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dc.contributor.advisorBénié, Goze Bertinfr
dc.contributor.advisorBoucher, Jean-Marcfr
dc.contributor.authorGermain, Mickaëlfr
dc.date.accessioned2014-05-15T18:08:58Z
dc.date.available2014-05-15T18:08:58Z
dc.date.created2006fr
dc.date.issued2006fr
dc.identifier.urihttp://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/2679
dc.description.abstractL'objectif de cette recherche est de développer un nouveau système de fusion évidentielle avec une approche statistique floue dans l'estimation des masses, et de l'appliquer à la classification multisource des données de télédétection. Contrairement à la fusion bayésienne et à la fusion possibiliste, la fusion évidendielle possède des outils efficaces pour la gestion de données imprécises et incertaines, mais il n'existe aucune méthode générique dans l'estimation automatique de ces deux notions. D'un côté, il existe des méthodes d'estimation purement statistique qui ont tendance à ne prendre en compte que l'incertitude des informations, et d'un autre côté, il existe des méthodes d'estimation floue qui ne gèrent que la notion d'imprécision. Notre recherche s'est focalisée sur le développement d'une méthode d'estimation statistique floue généralisée aux données multispectrales. Cette méthode est non-dirigée, elle est utilisée pour initialiser de façon automatique les jeux de masses dans la théorie de l'évidence. La classification multisource obtenue, avec nos données de télédétection, donne de meilleurs résultats que les fusions bayésienne et évidentielles avec différentes estimations des masses.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Mickaël Germainfr
dc.titleClassification multisource par la fusion évidentielle avec une nouvelle approche statistique flouefr
dc.typeThèsefr
tme.degree.disciplineGéomatique appliquéefr
tme.degree.grantorFaculté des lettres et sciences humainesfr
tme.degree.levelDoctoratfr
tme.degree.namePh.D.fr


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