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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Images de télédétection – Classification'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 4 May 2024

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Journal articles on the topic "Images de télédétection – Classification"

1

Matsaguim Nguimdo, Cédric Aurélien, and Emmanuel D. Tiomo. "FORET D'ARBRES ALEATOIRES ET CLASSIFICATION D'IMAGES SATELLITES : RELATION ENTRE LA PRECISION DU MODELE D'ENTRAINEMENT ET LA PRECISION GLOBALE DE LA CLASSIFICATION." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 222 (November 26, 2020): 3–14. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2020.477.

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Abstract:
Résumé: En télédétection, il existe un grand nombre d'algorithmes permettant de classifier une image satellite. Parmi ces algorithmes de classification, la Forêt d'Arbres Aléatoires apparait comme particulièrement performant. Cette étude a pour objectifs d'évaluer (1) l'importance de la sélection des images pour le niveau de précision du modèle d'entrainement et (2) la nature de la relation qui existe entre le niveau de précision du modèle et celui de la précision globale de la carte thématique résultant de la classification de l'image satellite avec cet algorithme de classification. A partir
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Harris, Jeff R., Juan X. He, Robert Rainbird, and Pouran Behnia. "A Comparison of Different Remotely Sensed Data for Classifying Bedrock Types in Canada’s Arctic: Application of the Robust Classification Method and Random Forests." Geoscience Canada 41, no. 4 (2014): 557. http://dx.doi.org/10.12789/geocanj.2014.41.062.

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Abstract:
The Geological Survey of Canada, under the Remote Predictive Mapping project of the Geo-mapping for Energy and Minerals program, Natural Resources Canada, has the mandate to produce up-to-date geoscience maps of Canada’s territory north of latitude 60°. Over the past three decades, the increased availability of space-borne sensors imaging the Earth’s surface using increasingly higher spatial and spectral resolutions has allowed geologic remote sensing to evolve from being primarily a qualitative discipline to a quantitative discipline based on the computer analysis of digital images. Classific
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Benmostefa, Soumia, and Hadria Fizazi. "Classification automatique des images satellitaires optimisée par l'algorithme des chauves-souris." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 203 (April 8, 2014): 11–17. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.25.

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Abstract:
Cet article propose une nouvelle approche de classification automatique non supervisée des images. La classification est l'une des opérations les plus importantes dans plusieurs domaines d'analyse d'images telles que la médecine et la télédétection. Elle consiste à rechercher les différents thèmes constituant une scène représentée. Cependant, en raison de sa complexité plusieurs méthodes ont été proposées, spécifiquement des méthodes d'optimisation. Nous nous intéressons à la technique des chauves-souris, une métaheuristique d'optimisation biologique très récente, visant à modéliser le comport
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Gasmi, Anis, Antoine Masse, Danielle Ducrot, and Hédi Zouari. "Télédétection et photogrammétrie pour l'étude de la dynamique de l'occupation du sol dans le bassin versant de l'oued Chiba (Cap-Bon, Tunisie)." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 215 (August 16, 2017): 43–51. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2017.344.

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Abstract:
L'article présente les résultats de l'étude de l'évolution spatiale et temporelle de l'occupation du sol dans le bassin de l'Oued Chiba (200 km2) situé au Nord-Est de la Tunisie. Cette analyse est fondée sur une classification de données de télédétection (images Landsat TM des années 1992, 2011 et une image ASTER de l'année 2001) et de photographies aériennes à l'échelle de 1/20 000 (des années 1962, 1974 et 1984). La méthode de classification des images satellites utilisées est un classifieur supervisé de type séparateur à vastes marges (SVM) avec un noyau gaussien.L'analyse de l'occupation d
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Tegno Nguekam, Eric Wilson, Salomon C. Nguemhe Fils, Joachim Etouna, and Simon Njeudeng Tenku. "ANALYSE DE LA DEFORESTATION DANS LA PERIPHERIE OUEST DE LA RESERVE DE BIOSPHERE DU DJA AU CAMEROUN, A PARTIR D'UNE SERIE MULTI-ANNUELLE D'IMAGES LANDSAT." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 222 (November 26, 2020): 31–41. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2020.434.

