Génération de classes de transition vectorielles par recouvrement de classes floues

Résumé : Nous présentons ici une méthode permettant de créer et de représenter sous forme vectorielle des classes de transition à partir d'une classification supervisée basée sur des arbres de décision flous. Cette méthode est particulièrement utile pour la classification stricte de données dont les frontières sont naturellement diffuses ainsi que pour leur représentation au sein d'un System d'Information Géographique. C'est le cas par exemple des formations forestières entre lesquels les transitions sont généralement étalées sur plusieurs centaines de mètres avec des gradients dépendant de condition environnementales locales ne permettant pas de définir une transition identique dans toutes les directions. La méthode présentée permet d'ajouter des classes lorsque les zones de transition sont trop étendues plutôt que de fixer une frontière arbitrairement
Type de document :
Communication dans un congrès
RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3, 2012
Liste complète des métadonnées


https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00656502
Contributeur : Amélie Cordier <>
Soumis le : mardi 17 janvier 2012 - 12:46:50
Dernière modification le : mardi 17 janvier 2012 - 13:13:52
Document(s) archivé(s) le : mercredi 18 avril 2012 - 02:21:50

Fichier

rfia2012_submission_57.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00656502, version 1

Collections

Citation

Grandchamp Enguerran, Sébastien Regis, Rousteau Alain. Génération de classes de transition vectorielles par recouvrement de classes floues. RFIA 2012 (Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle), Jan 2012, Lyon, France. pp.978-2-9539515-2-3, 2012. <hal-00656502>

Partager

Métriques

Consultations de
la notice

203

Téléchargements du document

242