Démixage spectral d’image hyperspectrale et fusion de connaissances
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Approche d'analyse et d'interprétation d'images hyperspectrales basée sur la fusion possibiliste des connaissances
L'analyse et l'interprétation des images hyperspectrales (IHS) devient une voie d'investigation de plus pertinente pour la gestion des risques naturels.
Le travail proposé dans ce livre s'inscrit dans ce contexte et vise à exploiter la richesse des IHS en information spectrale à travers un système intelligent d’interprétation d’IHS basé sur une approche possibiliste de fusion de connaissances.
le model neuro-flou proposé permet de fusionner conjointement les résultats post-démixage spectrale de l'IHS produites au niveau sous-pixellaire avec des connaissances externes.
Le choix du modèle neuro-flou est dicté par les aspects complémentaire des réseaux de neurones pour la généricité du modèle et la logique floue pour son interprétabilité.
Zouhaier Ben Rabah a obtenu, en 2011, son doctorat en informatique de l'Ecole Nationale des Sciences de l'Informatique (Tunisie) et en télécoms de Telecom Bretagne (France).
Il est actuellement chercheur au sein du laboratoire RIADI-GDL et responsable informatique à la fonction publique.
Fiche technique
- Auteur
- Zouhaier Ben Rabah
- Langue
- Français
- Éditeur
- Presses Académiques Francophones
- Pays
Tunisie
Approche d'analyse et d'interprétation d'images hyperspectrales basée sur la fusion possibiliste des connaissances
L'analyse et l'interprétation des images hyperspectrales (IHS) devient une voie d'investigation de plus pertinente pour la gestion des risques naturels.
Le travail proposé dans ce livre s'inscrit dans ce contexte et vise à exploiter la richesse des IHS en information spectrale à travers un système intelligent d’interprétation d’IHS basé sur une approche possibiliste de fusion de connaissances.
le model neuro-flou proposé permet de fusionner conjointement les résultats post-démixage spectrale de l'IHS produites au niveau sous-pixellaire avec des connaissances externes.
Le choix du modèle neuro-flou est dicté par les aspects complémentaire des réseaux de neurones pour la généricité du modèle et la logique floue pour son interprétabilité.