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dc.contributor.advisorGwyn, Hughfr
dc.contributor.advisorDubois, Jean-Mariefr
dc.contributor.authorRatté, Karolfr
dc.date.accessioned2014-05-15T13:17:15Z
dc.date.available2014-05-15T13:17:15Z
dc.date.created1999fr
dc.date.issued1999fr
dc.identifier.isbn0612467856fr
dc.identifier.urihttp://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/2118
dc.description.abstractRésmé: Le but de cette recherche est de déterminer le potentiel d’application du capteur RSO de RADARSAT pour son utilisation en cartographie des districts écologiques. La cartographie écologique est un système hiérarchique de perception et d’expression écologiques du territoire. Le district écologique (1 : 250 000) se définit comme une portion de territoire caractérisée par un patron propre du relief, de la géologie, de la géomorphologie et de la végétation régionale. Une des composantes du milieu qui nous permettent de le délimiter est la nature et l’épaisseur des formations meubles. Les objectifs visés par ce projet sont de déterminer le potentiel d’application de l’image radar pour ce type de cartographie ainsi que d’évaluer l’apport de l’analyse de texture dans le processus de classification des images radar. L’analyse de texture a été utilisée lors du traitement numérique des images. Le calcul du coefficient de variation d’un paramètre donné en fonction de la taille de la fenêtre nous a permis de déterminer que la fenêtre optimale pour le calcul des paramètres de texture est de 9 x 9. À partir de la matrice de corrélation, cinq paramètres de texture ont été retenus pour le processus de classification. Ces paramètres sont: l’homogénéité, le second moment angulaire, la corrélation, l’entropie et la moyenne. Combinés à l’image originale, ceux-ci nous ont permis d’identifier la majorité des formations meubles de la zone d’étude. Pour la combinaison des paramètres moyenne et second moment angulaire, on obtient une classification moyenne de 75,5 %. La combinaison des paramètres corrélation et homogénéité nous donne une classification moyenne de 71 % alors que, pour la combinaison second moment angulaire et corrélation, la classification moyenne est de 67,3 %. Pour ce qui est de la combinaison des paramètres entropie et corrélation, la classification moyenne est de 65,8 %. Le même processus a été appliqué sur une zone de vérification et les résultats obtenus sont comparables à ceux obtenus pour la zone d’étude.||Abstract: The purpose of this research is to determine the potential of the SAR sensor on RADARSAT to map ecological districts. Ecological mapping is a hierarchical system of the perception and expression of the ecology of a region. The ecological district (1:250 000) is defined as a part of a region that is characterised by its own topographic relief, geology, geomorphology and regional vegetation. One to the most important components of the milieu which allows us to delineate it is the type and thickness of the superficial deposits. The objectives of this project are to determine the potential of using radar images for this type of mapping and to evaluate the contribution of texture analyse in the classification process of radar images. Textural analysis was used in the numerical processing of the images. The calculation of the coefficient of variation of a textural messier as a function of the size of the measurement window suggested that the optimal window size was 9 x 9 pixels. Based on the correlation matrix of all the texture types, 5 parameters with the least correlations were retained for the classification procedure. These included homogeneity, the angular second moment, correlation, entropy and the mean. Combined with the original image data, it was possible to identify the majority of the deposits in the study area. Using the mean and the angular second moment, the mean classification accuracy was 75%. The combination of the correlation and the homogeneity gave an average accuracy of 71% while the combination of the angular second moment and the correlation gave 67,3%. Finally the combination of the entropy and correlation of parameters resulted in a classification accuracy of 65,8%. These same combination of parameters were applied in an independent validation area where the same level of accuracy were attained.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Karol Rattéfr
dc.titleIdentification de la composante "formations meubles" avec des images RSO de RADARSAT pour la cartographie des districts écologiques de l'île d'Anticosti (Québec)fr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineTélédétectionfr
tme.degree.grantorFaculté des lettres et sciences humainesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


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