Licence 3 AMT – ENV(2021 – 2022)

TD 3Télédétection NIVEAU 2

SAMUEL CORGNE

samuel.corgne@univ-rennes2.fr

Objectifs du TD4

➢Importer et ouvrir une image satellitaire

➢Afficher les métadonnées

➢Comprendre et interpréter une image satellitaire

➢Effectuer une classification non supervisée

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Classification non supervisée

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➢Classification uniquement basé sur les traitements statistiques d'image sans recours à un échantillonnage terrain.

➢Hypothèse de travail : les objets de l’image ayant une signature spectrale identique ou similaire sont supposés appartenir à une même classe d’occupation du sol

➢Exemple d’algorithmes de classification non supervisées:

➢ le regroupement par moyenne-K (K-means)➢ le regroupement par ISODATA ➢…

Données

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➢Image Sentinel 2

Travail à rendre

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➢Visualisation

- Où, Quand, Comment ?

- Visualiser et interpréter les bandes spectrales

- Effectuer une composition colorée vraie couleur et deux compositions fausses couleur de votre choix

- Interprétez vos résultats

Devoir à rendre

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➢Extraire les signatures spectrales des classes suivantes :

1. Surface en eau2. Surface en foret3. Surface en sol nu4. Surface en cultures

K-Means

➢ Application de l’algorithme K-Means

-Classification par partition des n pixels basée sur la méthode des centres mobiles

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Nuage de pixels à classer Classification des pixels

Surface en eau Surface bâtie

Surface en forêt

K-Means

➢ Principe général de la méthode du K-Means

- Affecter chaque individu à la classe dont le centre est le plus proche

- Recalculer les centres de classes à partir des individus rattachés jusqu’à convergence

-Image en sortie : une partition des individus caractérisée par les K centres de classes

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K-Means

➢ Principe général de la méthode du K-Means

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K-Means

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K-Means

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K-Means

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K-Means

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K-Means : reclass

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Reclasser votre K-Means en 4 classes :

1- Surface en eau2- Surface en sol nu3- Surface en forêt4- Surface en cultures

K-Means

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