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  Algorithmes à arbre de décision appliqués à la classification d’une image satellite
  Mada-Géo : journal des sciences de la terre, Volume 13, mai 2009, ISSN 2074-4587 pp:46 - 51

  Auteur(s)  : Rakotoarimanana R.S., Rakotoniaina S., Rakotondraompiana S.

  Auteur correspondant :

  Mots-clés : IMAGES DE TELEDETECTION/CLASSIFICATION/ARBRE DE DECISION/ DISTRIBUTION
  
  

  Résumé de l’article

  [FR] Un classificateur d’images courant en traitement d’images utilise le principe de maximum de vraisemblance (MDV), il est bien adapté aux classes dont les distributions de pixels sont gaussiennes. Dans cette étude, nous utilisons des classificateurs non paramétriques, à arbre de décision : ID.3, C4.5 et CART. Les critères de division sont respectivement : entropie, ratio et indice de Gini. A partir des pixels appartenant aux parcelles d’entraînement, nous avons créé une règle de décision pour classifier les pixels d’une image donnée. Après la construction de l’arbre, nous avons procédé à l’élagage qui consiste à supprimer les feuilles ou nœuds peu représentatifs. L’image utilisée est une image Landsat de la région d’Alaotra acquise au mois d’Avril 1993 avec une taille de 512x512 pixels, une résolution de 30 m et un nombre de classes égal à 8. La comparaison des résultats a montré que les classificateurs à arbre de décision permettent d’obtenir de meilleures valeurs de kappa et de précisions globales par rapport à celles du classificateur MDV (0.8887 et 90,66%).

  [MG]

  [EN]

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