Développement et comparaison de protocoles semi-automatisés de détection d’objets géomorphologiques : les surfaces d’aplanissement - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2019

Développement et comparaison de protocoles semi-automatisés de détection d’objets géomorphologiques : les surfaces d’aplanissement

Abstract

Planation surface (PS) maps are mainly built either by manual digitalization or through semiautomated pixel classification, which does not consider relationships between neighboring pixels, can be highly time-consuming and subjective. However, Object Based Image Analysis avoid these biases by using objects. This semi-automated method relies on i) a segmentation step followed by ii) classification. We developed two different protocols using SRTM 30arcsecond data and its derivatives. Both protocols differ in their classification step. The first uses an unsupervised classification based on a clustering algorithm. The second uses a supervised classification based on a machine-learning algorithm from user-defined training samples. Both protocols allow us to identify PS from their slope and curvature with accuracy around 70%.
Les cartes de surface d’aplanissement (PS) sont principalement construites soit par numérisation manuelle, soit par classification semi-automatique de pixels, qui ne tiennent pas compte des relations entre les pixels voisins, prennent beaucoup de temps et peuvent être subjectives. Cependant, l’analyse d’image orientée objet évite ces biais en utilisant des objets. Cette méthode semi-automatisée repose sur i) une étape de segmentation suivie d’une ii) classification. Nous avons développé deux protocoles différents en utilisant les données SRTM 30arcsecond et ses dérivés. Les deux protocoles diffèrent par leur mode de classification. Le premier utilise une classification non supervisée. Le second utilise une classification supervisée basée sur de l’apprentissage automatique. Ces deux protocoles nous permettant d’identifier des PS à partir de leur pente et courbure avec une précision de 70 %.
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Dates and versions

dumas-02899768 , version 1 (15-07-2020)

Identifiers

  • HAL Id : dumas-02899768 , version 1

Cite

Adrien Le Cadre. Développement et comparaison de protocoles semi-automatisés de détection d’objets géomorphologiques : les surfaces d’aplanissement. Sciences de l'ingénieur [physics]. 2019. ⟨dumas-02899768⟩
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