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Abstract:
Résumé : Dans cet article, il est question d’évaluer la déforestation dans la périphérie Ouest de la réserve de Biosphère du Dja à travers les techniques de Télédétection et de Système d’Information Géographique. Pour cela, 08 images Landsat de date différentes (2011 à 2018) ont été utilisées pour produire les cartes d’occupation du sol, à travers la méthode de classification supervisée et l’algorithme « maximum likelihood ». Les classes d’occupation de sol retenues pour cette classification sont : forêt dense, forêt dégradée, zone de culture, zone marécageuse, zone d’habitation, sol nu et eau
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Dechaïcha, Assoule, and Djamel Alkama. "DÉTECTION DU CHANGEMENT DE L’ÉTALEMENT URBAIN AU BAS-SAHARA ALGÉRIEN : APPORT DE LA TÉLÉDÉTECTION SPATIALE ET DES SIG. CAS DE LA VILLE DE BISKRA (ALGÉRIE)." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 222 (November 26, 2020): 43–51. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2020.486.

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Abstract:
L’étalement urbain constitue un des problèmes majeurs que connaissant les oasis du Bas-Sahara algérien. Le suivi et la compréhension de son évolution spatiale demeurent une étape essentielle dans toute démarche de développement soutenable de la ville oasienne. Les autorités locales ne disposent pas d’outils appropriés, susceptibles d’être mis à jour régulièrement, pour leur permettre d’agir efficacement en matière de planification et d’aménagement spatial. La télédétection spatiale et les Systèmes d’Information Géographique (SIG) offrent des opportunités permettant de surmonter ces difficultés
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Hili, Aïman, Rachid Bissour, Farid Jaa, Hanane Reddad, and Yassine El Jouhary. "Etude de la dynamique spatio-temporelle de la forêt des Ait Daoud ou Ali (Haut Atlas central, Maroc) en utilisant les techniques géospatiales." Revista de Estudios Andaluces, no. 43 (2022): 208–25. http://dx.doi.org/10.12795/rea.2022.i43.11.

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Abstract:
Depuis longtemps l’Homme cherche l’exploitation des ressources naturelles à des fines quotidiennes. Ainsi, le développement scientifique et technologique actuel lui a facilité et lui a donné des vraies opportunités pour la surexploitation de ces ressources en général et du couvert végétal en particulier. Afin de montre cette exploitation nous voulons, dans le présent article, étudier l’évolution du couvert végétal de la forêt des Ait Daoud ou Ali, située dans le Haut Atlas central sur une superficie de 30 860 ha, entre 1972, 1999 et 2020, en se basant sur la télédétection et l’outil SIG. Pour
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Aouragh, Mbark, Bernard Lacaze, Micheline Hotyat, Rachid Ragala, and Ahmed El Aboudi. "Cartographie et suivi de la densité des arbres de l'arganeraie (sud-ouest du Maroc) à partir d'images de télédétection à haute résolution spatiale." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 203 (April 8, 2014): 3–9. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2013.24.

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Abstract:
L'étude porte sur la cartographie du couvert arboré de la forêt claire d'arganiers du sud-ouest du Maroc. Les données utilisées sont une image IKONOS de 2003 et une image GeoEye de 2011, extraite de Google Earth ; cette dernière est corrigée géométriquement pour être superposable à l'image IKONOS (résolution spatiale 1m). L'approche de classification orientée objet permet de cartographier de façon assez satisfaisante les couronnes des arbres sur les deux images. Cependant la comparaison des résultats des deux classifications laisse apparaître des artefacts et ne peut servir à une analyse diach
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Messner, François, Jeannine Corbonnois, and Fanny Stella Tchitouo Ntenzou. "Analyse de l'incertitude et de la précision thématique de classifications GEOBIA d'une image WorldView-2." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no. 216 (April 19, 2018): 19–37. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2018.310.

