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Identifiant IdRef : 213521040
Notice de type Rameau

Point d'accès autorisé

Informations

Langue d'expression : Anglais
Date de naissance :  2007
Note publique d''information : 
Dans les régions de haute biodiversité, caractérisées par des paysages dynamiques, la cartographie détaillée de l'utilisation des sols et du couvert végétal est communément obtenue par la classification d'images satellite. Cependant, les cadres conceptuels d'estimation d'erreurs sur les cartes sont éprouvés pour les zones tempérées et hautement industrialisées. Une nouvelle méthode est proposée pour l'évaluation de la fiabilité des cartes et une autre méthode pour l'estimation des erreurs de classification par ambiguïtés entre classes sur images satellites. La première méthode comprend un nouveau mode d'échantillonnage et une estimation par ensembles flous des incertitudes positionnelles et thématiques. Elle a été testée sur l'Inventaire Forestier Mexicain de l'an 2000. La deuxième méthode s'appuie sur la simulation d'images satellites avec le modèle de transfert radiatif DART et a été testée sur des images IKONOS de six types de forêts au Mexique, sur terrain plat et en forte pente.

Note publique d''information : 
In highly bio-diverse regions, characterized by dynamic landscapes, detailed land use and land cover maps are commonly generated through the classification of remote sensing imagery. Yet, frameworks for the estimation of errors on maps have focused on mainly temperate zones, in highly industrialized countries.We propose a new method for the accuracy assessment of maps and a new method for the systematic estimation of ambiguities on satellite imagery. The first method comprises a novel sampling scheme and a fuzzy sets based framework whereby degrees of positional and thematic tolerance are user defined. The second method is based on structural and optical measurements and the simulation of satellite imagery with the Discrete Anisotropic Radiative Transfer (DART) model. The first method was successfully tested on the Mexican National Forest Inventory map of year 2000 and the second method was successfully tested on real IKONOS imagery of forest cover types on flat and rugged terrain.

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