Chapitre III : Matériels et méthodes
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Enfin, la dernière étape du prétraitement consiste à subdiviser l’image (subset) pour extraire la
zone d’étude.
3.2.5 Traitement : Classification supervisée des images Cohérence
Un but réaliste est la méthode de classification supervisé des zones urbaines et non urbaines
sur une image satellitaire. A chaque point de l’image, on souhaite pouvoir attribuer une étiquette
parmi une collection définie auparavant. Cette collection d’étiquettes est ce que l’on appelle
l’ensemble des classes. Un ensemble des classes pourrait être : ville, campagne, mer, montagne.
En zone agricole, un ensemble de classes serait : blé, orge, soja, maïs, forêt, route, urbain…
La classification (clustering) est une technique mathématique d’analyse de données pour
faciliter l’étude d’une population d’effectif important, particulièrement dans le domaine
d’occupation des sols.
Il y’a plusieurs types de classifications: supervisée, non supervisée. ( O. Pony,. 2004) a
proposé une taxonomie qui permet d’organiser ces types de manière claire et hiérarchique (figure
8).
Figure 7: Taxonomie de la classification (O. Pony,. 2004).
Il existe trois approches de classification :
a-Classification supervisée
En classification supervisée nous nous situons dans un cadre décisionnel. L’objectif est de
construire une règle de classement pour prédire l’appartenance de nouvelles variables à partir de
l’observation d’un ensemble de covariables (Mclachlan, 2004), contrairement à la classification