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Résumé du colloque
Nous présentons dans ce travail les résultats d'une étude préliminaire sur l'utilisation des données radar ERS1 et optique HRV de SPOT pour le suivi de la croissance périphérique de la ville de Yaounde (Cameroun). La contribution principale de cette étude est l'élaboration d'une méthode de classification non paramétrique des données multisources basée sur une combinaison judicieuse de l'analyse de texture, de la morphologie mathématique et des réseaux de neurones artificiels. La méthode des matrices de co-occurrence du second ordre et la morphologie mathématique sont utilisées pour la transformation des données de base. Un perceptron multicouche est ensuite utilisé pour la classification des images morphologiques et texturales résultantes. Les résultats obtenus montrent que la méthode proposée présente de nombreux avantages comparativement aux méthodes conventionnelles de classification multispectrale comme la méthode du maximum de vraisemblance.
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