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Andres S., Arvor D., Mougenot I., Libourel T., Durieux Laurent. (2017). Ontology-based classification of remote sensing images using spectral rules. Computers and Geosciences, 102, 158-166. ISSN 0098-3004

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Lien direct chez l'éditeur doi:10.1016/j.cageo.2017.02.018

Titre
Ontology-based classification of remote sensing images using spectral rules
Année de publication2017
Type de documentArticle référencé dans le Web of Science WOS:000399854700014
AuteursAndres S., Arvor D., Mougenot I., Libourel T., Durieux Laurent.
SourceComputers and Geosciences, 2017, 102, p. 158-166. ISSN 0098-3004
RésuméEarth Observation data is of great interest for a wide spectrum of scientific domain applications. An enhanced access to remote sensing images for "domain" experts thus represents a great advance since it allows users to interpret remote sensing images based on their domain expert knowledge. However, such an advantage can also turn into a major limitation if this knowledge is not formalized, and thus is difficult for it to be shared with and understood by other users. In this context, knowledge representation techniques such as ontologies should play a major role in the future of remote sensing applications. We implemented an ontology-based prototype to automatically classify Landsat images based on explicit spectral rules. The ontology is designed in a very modular way in order to achieve a generic and versatile representation of concepts we think of utmost importance in remote sensing. The prototype was tested on four subsets of Landsat images and the results confirmed the potential of ontologies to formalize expert knowledge and classify remote sensing images.
Plan de classementTélédétection [126]
LocalisationFonds IRD [F B010069974]
Identifiant IRDfdi:010069974
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010069974

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