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Abstract:
L'évaluation de la précision des cartes thématiques produites par télédétection est une finalité de tout processus de classification modélisant le paysage. Reposant traditionnellement sur la matrice de confusion, elle peut être complétée par des méthodes alternatives plus à même de prendre en compte le biais relatif à la sélection des échantillons d'apprentissage, ainsi que par l'emploi d'approches représentant spatialement l'incertitude inhérente aux classifications. Une telle démarche est adoptée dans cet article, en évaluant la précision à l'aide des estimateurs du Maximum de Probabilité a
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Boubacar, Ouedraogo, Dibi N’Da Hyppolite, and Nanan Noël Kouman Kouassi. "Apport des Donnees d’Observation de la Terre Dans l’Evaluation du Potentiel Forester de la Reserve Narutelle Mabi- Yaya au Sud-est de la Cote d’Ivoire." European Scientific Journal, ESJ 19, no. 21 (2023): 210. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2023.v19n21p210.

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Abstract:
La réserve naturelle Mabi-Yaya (RNMY) a été créée à travers le décret n° 2019-897 du 30 octobre 2019 par le gouvernement de la Côte d’Ivoire pour palier le problème de pression anthropique qui pèse sur la zone. Elle est située dans le Sud-est de la Côte d’Ivoire et regorge une diversité floristique très riche. La présente étude vise à améliorer les connaissances sur le potentiel forestier de la réserve et les différentes pressions qu’elle subit, pour sa gestion durable. La réalisation de cette étude a été faite à travers les approches de télédétection qui ont consisté à la classification de de
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Dissertations / Theses on the topic "Images de télédétection – Classification"

1

Maggiori, Emmanuel. "Approches d'apprentissage pour la classification à large échelle d'images de télédétection." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017AZUR4041/document.

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Abstract:
L’analyse des images satellite et aériennes figure parmi les sujets fondamentaux du domaine de la télédétection. Ces dernières années, les avancées technologiques ont permis d’augmenter la disponibilité à large échelle des images, en comprenant parfois de larges étendues de terre à haute résolution spatiale. En plus des questions évidentes de complexité calculatoire qui en surgissent, un de plus importants défis est l’énorme variabilité des objets dans les différentes régions de la terre. Pour aborder cela, il est nécessaire de concevoir des méthodes de classification qui dépassent l’analyse d
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El, Ghouat Mohamed Abdelwafi. "Classification markovienne pyramidale adaptation de l'algorithme ICM aux images de télédétection." Thesis, National Library of Canada = Bibliothèque nationale du Canada, 1997. http://www.collectionscanada.ca/obj/s4/f2/dsk3/ftp04/nq26379.pdf.

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Trias-Sanz, Roger. "Semi-automatic rural land cover classification from high resolution remote sensing images." Paris 5, 2006. http://www.theses.fr/2006PA05S005.

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Abstract:
Cette thèse présente un chaine d'analyse d'image qui, à partir d'images numériques à haute résolution et à trois ou quatre canaux (50 cm, couleur et, dans certains cas, proche infrarouge), mais aussi en s'appuyant sur le parcellaire cadastral, rend une segmentation des images en parcelles agraires (champs, forêts, vignes,. . . ) et une classification de celles-ci, avec une très haute fiabilité, et attribue à chaque segment classifié une mesure qui indique la confiance que le système a en cette classification. Elle inclut une étude sur l'intérêt de la texture et les espaces de couleur pour la s
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Quirin, Arnaud. "Découverte de règles de classification par approche évolutive : Application aux images de télédétection." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 2005. http://www.theses.fr/2005STR13193.

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5

Audebert, Nicolas. "Classification de données massives de télédétection." Thesis, Lorient, 2018. http://www.theses.fr/2018LORIS502/document.

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Abstract:
La multiplication des sources de données et la mise à disposition de systèmes d'imagerie à haute résolution a fait rentrer l'observation de la Terre dans le monde du big data. Cela a permis l'émergence de nouvelles applications (étude de la répartition des sols par data mining, etc.) et a rendu possible l'application d'outils statistiques venant des domaines de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur. Cette thèse cherche à concevoir et implémenter un modèle de classification bénéficiant de l'existence de grande bases de données haute résolution (si possible, annotées) et cap
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Dos, santos Jefersson Alex. "Semi-automatic Classification of Remote Sensing Images." Phd thesis, Université de Cergy Pontoise, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00878612.

