Vegetation Coverage Classification Using Texture Analysis on High Resolution Satellite Images. Classification de Couverts Végétaux Par Analyse de Textures Couleurs d’Images Satellites Haute Résolution

Vegetation Coverage Classification Using Texture Analysis on High Resolution Satellite Images

Classification de Couverts Végétaux Par Analyse de Textures Couleurs d’Images Satellites Haute Résolution

Mohamed Abadi Enguerran Grandchamp

Laboratoire GRIMAAG – Université Antilles Guyane – Campus de Fouillole – 97157 Pointe-à-Pitre Guadeloupe France

Page: 
175-185
|
Received: 
17 November 2008
| |
Accepted: 
N/A
| | Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

Résumé

Cet article présente une application de la télédétection pour la gestion des espaces forestiers des îles des Caraïbes. La problématique générale est la protection des forêts par le suivi de leurs frontières avec les zones agricoles. Cette problématique est particulièrement sensible du fait du caractère insulaire des forêts et difficile du fait d’une occupation hétérogène du territoire. En effet, les parcelles agricoles sont de taille et forme très variées, réparties sur tout le territoire et souvent mélées à la végétation. Le suivi des frontières nécessite de reconnaître et localiser les diérents couverts végétaux. Après une recherche de l’espace couleur hybride adapté à l’image et une fusion des différentes bandes acquises par un satellite (afin de combiner haute résolution spatiale et spectrale), une caractérisation des différents couverts est obtenue en calculant des descripteurs de couleur et de texture. Différentes méthodes d’extraction (matrices de co-occurrences, moment de Hu, filtre de Laws, filtre de Gabor…) sont utilisées pour calculer ces descripteurs. Une classification est ensuite appliquée pour segmenter l’image. Pour la validation de l’approche, l’absence de vérité terrain a contraint les experts à réaliser une évaluation visuelle.

Keywords: 

Mots clés

Télédétection, classification, textures, espace couleur, forêt, extraction de descripteurs

1. Introduction: Enjeux et Contexte
2. La Chaîne de Traitement
3. Amélioration de la Représentation des Images
4. Caractérisation des Couverts
5. Classification
6. Résultats
7. Conclusion
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