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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : https://hdl.handle.net/20.500.12177/2171
Titre: Evaluation de l’impact de la correction topographique sur la précision globale de la cartographie de l’occupation du sol en zone de montagne tropicale : cas de la Région de l’Ouest Cameroun
Auteur(s): Matsaguim, N.C.A.
Tiomo Dongfack, E.
Mots-clés: Correction topographique
Précision globale
Ouest Cameroun
Cartographie
Télédétection
Date de publication: 1-avr-2020
Editeur: Réseau des Institutions de Formation Forestière et Environnementale d'Afrique Centrale - RIFFEAC
Résumé: La cartographie par télédétection du couvert végétal en région montagneuse est souvent rendue difficile par la topographie. La réflectance de différents couverts végétaux varie du fait des influences combinées de la pente et de l’illumination. Cet article a pour objectif d’évaluer l’impact de la correction topographique sur la précision globale de la classification et de comparer son effet sur les performances de différents algorithmes de classification. Sept (7) modèles de correction topographiques ont été testés : Normalisation de Lambert ; Correction Cosine ; Correction Cosine modifiée par Civco (1989) ; Correction Cosine modifiée par Teillet (1982) ; Correction de Minnaert; Correction de Minnaert avec pente modifiée par Riano (2003) ; Correction de Minnaert avec pente modifiée par Law (2004) sur une image Landsat OLI 8 prise au-dessus de la région montagneuse de l’Ouest Cameroun. Quatre (4) algorithmes de classification (Maximum de Vraisemblance, Distance Minimum, Angle Spectral, Réseaux de Neurones Artificiels) ont été utilisés pour classer les différentes images. Les résultats montrent que le caractère (positif ou négatif) et l’importance de l’impact des modèles de correction topographique sur la précision globale de la classification est fonction de l’algorithme de classification utilisé. Toutefois, cet impact est négligeable dans l’ensemble (+2% au maximum) et par conséquent, il convient de dire que la correction topographique n’est pas indispensable dans notre zone d’étude. Il importe davantage de bien choisir l’algorithme de classification qui sera utilisé.
Pagination / Nombre de pages: 21-30
URI/URL: https://dicames.online/jspui/handle/20.500.12177/2171
Autre(s) identifiant(s): http://doi.org/10.5281/zenodo.3737868
Collection(s) :Articles publiés dans des revues à comité scientifique



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