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dc.contributor.advisorKabanza, Frodualdfr
dc.contributor.advisorBénié, Goze Bertinfr
dc.contributor.authorRousseau, Kami Afr
dc.date.accessioned2014-05-16T15:27:26Z
dc.date.available2014-05-16T15:27:26Z
dc.date.created2002fr
dc.date.issued2002fr
dc.identifier.isbn0612806383fr
dc.identifier.urihttp://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4560
dc.description.abstractDans ce mémoire, nous présentons le développement d'un didacticiel conçu pour résoudre le problème de la sélection d'images de télédétection à des fins de cartographie forestière. La sélection thématique réduit la durée du processus de choix en éliminant la nécessité de vérifier si chaque image est pertinente au thème d'intérêt. Elle permet d'assurer une réutilisation maximale des images déjà disponibles. L'utilisation d'un système tutoriel intelligent permet à l'utilisateur de recevoir un suivi. Les différents modules sont développés avec le langage Java. Le moteur d'inférence est le logiciel Java Expert System Shell (JESS) de Sandia National Laboratories. L'entrée des images dans le système se fait manuellement avec le logiciel Géomatica de PCI Geomatics et leur manipulation est effectuée par la librairie Java Advanced Imaging de Sun Microsystems. La base de données est Microsoft Access. Ce didacticiel est un des agents du Système Intelligent de Traitement d'Images (SITI), développé par l'Équipe Spécialisée en TRaitement d'Images de TÉLédétection (ESTRITEL) du Centre d'applications et de recherches en télédétection (CARTEL), de l'Université de Sherbrooke. Le projet SITI bénéficie d'un financement CRSNG.fr
dc.language.isofrefr
dc.publisherUniversité de Sherbrookefr
dc.rights© Kami A. Rousseaufr
dc.titleSélection experte d'images de télédétectionfr
dc.typeMémoirefr
tme.degree.disciplineInformatiquefr
tme.degree.grantorFaculté des sciencesfr
tme.degree.levelMaîtrisefr
tme.degree.nameM. Sc.fr


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