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La transformation en ondelettes pour l'extraction de la texture‐couleur. Application à la classification combinée des images (HRV) de SPOT

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L'objectif de ce travail est de tester l'apport de l'information texture‐couleur à la classification des images SPOT (une seule date) pour l'établissement de cartes d'occupation du sol. Souvent la texture et la couleur sont abordées d'une façon complètement séparée. Dans ce travail, elles sont intégrées dans un seul modèle dit modèle de texture‐couleur, afin d'étendre efficacement l'analyse de la texture pour les images multispectrales. Pour cela, la représentation habituelle de la texture, fondée sur la prise en compte des variations locales de contraste, est enrichie par l'adjonction d'une connaissance sur ses variations spectrales. Afin de tester l'apport de cette information, deux classifications ont été réalisées sur des images HRV (XS) de SPOT de la région d'Oran prise comme zone test pour la variété des thèmes en présence et son relief relativement accidenté. La première est purement spectrale et la seconde utilise en plus des canaux bruts, ceux de la texture‐couleur. Les résultats montrent, qu'en plus d'une amélioration significative de 18.9% du taux global de bonne classification obtenu par rapport à celui de 75.9% donné par l'approche purement spectrale, l'information de texture‐couleur a permis une meilleure discrimination entre les thèmes présentant une importante confusion après classification. Texture and colour are often used in a separated scheme without consideration of their mutual interactions. In this work they are combined in an integrative approach using the wavelet transformation technique. For that, texture–colour features are defined as wavelet coefficients covariance after colour space transformation. Colour–texture new channels are then used in addition to the radiometric channels to conduct a supervised classification process. In order to asses the texture–colour contribution, two classifications have been performed on the HRV (XS) SPOT images over the city of Oran (west of Algeria) taken as a test zone for its thematic variety, heterogeneity and relatively uneven topography. The first approach uses only spectral information while the second combines the radiometric and texture–colour information in a multi‐resolution classification scheme. Results show that the proposed approach brings significant improvement of 18.9% to the global classification rate compared to 75.9% given by the spectral approach. The texture–colour feature allowed better discrimination of confused items.
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Document Type: Research Article

Affiliations: 1: Centre national des techniques spatiales, BP 13 Arzew 31200, Oran, Algérie 2: Laboratoire Signaux, Systèmes et données, département d'Electronique, Université USTO, BP 1505 El Mnaouer 31000, Oran, Algérie

Publication date: September 20, 2006

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