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Abstract:
A huge effort has been made in the development of image classification systemswith the objective of creating high-quality thematic maps and to establishprecise inventories about land cover use. The peculiarities of Remote SensingImages (RSIs) combined with the traditional image classification challengesmake RSI classification a hard task. Many of the problems are related to therepresentation scale of the data, and to both the size and therepresentativeness of used training set.In this work, we addressed four research issues in order to develop effectivesolutions for interactive classification
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Lagrange, Adrien. "From representation learning to thematic classification - Application to hierarchical analysis of hyperspectral images." Thesis, Toulouse, INPT, 2019. http://www.theses.fr/2019INPT0095.

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Abstract:
De nombreuses approches ont été développées pour analyser la quantité croissante de donnée image disponible. Parmi ces méthodes, la classification supervisée a fait l'objet d'une attention particulière, ce qui a conduit à la mise au point de méthodes de classification efficaces. Ces méthodes visent à déduire la classe de chaque observation en se basant sur une nomenclature de classes prédéfinie et en exploitant un ensemble d'observations étiquetées par des experts. Grâce aux importants efforts de recherche de la communauté, les méthodes de classification sont devenues très précises. Néanmoins,
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DUPUIS, XAVIER ROLAND GEORGES. "Etude de modeles non-lineaires dans le cadre de l'imagerie coherente. Application a la classification et a l'interferometrie d'image radar a ouverture synthetique." Nice, 1999. http://www.theses.fr/1999NICE5342.

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Abstract:
Ce memoire est consacre a trois traitements de l'imagerie coherente et plus particulierement radar. Les donnees mesurees forment des images complexes, qui sont traitees tant sur le module que sur la phase. L'approche du filtrage du bruit de chatoiement, qui entache l'image du module, est basee sur la minimisation d'un critere deterministe non-lineaire. Le critere qui est defini prend explicitement en compte l'aspect multiplicatif de ce bruit et preserve les structures de l'image tout en lissant les zones homogenes. De plus, les coefficients qui ponderent l'influence des differents termes de ce
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9

Blansché, Alexandre. "Classification non supervisée avec pondération d'attributs par des méthodes évolutionnaires." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 2006. https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2006/BLANSCHE_Alexandre_2006.pdf.

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Lehureau, Gabrielle. "Fusion de données optique et radar à haute résolution en milieu urbain." Paris, Télécom ParisTech, 2010. http://www.theses.fr/2010ENST0035.

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Abstract:
La nouvelle génération de satellites de télédétection, optique et radar, avec des résolutions de l'ordre du mètre, introduit de nouvelles problématiques, notamment en reconnaissance des formes et interprétation des données. La complémentarité entre ces deux types d'images en terme d'utilisation et d'information délivrée montre l'intérêt d'une interprétation conjointe. Nous proposons une méthode de recalage des images optique et radar fondée sur le contenu de la scène et sans utilisation des paramètres capteurs. Notre approche permet de déterminer la transformation rigide entre les images à tra
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Books on the topic "Images de télédétection – Classification"

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Létourneau, Guy. Description des données brutes de télédétection. Centre Saint-Laurent, Conservation de l'environnement, Environnement Canada, 1996.

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M, Benning Vivien, and Ching Neville P, eds. Classification of remotely sensed images. A. Hilger, 1987.

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Minvielle, Erwann. L' analyse statistique et spatiale: Statistiques, cartographie, télédétection, SIG. Éditions du Temps, 2003.

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Jenicka, S. Land Cover Classification of Remotely Sensed Images. Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-66595-1.

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5

Lalonde, Sophie. Milieux humides du lac Saint-Pierre: Évolution temporelle. Centre Saint-Laurent, Conservation de l'environnement, Environnement Canada, 1996.

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Yin, Xiao-Xia, Sillas Hadjiloucas, and Yanchun Zhang. Pattern Classification of Medical Images: Computer Aided Diagnosis. Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-57027-3.

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7

Létourneau, Guy. Cartographie des marais, marécages et herbiers aquatiques le long du Saint-Laurent par télédétection aéroportée. Centre Saint-Laurent, Conservation de l'environnement, Environnement Canada, 1996.

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8

Létourneau, Guy. Marais, marécages et herbiers le long du Saint-Laurent. Centre Saint-Laurent, Conservation de l'environnement, Environnement Canada, 1996.

