RAPPORT DAVANCEMENT Par Narcisse Talla Tankam CURAT-LETSfévrier-mars 2004.
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RAPPORT D’AVANCEMENTRAPPORT D’AVANCEMENT
Par
Narcisse Talla Tankam
CURAT-LETS février-mars 2004
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Thème :Thème :
Analyse des textures et classification par les réseaux de neurones pour la
cartographie des états de surface de la région semi montagneuse de Man
(Ouest de la Côte d’Ivoire).
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PLANPLANI- INTRODUCTION
I-1: SommaireI-2: Objectif principalI-3: Objectifs spécifiques
II- PROBLEMATIQUE ET CADRE SCIENTIFIQUEII-1: ProblématiqueII-2: Etat de l’artII-3: Résultats attendus
III- METHODOLOGIEIII-1: Données utiliséesIII-2: Approche neuronaleIII-3: Approche préliminaireIII-4: Environnement de travail
IV- QUELQUES RESULTATS PRELIMINAIRES
V- CONCLUSION ET PERSPECTIVESV-1: ConclusionV-2: Perspectives
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Détection automatique des caractéristiques dans les images :
Minimisation du temps des experts géologues dans l’extraction d’informations utiles dans l’image radar.
Réduction du risque de subjectivité dans l’analyse.
Réseaux de neurones :
Méthode basée sur un voisinage de huit. Méthode basée sur un voisinage plus grand.
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Résultats attendus:Résultats attendus:Une représentation imagée pour les différentes thématiquesUne représentation imagée pour les différentes thématiquesUne image globale résultat de la classification renseignée.Une image globale résultat de la classification renseignée.
Objectif principal :Mettre en évidence les paramètres de texture les mieux adaptés
à la cartographie des états de surface et faire ressortir les différentes thématiques de la zone de Man.
Objectifs spécifiques : Identifier des différentes thématiques. Evaluer de différents paramètres de texture pertinents
identifiés pour chaque thématique. Classifier de l’image radar par la technique supervisée.
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Non satisfaction des images optique pour la région: présence quasi permanente des nuages au dessus de la zone d’étude.
Nécessité d’usage d’images satellitaires radar.
Usage des techniques spatiales et des données exogènes
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Module d’extraction d’une portion d’image sans perte d’information.
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Module d’évaluation des paramètres de texture
Fig4 Module d’évaluation des paramètres de texture pour une thématique
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Environnement de travail : le C++Builder
Flexibilité dans la manipulation des données d’images
Une bibliothèque assez riche en traitement d’images.
Pas de contrainte sur la taille de l’image à traiter.
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Données utilisées:
– 2 images radar ROS de ERS2– Les cartes
Approche neuronale– Effervescence de l’approche neuronale– Modèle à voisinage de 8– Modèle à grands voisinage
– Modèle à répartition directionnelle
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0 1 2 3 5 4 1 2
4 1 2 3 5 6 0 0
41 4 2 54 5 6 2 2
1 4 5 2 1 0 2 41
1 0 0 2 3 5 54 56
0 2 12 5 36 54 45 5
0 4 45 5 4 56 6 54
4 2 3 5 4 56 6 8
W =
Règle de connexion R(2,1,45o,135o)
C1(2,56,4)
C2(2,56,45)
C3(2,4,1)
C4(2,4,2)
Tx
Ty
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Trois principales phases :– Identification de la thématique– Identification des paramètres de texture
pertinents pour la thématique– Détermination de la classe d’appartenance de
chaque pixel de l’imageParamètres utilisés :
La différence Inverse Le moment différentiel Inverse La probabilité maximale L’importance des petits nombres L’importance de la profondeur La variance de différence
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Fig2. Quelques linéaments dans la chaîne montagneuse de Man
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Fig1. Mise en exergue du Sassandra et de quelques linéaments
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Entrée: image ROS de ERS2Une portion de l’image extraite au 1/300Méthode de vecteur de texture utilisée avec
7 paramètres différents
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Application la totalité de la méthode d’analyse par les réseaux de neurones
Utilisation d’une trentaine de paramètres de texture
Utilisation de l’ordre 3, 4 et 5