| | | | |
| | | | |
|
Inondations Thessalonique (Grèce)Tremblements de terre IntroductionTremblement de terre d'IzmitOuragans Ondes de tempêteL'ouragan KatrinaVolcans IntroductionCeinture volcanique andineEtnaNyiragongo et Nyamuragira
| | | | | | | | Résultat de classification | | Exercice 2: Détection de la lave et classification dirigée - suite
Le résultat doit ressembler à l'image de gauche.
| | | Classification avec modification des couleurs | Si vous avez modifié les couleurs manuellement, le résultat ressemblera à l'image de droite. Trois fenêtres permettent de visualiser les résultats de la classification (voir le didacticiel LEOWorks p. 57) : 1) la fenêtre Class statistics indique le nombre de pixels et leur pourcentage par rapport à la totalité des pixels de l'image, 2) la fenêtre Legend indique les couleurs et leur description, et 3) la fenêtre Legend customize permet de changer les couleurs par un clic sur le bouton de couleur correspondant (afin de mieux représenter l'environnement « réel »). Pour ouvrir la fenêtre Legend, cliquez sur l'icône ‘L’.
1. Observez le résultat de classification et essayez de l'interpréter.
2. Décrivez quelles caractéristiques ont été assignées à quelles classes.
3. Voyez-vous des erreurs flagrantes où l'algorithme n'a pas fonctionné correctement ?
4. Y a-t-il eu parfois des erreurs de classification pour la lave ?
5. Que pourriez-vous faire pour améliorer le résultat de classification ?
6. Comparez les résultats avec l'image composite en fausse couleur 4-5-3.
Vous constaterez que l'algorithme est performant, malgré la présence de quelques erreurs, comme la zone côtière le long des points d'eau qui a été classée à tort comme lave ou ombre, et les ombres des nuages qui ont été, dans certains cas, identifiés comme des zones urbaines. La lave volcanique a été efficacement détectée, sauf dans la ville de Goma, où elle a été partiellement classée comme zone urbaine (problème de pixels mélangés).
Compte tenu du paysage de la zone, la résolution de 30 m convient à la détection de lave et à l'identification des gros centres urbains. Cependant, elle ne suffit pas pour détecter les rues, et elle génère des erreurs de classification dans les zones urbaines, ce qui pourrait être très grave en cas de catastrophe. | |
| | Nyiragongo et Nyamuragira Nyiragongo et NyamuragiraDétection des changements et évaluation des dangers Détection des changements et évaluation des dangers: Feuille de travailExercice 1 : Découvrir et comprendre les volcansExercice 2 : Détection de la lave et classification dirigéeExercice 3 : Détection des changements multi-temporels et surveillanceEduspace - Télécharger Nyiragongo_Landsat.zipEduspace - Logiciels LEOWorks 3LEOWorks 3 Tutorial
|