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Lehmann, Thomas Martin. ˜Theœ IRMA code for unique classification of medical images. Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2016.

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10

Létourneau, Guy. Hydrodynamique et dynamique sédimentaire du lac Saint-François. Centre Saint-Laurent, Conservation de l'environnement, Environnement Canada, 1996.

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Book chapters on the topic "Images de télédétection – Classification"

1

Knoblauch, Kenneth, and Laurence T. Maloney. "Classification Images." In Modeling Psychophysical Data in R. Springer New York, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-4475-6_6.

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Koprowski, Robert. "Classification." In Processing of Hyperspectral Medical Images. Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-50490-2_5.

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3

Manohar, N., M. A. Pranav, S. Aksha, and T. K. Mytravarun. "Classification of Satellite Images." In Information and Communication Technology for Intelligent Systems. Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-7078-0_70.

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4

Peters, James F. "Pattern-Based Picture Classification." In Topology of Digital Images. Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-53845-2_12.

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5

Yin, Xiao-Xia, Sillas Hadjiloucas, and Yanchun Zhang. "Pattern Classification." In Pattern Classification of Medical Images: Computer Aided Diagnosis. Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-57027-3_4.

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6

Castillo-Rosado, Katy, and José Hernández-Palancar. "Rolled-Plain Fingerprint Images Classification." In Advanced Information Systems Engineering. Springer Berlin Heidelberg, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12568-8_68.

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7

White, Richard L. "Object Classification in Astronomical Images." In Statistical Challenges in Modern Astronomy II. Springer New York, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4612-1968-2_8.

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8

Yanai, Keiji. "Image Classification by Web Images." In Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45683-x_83.

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de la Calleja, Jorge, and Olac Fuentes. "Automated Classification of Galaxy Images." In Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30134-9_55.

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10

Freire, Daniela L., André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Leonardo Carneiro Feltran, et al. "Lawsuits Document Images Processing Classification." In Progress in Artificial Intelligence. Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16474-3_4.

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Conference papers on the topic "Images de télédétection – Classification"

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Malkauthekar, Mahananda D. "Classification of facial images." In 2011 International Conference on Emerging Trends in Electrical and Computer Technology (ICETECT 2011). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icetect.2011.5760168.

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2

Al-Hujazi, Ezzet H., and Arun K. Sood. "Classification of range images." In Orlando '90, 16-20 April, edited by Mohan M. Trivedi. SPIE, 1990. http://dx.doi.org/10.1117/12.21063.

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3

Karahan, Esin, and Cengizhan Ozturk. "Multivariate classification of fMRI images." In 2009 14th National Biomedical Engineering Meeting. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/biyomut.2009.5130368.

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4

Thakur, Ramesh Kumar, and Chandran Saravanan. "Classification of color hazy images." In 2016 International Conference on Electrical, Electronics, and Optimization Techniques (ICEEOT). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/iceeot.2016.7755074.

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5

Kannan, Anitha, Partha Pratim Talukdar, Nikhil Rasiwasia, and Qifa Ke. "Improving Product Classification Using Images." In 2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icdm.2011.79.

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6

Cusano, Claudio, and Simone Santini. "Cooperative classification of shared images." In IS&T/SPIE Electronic Imaging, edited by Qian Lin, Zhigang Z. Fan, Theo Gevers, Raimondo Schettini, and Cees Snoek. SPIE, 2010. http://dx.doi.org/10.1117/12.847979.

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7

Fevralev, Dmitriy V., Vladimir V. Lukin, Nikolay N. Ponomarenko, et al. "Classification of filtered multichannel images." In Remote Sensing, edited by Lorenzo Bruzzone. SPIE, 2010. http://dx.doi.org/10.1117/12.864215.

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8

Dinuls, Romans, and Ints Mednieks. "Nonparametric Classification of Satellite Images." In the 2018 International Conference. ACM Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1145/3274250.3274260.

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Schistad Solberg Asbjørn Berg, Anne, and Are F. C. Jensen. "Robust classification of hyperspectral images." In Remote Sensing, edited by Lorenzo Bruzzone. SPIE, 2007. http://dx.doi.org/10.1117/12.753095.

