@article{fdi:010077264,
  title = {{C}lassification des s{\'e}ries temporelles landsat-8 pour la cartographie du gradient de v{\'e}g{\'e}tation dans le nord de la {R}{\'e}publique du {C}ongo},
  author = {{L}oubelo {M}adiela, {B}.{D}. and {A}rvor, {D}. and {B}ouka {B}iona, {C}. and {D}urieux, {L}aurent},
  editor = {},
  language = {{FRE}},
  abstract = {{C}ette {\'e}tude a permis d'{\'e}laborer une carte d{\'e}taill{\'e}e du gradient de la v{\'e}g{\'e}tation dans le bassin du {C}ongo sous une r{\'e}solution de 30 m. {E}lle caract{\'e}rise la couverture terrestre {\`a} partir d'une discrimination spatiale am{\'e}lior{\'e}e. {U}ne approche automatique de classification de diff{\'e}rentes th{\'e}matiques d’occupation des sols, bas{\'e}e sur les r{\`e}gles de classification propos{\'e}es par {B}araldi et al. (2006), a {\'e}t{\'e} utilis{\'e}e. {A} partir d'un mod{\`e}le de d{\'e}mixage lin{\'e}aire ({LMM}), nous avons trait{\'e} 28 images {L}andsat-8 d’une s{\'e}rie temporelle dans un site du {D}{\'e}partement de la {S}angha dans le nord de la {R}{\'e}publique du {C}ongo. {N}ous avons ainsi estim{\'e} la proportion de pixels des classes v{\'e}g{\'e}tation, min{\'e}ral eau/ombres, afin de produire une image annuelle presque sans nuage. {L}a classification obtenue a permis de g{\'e}n{\'e}rer une carte de v{\'e}g{\'e}tation de huit classes s{\'e}mantiques allant de la classe "for{\^e}t mar{\'e}cageuse" {\`a} la classe "eau". {L}a validation de la qualit{\'e} de la classification {\`a} partir d’une fusion des classes ayant des proches appartenances de pixels, a g{\'e}n{\'e}r{\'e} des indices de validation satisfaisants dont 0,89 pour l'indice global de pr{\'e}cision et 0,85 pour l'indice kappa, les seuils standards de satisfaction admis dans la litt{\'e}rature {\'e}tant sup{\'e}rieurs ou {\'e}gaux respectivement á 0,85 et 0,75. {C}ependant, des pixels mal class{\'e}s dans la matrice de confusion apparaissent principalement entre les classes "for{\^e}t mar{\'e}cageuse" et "for{\^e}t dense". {C}ette approche de fusion des classes s{\'e}mantiques permet de s{\'e}parer les diff{\'e}rentes th{\'e}matiques d’occupation des sols tout en conservant les informations texturales de l'image brute.},
  keywords = {{TELEDETECTION} {SPATIALE} ; {SATELLITE} {LANDSAT} ; {CARTOGRAPHIE} ; {ARCHITECTURE} {DE} {LA} {VEGETATION} ; {CLASSIFICATION} {NUMERIQUE} ; {TEXTURE} {D}'{IMAGE} ; {GRADIENT} {GEOGRAPHIQUE} ; {SERIE} {TEMPORELLE} ; {CONGO} ; {SANGHA} {CONGO}},
  booktitle = {},
  journal = {{A}nnales de l'{U}niversit{\'e} {M}arien {N}gouabi.{S}ciences et {T}echniques},
  volume = {16},
  numero = {1},
  pages = {11--21},
  ISSN = {1815-4433},
  year = {2017},
  URL = {https://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010077264},
}