Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution

Auteurs-es

  • Ihsen hedhli INRIA-SAM
  • Gabriele Moser Université de Gênes
  • Josiane Zerubia INRIA-SAM

DOI :

https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.301

Mots-clés :

Images satellitaires, series temporelles, multi-résolution, multi-capteur, quad-arbre, classification, champs de Markov hiérarchiques, MPM

Résumé

Ce papier présente un modèle de classification multi-résolution, multi-date et éventuellement multi-capteur fondé sur une modélisation statistique explicite au travers d'un modéle hiérarchique de champs de Markov construit sur une structure quad-arbre. L'approche proposée consiste en un classifieur bayésien supervisé qui combine un modèle statistique conditionnel par classe intégrant des informations pixel par pixel à la même résolution et un champ de Markov hiérarchique fusionnant l'information spatio-temporelle et multi-résolutions, en se basant sur le critère des Modes Marginales a Posteriori (MPM en anglais), qui vise à affecter à chaque pixel l'étiquette optimale en maximisant récursivement la probabilité marginale a posteriori, étant donné l'ensemble des observations multi-temporelles ou multi-capteur. Un nouvel élément intéressant de l'approche proposée est l'utilisation en cascade de plusieurs quad-arbres, chacun étant assocé à une nouvelle image disponible, en vue de caractériser les corrélations associées à des images distinctes.

Téléchargements

Les données relatives au téléchargement ne sont pas encore disponibles.

Téléchargements

Publié-e

2018-04-19

Comment citer

hedhli, I., Moser, G., & Zerubia, J. (2018). Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d’images satellitaires haute résolution. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, (216), 3–17. https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.301

Numéro

Rubrique

Prix étudiant SFPT