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10

Erol, Berna, and Jonathan J. Hull. "Semantic classification of business images." In Electronic Imaging 2006, edited by Edward Y. Chang, Alan Hanjalic, and Nicu Sebe. SPIE, 2006. http://dx.doi.org/10.1117/12.643463.

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Reports on the topic "Images de télédétection – Classification"

1

Fox, Neil D., and Pi-Fuay Chen. Improving Classification Accuracy of Radar Images Using a Multiple-Stage Classifier. Defense Technical Information Center, 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada200291.

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2

Basri, Ronen, and Daphna Weinshall. Distance Metric between 3D Models and 2D Images for Recognition and Classification. Defense Technical Information Center, 1992. http://dx.doi.org/10.21236/ada260069.

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3

Moyer, Elisabeth, Ian Foster, James Franke, Rob Jacob, Rebecca Willett, and Takuya Kuihana. New Understanding of Cloud Processes via Unsupervised Cloud Classification in Satellite Images. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2021. http://dx.doi.org/10.2172/1769754.

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4

Mbani, Benson, Timm Schoening, and Jens Greinert. Automated and Integrated Seafloor Classification Workflow (AI-SCW). GEOMAR, 2023. http://dx.doi.org/10.3289/sw_2_2023.

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Abstract:
The Automated and Integrated Seafloor Classification Workflow (AI-SCW) is a semi-automated underwater image processing pipeline that has been customized for use in classifying the seafloor into semantic habitat categories. The current implementation has been tested against a sequence of underwater images collected by the Ocean Floor Observation System (OFOS), in the Clarion-Clipperton Zone of the Pacific Ocean. Despite this, the workflow could also be applied to images acquired by other platforms such as an Autonomous Underwater Vehicle (AUV), or Remotely Operated Vehicle (ROV). The modules in
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Gletsos, M., S. G. Mougiakakou, G. K. Matsopoulos, K. S. Nikita, and D. Kelekis. Classification of Hepatic Lesions From CT Images Using Texture Features and Neural Networks. Defense Technical Information Center, 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada412422.

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Arun, Ramaiah, and Shanmugasundaram Singaravelan. Classification of Brain Tumour in Magnetic Resonance Images Using Hybrid Kernel Based Support Vector Machine. "Prof. Marin Drinov" Publishing House of Bulgarian Academy of Sciences, 2019. http://dx.doi.org/10.7546/crabs.2019.10.12.

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Rosen, David. Methods for Correcting Topographically Induced Radiometric Distortion on Landsat Thematic Mapper Images for Land Cover Classification. Portland State University Library, 2000. http://dx.doi.org/10.15760/geogmaster.12.

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Becker, Sarah, Craig Daughtry, and Andrew Russ. Robust forest cover indices for multispectral images. Engineer Research and Development Center (U.S.), 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/42760.

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Abstract:
Trees occur in many land cover classes and provide significant ecosystem services. Remotely sensed multispectral images are often used to create thematic maps of land cover, but accurately identifying trees in mixed land-use scenes is challenging. We developed two forest cover indices and protocols that reliably identified trees in WorldView-2 multispectral images. The study site in Maryland included coniferous and deciduous trees associated with agricultural fields and pastures, residential and commercial buildings, roads, parking lots, wetlands, and forests. The forest cover indices exploite
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Richardson, J. Automatic feature extraction and classification from digital x-ray images. Final report, period ending 1 May 1995. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 1995. http://dx.doi.org/10.2172/224901.

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Olivier, Jason, and Sally Shoop. Imagery classification for autonomous ground vehicle mobility in cold weather environments. Engineer Research and Development Center (U.S.), 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/42425.

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Abstract:
Autonomous ground vehicle (AGV) research for military applications is important for developing ways to remove soldiers from harm’s way. Current AGV research tends toward operations in warm climates and this leaves the vehicle at risk of failing in cold climates. To ensure AGVs can fulfill a military vehicle’s role of being able to operate on- or off-road in all conditions, consideration needs to be given to terrain of all types to inform the on-board machine learning algorithms. This research aims to correlate real-time vehicle performance data with snow and ice surfaces derived from multispec
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