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Partie II : Matériels et méthodes
Chapitre V : Extraction automatique du trait de côte
Le paramètre du noyau γ et le paramètre d'erreur C sont, en effet, les deux principaux
facteurs affectant les performances du SVM (Ma et Sun, 2012). Pour déterminer les valeurs
optimales de ces paramètres, une procédure de validation croisée basée sur l'OA a été réalisée.
V.4.4 Post-traitement
La classification utilisant l'approche OBIA produit en sortie des données vectorielles,
tandis que l'approche PBIA produit des données matricielles. Par conséquent, la conversion
des résultats de la classification du format matriciel au format vectoriel (vectorisation) est
nécessaire. Cette vectorisation a été effectuée à l'aide des outils de conversion d'ArcGIS.
L'objectif est d'obtenir les limites des classes afin d'extraire le vecteur de la limite cible,
représentant l'indicateur du trait de côte. Les limites extraites à l’état brut sont des vecteurs
avec une forme en dents de scie (bruit) (figure V.15).
Pour éliminer la majeure partie de ce bruit, une méthode de lissage a été appliquée sur les
lignes extraites, il s’agit de l’algorithme de Ramer-Douglas-Peucker qui localise le point
médian de chaque étape du vecteur brut étagé en utilisant une distance de lissage. Différentes
distances de lissage ont été testées (5m, 10m, 20m, 30, 40m, 50m). Afin de choisir une distance
appropriée, le trait de côte lissé obtenu à partir de chaque distance et le trait de côte in-situ ont
été comparés.
Les distances de lissage de 5m à 30m ont maintenu une forme en dents de scie révélant de
grandes variations par rapport au trait de côte in-situ. Les distances de lissage de 40m et 50m
ont donné des traits de côte avec moins de variation simplifiant la forme en dents de scie. Ce
résultat est en corrélation avec ceux obtenus par C García-Rubio et al, (2015) qui ont
recommandé de lisser les vecteurs extraits à l'aide d'une distance de 50 m. Dans notre cas
d’étude, cette distance de lissage s’est avérée adéquate, car elle supprime les petites variations,
capture bien la forme du trait de côte et présente la variation la plus étroite par rapport au trait
de côte in situ.
Partie II : Matériels et méthodes
Chapitre V : Extraction automatique du trait de côte
Le paramètre du noyau γ et le paramètre d'erreur C sont, en effet, les deux principaux
facteurs affectant les performances du SVM (Ma et Sun, 2012). Pour déterminer les valeurs
optimales de ces paramètres, une procédure de validation croisée basée sur l'OA a été réalisée.
V.4.4 Post-traitement
La classification utilisant l'approche OBIA produit en sortie des données vectorielles,
tandis que l'approche PBIA produit des données matricielles. Par conséquent, la conversion
des résultats de la classification du format matriciel au format vectoriel (vectorisation) est
nécessaire. Cette vectorisation a été effectuée à l'aide des outils de conversion d'ArcGIS.
L'objectif est d'obtenir les limites des classes afin d'extraire le vecteur de la limite cible,
représentant l'indicateur du trait de côte. Les limites extraites à l’état brut sont des vecteurs
avec une forme en dents de scie (bruit) (figure V.15).
Pour éliminer la majeure partie de ce bruit, une méthode de lissage a été appliquée sur les
lignes extraites, il s’agit de l’algorithme de Ramer-Douglas-Peucker qui localise le point
médian de chaque étape du vecteur brut étagé en utilisant une distance de lissage. Différentes
distances de lissage ont été testées (5m, 10m, 20m, 30, 40m, 50m). Afin de choisir une distance
appropriée, le trait de côte lissé obtenu à partir de chaque distance et le trait de côte in-situ ont
été comparés.
Les distances de lissage de 5m à 30m ont maintenu une forme en dents de scie révélant de
grandes variations par rapport au trait de côte in-situ. Les distances de lissage de 40m et 50m
ont donné des traits de côte avec moins de variation simplifiant la forme en dents de scie. Ce
résultat est en corrélation avec ceux obtenus par C García-Rubio et al, (2015) qui ont
recommandé de lisser les vecteurs extraits à l'aide d'une distance de 50 m. Dans notre cas
d’étude, cette distance de lissage s’est avérée adéquate, car elle supprime les petites variations,
capture bien la forme du trait de côte et présente la variation la plus étroite par rapport au trait
de côte in situ.