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salut
je cherche à segmenter des images satellitaires pour en classifier les differentes zones qu'elle contient en vegetations , constructions et mer .
j'ai lu à gauche , à droite que pour la vegetation , il fallait calculer le NDVI puis seuiller .
pour les constructions , plsieurs sources parlen de IB(indice de brillance) , mais ne dnnent pas une formule précise ...
si vous avez une idée , ca serait sympathique
merci d'avance!
Je suppose que c'et la suite de ton post précédent. ;)
Donc tu dois maintenant avoir récupéré la reflectance sur tes canaux (qui doivent sans doute etre infrarouge, rouge, et autre).
Maintenant, tu vas devoir calculer la matrice de covariance pour chaque pixel de l'image "reflectance". Ca sera ton critere de segmentation. Generalement on compare cette matrice a une "base de references" construite par appprentissage (building, vegetation, ocean, ...).
Le calcul de la "distance" entre 2 matrices de covariance utilise des formules un brin complexe (:aie:), basées sur les distributions de Wishart.
ben à vrai dire , j'ai abandonné la réflectivité pour me baser sur les valeurs en RGB de mes images . je cherche à éviter toute complication ...(eh oui ! chuis qu'un feignasse :mouarf: )Citation:
Envoyé par pseudocode
enfin bref , le NDVI m'a paru bien sympathique pour sortir la vegetation , en choisissant un bon seuil . je cherche juste à savoir si il n y a pas quelque chose qui y ressemble pour extraire d'autre caracteristiques de la zone étudiée tel les batis (en fait , surtout les batis ).
mes images sont sur trois bandes : proche IR , rouge et vert .
Si je dis pas de betise, le calcul du NDVI utilise aussi les reflectances. :aie:
Sinon tu peux calculer les matrices de cooccurrence sur les images en niveau de gris (on peut etendre aux images RGB). Un fois que tu as calculé une matrice de cooccurrence, tu peux en extraire tout un tas d'indicateurs. Ca permet de faire de l'analyse de texture.
J'ai posté un exemple dans la rubrique "contribuez" qui extrait quelques indices usuels.
Pour plus de détails, google: cooccurrence matrix Haralick
Rien que ça ! C'est un problème de recherche très complexe si tu recherches un résultat vraiment performant.Citation:
je cherche à segmenter des images satellitaires pour en classifier les differentes zones qu'elle contient en vegetations , constructions et mer
Quoi que tu choisisses comme méthode, pense dès le départ à optimiser tes algorithmes ou à démarrer à partir de sous-images, car les images satellites ont souvent une très haute résolution. En particulier, utiliser les matrices de coocurrence me parait etre une très bonne idée à condition d'étudier les algorithmes les plus rapides (que je ne connais pas).
c'est ce que j'ai lu aussi ... pourtant pratiquement toutes les zones ou y a de la vegetation ont été marquées ...Citation:
Envoyé par pseudocode
ben en fait , je cherche une classification grosso modo ... je cherche pas à rentrer dans les détails . D'abord parceque mes images me le permettent pas (32m de résolution spatiale) . et puis je veux juste que mon prog. sache reconnaitre une zone de batie d'une autre .Citation:
Envoyé par Danious
j'ai éssayé de segmenter en utillisant "kmeans" , ca à l'air de bien donner , mais ca manque de précision dans la reconnaissance des zones faiblement baties ... ca me prends toute la one comme étant batie ou pas batie
j'essaierais d'augmenter le nombre de classes puis de choisir manuellement .
oui, c'est assez normal. La reflectance (diffusion+spéculaire) est la composante principale dans la lumiere emise (et donc captée).Citation:
Envoyé par Babezien
En utilisant le ndvi et les indicateur de Haralick ca devrait fonctionnerCitation:
ben en fait , je cherche une classification grosso modo ... je cherche pas à rentrer dans les détails . D'abord parceque mes images me le permettent pas (32m de résolution spatiale) . et puis je veux juste que mon prog. sache reconnaitre une zone de batie d'une autre .
salut
alors ce que j'ai fait :
à partir du NDVI , ca marchais pas bien . meme en changeant les seuils , certains batis étaient considérés comme de la vegetation et vice versa .
pour affiner mon ptit classificateur , j'ai utillisé en plus deux indices : brillance et couleur des sols .
merci encore pour votre aide .