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Colloque
Lors des catastrophes naturelles dues aux inondations et aux tempêtes côtières, le déplacement des populations et leur gestion constituent un problème complexe de géo-information (soins de santé, évacuations, eau potable, alimentation, etc.). Depuis les désastres de 2000 et 2001, où 22 des 24 provinces du Cambodge ont été affectées (3.4 millions de personnes, 347 décès), la gestion des inondations est devenue une priorité aux niveaux national et régional pour les pays membres de la Mekong River Commission (MRC). La déforestation intensive, la modification du réseau hydrologique, l’expansion urbaine rapide et la disparition des bassins de réception des eaux sont des …
Colloque
Au cours des années, la télédétection a beaucoup progressé et un nombre grandissant de capteurs à très haute résolution spatiale fournissent maintenant des données sur une base régulière. Cependant, la plupart des applications utilisent encore des techniques de traitement d’images inadéquates développées pour les images de faible ou moyenne résolution spatiales, soit la classification d’un vecteur multi-dimensionnel pour un pixel donné. Or, il est évident que de telles méthodes sont sous-optimales et peuvent mener à des résultats erronés sur ce type de données. À l’intérieur des images à très haute résolution spatiale, il est évident que deux pixels voisins font …
Colloque
Les méthodes d'interprétation automatique d'images sont nombreuses et les algorithmes de segmentation qu'elles utilisent, sont, pour la plupart, conçus pour cadrer avec plusieurs domaines d'application. Cette généralisation altère souvent la précision des résultats. Aussi proposons-nous, pour réaliser un inventaire agricole plus précis, de modifier quelques algorithmes de segmentation existants par des procédures basées sur le contexte spectral, spatial et temporel et sur les paramètres agrométéorologiques. Les modifications apportées sont évaluées à l'aide des données multispectrales aéroportées prises à Melfort (Saskatchewan) au cours de l'été 1983.
Colloque
Les méthodes d'interprétation automatique d'images sont nombreuses et les algorithmes de segmentation qu'elles utilisent, sont, pour la plupart, conçus pour cadrer avec plusieurs domaines d'application. Cette généralisation altère souvent la précision des résultats. Aussi proposons-nous, pour réaliser un inventaire agricole plus précis, de modifier quelques algorithmes de segmentation existants par des procédures basées sur le contexte spectral, spatial et temporel et sur les paramètres agrométéorologiques. Les modifications apportées sont évaluées à l'aide des données multispectrales aéroportées prises à Melfort (Saskatchewan) au cours de l'été 1983.
