1 juillet 2013
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Thi-Thanh-Hiên Pham et al., « CLASSIFICATION ORIENTÉE OBJET D'UNE IMAGE QUICKBIRD DE LA VILLE DE HANOI (VIÊTNAM) : ÉTUDE EMPIRIQUE DES PARAMÈTRES DE SEGMENTATION », HAL-SHS : géographie, ID : 10670/1.necxeb
L'arrivée de l'imagerie satellite à très haute résolution spatiale (THRS) ouvre de nouvelles applications en télédétection urbaine. Malgré les nombreux avantages de l'approche orientée objets pour le traitement de l'image à THRS en milieu urbain, les paramètres de réalisation de cette approche sont encore peu documentés. L'objectif de l'article est de déterminer de façon empirique les paramètres de segmentation pour l'extraction des objets urbains à partir d'une image Quickbird (0,7 m). L'étude porte sur un milieu urbain dense, soit un des districts centraux de la ville de Hanoi (Viêtnam). Les tests empiriques sont effectués sur les paramètres de segmentation dans eCognition, notamment les ratios de couleur/forme et de compacité/lissage. Pour les classes d'eau et de végétation (zones agricoles, arbres de parcs, arbres au bord des rues, arbres isolés), la couleur est nettement plus importante que la forme et ce, avec une faible compacité de segmentation. L'extraction d'une grande route est satisfaisante avec une faible compacité, mais les petites rues ne sont pas adéquatement classifiées. Pour les îlots de bâtiments, la forme est plus pertinente que la couleur et la compacité est plus importante que le lissage. Afin d'améliorer la classification des arbres dispersés et des petites rues, nous recommandons d'utiliser des données d'altitude ou de plus haute résolution spectrale ainsi que des méthodes de traitement d'images plus adaptées. Mots clés : approche orientée objet, Quickbird, paramètres de segmentation, milieu urbain