Apprentissage de connaissances structurelles à partir de cartes et classification multi-classes : Application à la mise a jour de cartes doccupation du solReportar como inadecuado




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1 UMR 228 Espace-Dev, Espace pour le développement 2 UAG - Université des Antilles et de la Guyane 3 CEREGMIA - Centre de Recherche en Economie, Gestion, Modélisation et Informatique Appliquée 4 IRIT - Institut de recherche en informatique de Toulouse

Résumé : Le nombre de satellites et de capteurs pour la télédétection dédiés à l-observation de la Terre ne cesse d-augmenter, permettant ainsi d-avoir une masse de données importante en particulier en matière d-images. Parallèlement, un effort permanent vise, d-une part, à améliorer l-accès à ces données et, d-autre part, à développer d-avantages d-outils pour les manipuler. De tels efforts sont particulièrement utiles dans des contextes socio-environnementaux très dynamiques spatialement et temporellement, pour lesquels il est nécessaire de suivre et de prédire les événements environnementaux et sociétaux. En revanche, en présence d-un tel flux de données, nous avons besoin de méthodes automatiques d-interprétation d-images. Une solution envisageable pour répondre à ce besoin est de bénéficier des atouts de l-intelligence artificielle pour l-obtention de cartes d-occupation du sol issues d-une classification des régions des images. Afin de contribuer à l-automatisation de la classification, nous proposons une méthode d-induction de règles interprétables par des non-experts et mettant en évidence, explicitement, des connaissances structurelles. Cette méthode s-appuie sur la programmation logique inductive (PLI) et en particulier sur le système inductif -Aleph-. L-application de la méthode de classification Multi-class Rule Set Intersection (MRSI) permet ensuite de classifier tout nouvel objet au regard des ses caractéristiques intrinsèques et de celles des objets environnants. Nous avons appliqué notre méthodologie à l-étude de la dynamique du littoral de la Guyane Française. Suite à ce travail, nous avons induit 136 règles de classification pour 38 classes d-occupation du sol. Ces règles sont intelligibles et simples à interpréter de par l-utilisation de la logique du premier ordre. Les performances du système ont été évaluées par la validation croisée. En moyenne, la précision, la spécificité et la sensibilité sont, respectivement, égales à 84,62%, 99,57% et 77,22%. Ces résultats quantitatifs montrent une bonne performance de la méthodologie pour la mise à jour automatique de cartes d-occupation du sol et-ou l-assistance aux opérateurs utilisant l-analyse d-image orientée-objet.

Mots-clés : Programmation Logique Inductive (PLI) Apprentissage Télédétection Système d-In- formation Géographique (SIG) Cartes d-occupation du sol





Autor: Meriam Bayoudh - Emmanuel Roux - Richard Nock - Gilles Richard -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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