Complémentarité des images optiques SENTINEL-2 avec les images radar SENTINEL-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique.

Dans cet article, nous évaluons les performances de classification de trois algorithmes non paramétriques (kNN, RF et SVM) en utilisant les données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Alos-Palsar-2 et Sentinel-2) et de leurs combinaisons. La zone d'étude choisie se caractérise p...

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Autores principales: Siham ACHARKI, Pierre Louis FRISON, Mina AMHARREF, Hanna KHOJ, Samed BERNOUSSI
Formato: article
Lenguaje:EN
FR
Publicado: Société Française de Photogrammétrie et de Télédétection 2021
Materias:
Acceso en línea:https://doaj.org/article/6327bf3975cf4f31a46e88d4d6804ee1
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spelling oai:doaj.org-article:6327bf3975cf4f31a46e88d4d6804ee12021-12-05T02:15:32ZComplémentarité des images optiques SENTINEL-2 avec les images radar SENTINEL-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique.10.52638/rfpt.2021.5991768-97912426-3974https://doaj.org/article/6327bf3975cf4f31a46e88d4d6804ee12021-11-01T00:00:00Zhttps://rfpt.sfpt.fr/index.php/RFPT/article/view/599https://doaj.org/toc/1768-9791https://doaj.org/toc/2426-3974 Dans cet article, nous évaluons les performances de classification de trois algorithmes non paramétriques (kNN, RF et SVM) en utilisant les données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Alos-Palsar-2 et Sentinel-2) et de leurs combinaisons. La zone d'étude choisie se caractérise par un climat méditerranéen subhumide et une topographie très accidentée qui rend la classification d’occupation du sol particulièrement difficile. En outre, elle contient une aire protégée nommée Jbel Moussa et présente une diversité biologique exceptionnelle. Afin de suivre le couvert végétal de cette dernière, nous avons acquis et prétraités les images satellitaires optiques et radar pour la période du 1er janvier au 31 décembre 2017. Ensuite, nous avons combiné les trois satellites, soit douze scénarios produits. Des cartes de classifications illustrent notre approche. Un total de trente-six classifications a été obtenu, en se basant sur sept classes : eau, bâtiment et infrastructures, sol nu, végétation peu dense, prairies, forêt peu dense et forêt dense. Les résultats ont montré que pour tous les scénarios, la précision globale la plus élevée a été produite par RF (53,03%-93,06%), suivie de kNN (49,16%-89,63%), tandis que SVM (47,86%-86,08%) a produit la précision de classification la plus faible. L'étude a également montré une similitude entre les performances de la combinaison des trois satellites et celles de Sentinel-2 seul.  Les estimations de la superficie pour les différentes classes vont de 0,85 km2 (0,11% de la zone d'étude) à 326,84 km2 (41,31% de la zone d'étude) Siham ACHARKIPierre Louis FRISONMina AMHARREFHanna KHOJSamed BERNOUSSISociété Française de Photogrammétrie et de TélédétectionarticleSentinel-1, Sentinel-2, Alos-Palsar-2, RF, SVM, kNN, Aire protégéeInstruments and machinesQA71-90Applied optics. PhotonicsTA1501-1820Cellular telephone services industry. Wireless telephone industryHE9713-9715ENFRRevue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, Vol 223 (2021)
institution DOAJ
collection DOAJ
language EN
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topic Sentinel-1, Sentinel-2, Alos-Palsar-2, RF, SVM, kNN, Aire protégée
Instruments and machines
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Applied optics. Photonics
TA1501-1820
Cellular telephone services industry. Wireless telephone industry
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Siham ACHARKI
Pierre Louis FRISON
Mina AMHARREF
Hanna KHOJ
Samed BERNOUSSI
Complémentarité des images optiques SENTINEL-2 avec les images radar SENTINEL-1 et ALOS-PALSAR-2 pour la cartographie de la couverture végétale : application à une aire protégée et ses environs au Nord-Ouest du Maroc via trois algorithmes d’apprentissage automatique.
description Dans cet article, nous évaluons les performances de classification de trois algorithmes non paramétriques (kNN, RF et SVM) en utilisant les données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Alos-Palsar-2 et Sentinel-2) et de leurs combinaisons. La zone d'étude choisie se caractérise par un climat méditerranéen subhumide et une topographie très accidentée qui rend la classification d’occupation du sol particulièrement difficile. En outre, elle contient une aire protégée nommée Jbel Moussa et présente une diversité biologique exceptionnelle. Afin de suivre le couvert végétal de cette dernière, nous avons acquis et prétraités les images satellitaires optiques et radar pour la période du 1er janvier au 31 décembre 2017. Ensuite, nous avons combiné les trois satellites, soit douze scénarios produits. Des cartes de classifications illustrent notre approche. Un total de trente-six classifications a été obtenu, en se basant sur sept classes : eau, bâtiment et infrastructures, sol nu, végétation peu dense, prairies, forêt peu dense et forêt dense. Les résultats ont montré que pour tous les scénarios, la précision globale la plus élevée a été produite par RF (53,03%-93,06%), suivie de kNN (49,16%-89,63%), tandis que SVM (47,86%-86,08%) a produit la précision de classification la plus faible. L'étude a également montré une similitude entre les performances de la combinaison des trois satellites et celles de Sentinel-2 seul.  Les estimations de la superficie pour les différentes classes vont de 0,85 km2 (0,11% de la zone d'étude) à 326,84 km2 (41,31% de la zone d'étude)
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