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Partie II : Matériels et méthodes
Chapitre V : Extraction automatique du trait de côte
V.4 Traitement des données multi-spectrales par le Machine Learning
V.4.1 Analyse d’Image Orientée Pixel (Pixel Based Image Analysis- PBIA)
L’approche orientée pixel (Pixel Based Image Analysis- PBIA) repose sur l’information
spectrale des images satellitaires. Dans le cadre de cette étude, PBIA a été appliquée afin de
détecter le trait de côte, par le biais du logiciel de libre accès Orfeo Tool Box® (OTB) (figure
V.10). Ainsi, les trois types d’images (Pleaides, Sentinel-2 et Alsat) ont été utilisés, après le
prétraitement, pour tester la performance des algorithmes de Machine Learning (RF et SVM)
pour une analyse au niveau du pixel en utilisant des échantillons d’apprentissage.
V.4.2 Analyse d’Image Orientée Objet (Object Based Image Analysis -OBIA)
La Classification Orientée Objet (OBIA) repose sur une analyse des variables spectrales,
texturales et contextuelles de l’imagerie satellitaire. Le diagramme (figure V.11) représente les
différentes étapes de cette méthode appliquée pour détecter et ensuite extraire le trait de côte.
Figure V.10 : Diagramme des étapes de la classification supervisée orientée pixel
(PBIA).
Figure V.11: Diagramme des étapes de la classification orientée objet (OBIA).