analyses de mixture spectrale : apllications a la fusion et a la classification d'images satellitaires
Faculte Des Sciences - Médecine Humaine - None ()
Resume
le problème de pixels mixtes existe largement dans les images de faible résolution spatiale à cause de leur contenu hétérogène. lanalyse de mixture spectrale linéaire dé-mélange spectral linéaire est une méthode permettant de sadapter à ce problème en effectuant lanalyse à léchelle subpixelaire. en quétape intermédiaire, le dé-mélange spectral linéaire peut améliorer la précision des classificateurs conventionnels, surtout le maximum de vraisemblance avancés mais pas celle des classificateurs avancés. il permet aussi de faire de la fusion dimages de différentes résolutions spatiales. dans cette étude, une image landsat 7 etm+couvrant la ville de genève a été utilisée. une carte doccupation du sol a permis de définir les zones dapprentissage et de validation. pour la validation, toute létendue de la carte a été utilisée comme zone test. sur le premier modèle de mixture étudié, le classificateur maximum de vraisemblance a donné un gain en précision globale de 3,8 % , et en indice kappa de 3,29%.sur le deuxième, il a donné un gai, de 2,93% en précision globale et de 0,95% en indice kappa. le classificateur minimum distance na donné de gain en précision globale et indice kappa que sur le deuxième modèle avec 4,76% et 1,33% respectivement. comparé à deux autres méthodes de fusion dimages, la méthode basée sur le dé-mélange spectral linéaire offre la meilleure performance sur la préservation de linformation spatiale et spectrale, indiquée par les cinq indices choisis.