Dans les pays tropicaux tels que la Malaisie, la Chine, l'Indon???sie et d'autres pays, l'acc???s aux zones foresti???res est souvent difficile et les informations sur les for???ts sont insuffisantes. La t???l???d???tection est tr???s utile en foresterie et elle est devenue importante en raison de sa capacit??? ??? collecter des donn???es sur de vastes zones et ??? g???n???rer des informations. En d'autres termes, la technologie de la t???l???d???tection offre des informations fiables essentielles pour la surveillance, la ...
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Dans les pays tropicaux tels que la Malaisie, la Chine, l'Indon???sie et d'autres pays, l'acc???s aux zones foresti???res est souvent difficile et les informations sur les for???ts sont insuffisantes. La t???l???d???tection est tr???s utile en foresterie et elle est devenue importante en raison de sa capacit??? ??? collecter des donn???es sur de vastes zones et ??? g???n???rer des informations. En d'autres termes, la technologie de la t???l???d???tection offre des informations fiables essentielles pour la surveillance, la gestion et l'inventaire des for???ts. Les objectifs de cette ???tude sont de d???velopper une technique d'estimation des h???v???as ??? diff???rents ???ges ??? l'aide de techniques de t???l???d???tection et de comparer les algorithmes de classification afin de trouver le meilleur classificateur satisfaisant pour les for???ts tropicales. Sur la base de l'analyse des donn???es de l'imagerie Spot 5 captur???e en 2007, huit classes d'occupation et d'utilisation du sol ont ???t??? class???es, telles que la for???t, l'h???v???a, le palmier ??? huile, les plans d'eau, le sol, les zones urbaines et l'autre v???g???tation, afin d'extraire la carte th???matique de l'occupation et de l'utilisation du sol en utilisant diff???rents classificateurs tels que le maximum de vraisemblance, la distance de Mahalanobis, la distance minimale, le r???seau neuronal, l'arbre de d???cision, le parall???l???pip???de et le SAM pour effectuer la classification.
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