RAPPORT DAVANCEMENT Par Narcisse Talla Tankam CURAT-LETSfévrier-mars 2004.

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RAPPORT D’AVANCEMENT RAPPORT D’AVANCEMENT Par Narcisse Talla Tankam CURAT-LETS février-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