitaires
|
| Language
| |
| Subject
| |
| dc:title
| - Cartographie des formations végétales naturelles à l'échelle régionale par classification de séries temporelles d'images satellitaires
|
| Degree granting institution
| |
| Opponent
| |
| note
| - Forest cover mapping is an essential tool for forest management. Detailed maps, characterizing forest types at a régional scale, are needed. This need can be fulfilled by médium spatial resolution optical satellite images time sériés. This thesis aims at improving the supervised classification procédure applied to a time sériés, to produce maps detailing forest types at a régional scale. To meet this goal, the improvement of the results obtained by the classification of a MODIS time sériés, performed with a stratification of the study area, was assessed. An improvement of classification accuracy due to stratification built by object-based image analysis was observed, with an increase of the Kappa index value and an increase of the reject fraction rate. These two phenomena are correlated to the classified végétation area. A minimal and a maximal value were identified, respectively related to a too high reject fraction rate and a neutral stratification impact.We carried out a second study, aiming at assessing the influence of the médium spatial resolution time sériés organization and of the algorithm on classification quality. Three distinct classification algorithms (maximum likelihood, Support Vector Machine, Random Forest) and several time sériés were studied. A significant improvement due to temporal and radiométrie effects and the superiority of Random Forest were highlighted by the results. Thematic confusions and low user's and producer's accuracies were still observed for several classes. We finally studied the improvement brought by a spatial resolution change for the images composing the time sériés to discriminate classes of mixed forest species. The conclusions of the former study (MODIS images) were confirmed with DEIMOS images. We can conclude that these effects are independent from input data and their spatial resolution. A significant improvement was also observed with an increase of the Kappa index value from 0,60 with MODIS data to 0,72 with DEIMOS data, due to a decrease of the mixed pixels rate.
- La cartographie du couvert végétal est un outil essentiel au suivi et à la gestion et des milieux « naturels ». Des cartes caractérisant les essences forestières à l'échelle régionale sont nécessaires pour la gestion des milieux forestiers. Les séries temporelles d'images satellitaires optiques à moyenne résolution spatiale, peuvent permettre de satisfaire ce besoin. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la classification supervisée d'une série temporelle afin de produire des cartes à l'échelle régionale détaillant la composition en essences de la végétation forestière. Nous avons d'abord évalué l'apport de la stratification du site d'étude pour améliorer les résultats de la classification d'une série temporelle d'images MODIS. Le recours à une stratification à partir d'une segmentation orientée objet améliore la classification supervisée, avec une augmentation de la valeur de Kappa et du taux de rejet des pixels à classer. Un seuil minimal et un seuil maximal de la surface de végétation à classer ont été identifiés, correspondant respectivement à un taux de rejet trop élevé et à une absence d'effet de la stratification. Nous avons ensuite évalué l'influence de l'organisation de la série temporelle d'images à moyenne résolution spatiale et du choix de l'algorithme de classification. Cette évaluation a été effectuée pour trois algorithmes (maximum de vraisemblance, Support Vector Machine, Random Forest) en faisant varier les caractéristiques de la série temporelle. On observe un effet de la temporalité et de la radiométrie sur la précision de la classification particulièrement significatif et la supériorité de l'algorithme Random Forest. Sur le plan thématique, des confusions subsistent et certains mélanges d'essences sont mal distingués. Nous avons alors cherché à évaluer l'apport du changement de résolution spatiale des images composant la série temporelle pour améliorer les résultats de classification. Les conclusions effectuées précédemment avec les données MODIS sont confortées, ce qui permet de conclure qu'elles sont indépendantes des données d'entrée et de leur résolution spatiale. Une amélioration significative est apportée par le changement de résolution spatiale, avec une augmentation de l'indice de Kappa de 0,60 à 0,72 obtenue grâce à la diminution de la proportion de pixels mixtes. Quelle que soit la résolution spatiale des images utilisées, les résultats obtenus montrent que la définition d'une procédure optimale améliore sensiblement les résultats de la classification.
|
| dc:type
| |
| http://iflastandar...bd/elements/P1001
| |
| rdaw:P10219
| |
| has content type
| |
| is primary topic
of | |
| is rdam:P30135
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
