Projet, rapport de stage, et mémoire de fin d’études TECHNIQUE DE MISE A JOUR DE LA BD10 A PARTIR DE LA TELEDETECTION ZONE P-47_G2ISOTRY en PDF
PRESENTATION DU FTM
FTM (ou Institut Géographique et Hydrographique National), est un Etablissement Public à Caractère Administratif (EPA) chargé de la maitrise de l’information géographique, hydrographique et cartographique. Il est rattaché à l’Etat. Il est placé sous la tutelle budgétaire du ministre chargé du budget, sous la tutelle comptable du ministre chargé de la comptabilité publique, sous la tutelle technique du ministre chargé de l’aménagement du territoire et coopère avec les différents ministères . Son siège se situe à Antananarivo, Rue Dama- Ntsoa Razafitsalama Jean Batiste.
Historique
D’après les documents recueillis :
De 1949 à 1950 : le FTM devenait « Institut Géographique National Français (IGN)».
En 1972 : l’Etat a pris l’administration de l’IGN.
En 1974 : création du FTM par le décret n° 74001 du 04 janvier 1974, et la gestion du capital et du patrimoine revenait à l’Etat.
En 1990 : le 15 décembre : réorganisation du FTM par le décret n° 90653.
En 1991 : le FTM est devenu l’Agence d’Exécution (AGEX) du Programme Environnemental (P.E1), chargé du volet cartographique, télédétection et information géographique.
En 1993 : mise en place effective du Centre National de la Télédétection et de l’Information Géographique (CNTIG).
Depuis juin 2010, le FTM s’est doté d’un statut d’Etablissement Public à caractère Administratif.
Actuellement, le FTM est dirigé par Monsieur RAZAFINDRABE Franck, Directeur Général, et emploi environ 150 personnes.
Matrice de confusion
La matrice de confusion, dans la terminologie de l’apprentissage supervisé, est un outil servant à mesurer la qualité d’un système de classification. Chaque colonne de la matrice représente le nombre d’occurrences d’une classe estimée, tandis que chaque ligne représente le nombre d’occurrences d’une classe réelle (ou de référence). Les données utilisées pour chacun de ces groupes doivent être différentes.
Un des intérêts de la matrice de confusion est qu’elle montre rapidement si le système parvient à classifier correctement.
La matrice de confusion se construit en mettant respectivement sur les lignes et sur les colonnes les données de référence et la classification.
Ceci permet de calculer :
– la précision totale : nombre de pixels bien classés divisé par le nombre total d’individus.
– l’erreur d’excédents : pourcentage de pixels d’une classe issue de la classification qui appartiennent, en fait à d’autres classes dans les données de référence.
– la précision pour l’utilisateur : pourcentage de pixels d’une classe issue de la classification correspondant à la même classe dans les données de référence. Elle est égale à « 100% – erreur d’excédents ».
– l’erreur de déficits : pourcentage de pixels d’une classe de référence affectés à d’autres classes par la classification.
– la précision pour le réalisateur : pourcentage de pixels d’une classe de référence affectés à la même classe par la classification. Elle est égale à « 100% – erreur de déficits ».
Guide du mémoire de fin d’études avec la catégorie Principe de la télédétection |
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Table des matières
Avant propos
Remerciements
Sommaire
Liste des figures
Liste des tableaux
Liste des abréviations
Introduction générale Contexte général Objectifs à atteindre Plan suivi pour la réalisation du projet
Première partie: CONCEPT DE BASE
Chapitre I: PRESENTATION DU FTM
1. Historique 2. Activité
3. Administration centrale
Chapitre II: CONCEPT DE BASE SUR LA TELEDETECTION 1. Généralités
2. Principe de la télédétection
3. Processus de la télédétection
4. Utilisation et domaine d’application de la télédétection
Chapitre III : PRESENTATION DES DONNEES
1. Présentation des données utilisées
1.1 Présentation de la zone d’étude
1.2. Présentation des données exogènes
1.3 Données complémentaires
2. Les logiciels utilisés
3. Les matériels utilisés lors des travaux de terrain
Deuxième partie: TRAITEMENT D’IMAGE
Chapitre I: TRAITEMENTS PRELIMINAIRES
Introduction
1. Prétraitement de l’image SPOT
1.1. Importation du fichier
1.2. Géo-référencement de l’image
1.3. Découpage de l’image RAKOTOARISOA Andriamparany vi
1.4. Transformation Géométrique : corrections géométriques
1.5. Combinaison des canaux
1.6. Interprétation des légendes
2. Prétraitement de l’image IKONOS
2.1. Importation du fichier
2.2. Découpage de l’image
2.3. Interprétation des légendes
3. Synthèse
Chapitre II : TRAITEMENT D’IMAGE NUMERIQUE Introduction
1. Plan suivi pour les extractions des informations
1.1 Extraction à partir de l’image SPOT
1.2 Extraction à partir de l’image IKONOS
2. Extraction des informations
2.1. Composition colorée
2.2. Classification
Chapitre III : TRAVAUX DE TERRAIN
1. Vérification et contrôle
2. Extraction des rizières après travaux de terrain
3. Extraction des plans d’eau après travaux de terrain: rivières, lacs.
4. Extraction des marais et des sols nus après travaux de terrain
5. Extraction des zones d’habitation
5.1. Méthode d’extraction
5.2. Amélioration de l’image
5.3. Travaux de terrain
6. Extraction des informations routières : Route, sentier, piste,
6.1. Création de combinaison colorée
6.2. Amélioration de l’image: .
6.3. Méthode d’extraction utilisée
6.4. Extraction des routes
7. Extraction des zones non occupées: savane, jardin, terrain vague…
8. Proposition de méthode pour les extractions des informations :
9. Commentaire
Troisième partie: REVISION DE LA BD10 DE LA ZONE P-47_G-2
Introduction
1. Evolution des informations de l’année 1999 jusqu’en 2009
1.1 Rizière
1.2 Plan d’eau
1.3 Les zones marécageuses
1.4 Les zones d’habitation
1.5 Les informations routières
2. Mise à jour de la BD10 de la zone P-47_G-2
2.1. Plan suivi pour la transformation des résultats du traitement en Bases de Données
2.2. Les résultats
2.3. Méthode générale de transformation des résultats du traitement en BD10
2.4. Commentaire
CONCLUSION GENERALE
Principaux résultats
Proposition de méthode pour réviser la BD10 à partir des images satellitaires :
Mot final
Références
Bibliographie
Webographie
ANNEXES
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