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  <dc:title>Classification des s&#xE9;ries temporelles landsat-8 pour la cartographie du gradient de v&#xE9;g&#xE9;tation dans le nord de la R&#xE9;publique du Congo</dc:title>
  <dc:creator>Loubelo Madiela, B.D.</dc:creator>
  <dc:creator>Arvor, D.</dc:creator>
  <dc:creator>Bouka Biona, C.</dc:creator>
  <dc:creator>/Durieux, Laurent</dc:creator>
  <dc:subject>TELEDETECTION SPATIALE</dc:subject>
  <dc:subject>SATELLITE LANDSAT</dc:subject>
  <dc:subject>CARTOGRAPHIE</dc:subject>
  <dc:subject>ARCHITECTURE DE LA VEGETATION</dc:subject>
  <dc:subject>CLASSIFICATION NUMERIQUE</dc:subject>
  <dc:subject>TEXTURE D'IMAGE</dc:subject>
  <dc:subject>GRADIENT GEOGRAPHIQUE</dc:subject>
  <dc:subject>SERIE TEMPORELLE</dc:subject>
  <dc:description>Cette &#xE9;tude a permis d'&#xE9;laborer une carte d&#xE9;taill&#xE9;e du gradient de la v&#xE9;g&#xE9;tation dans le bassin du Congo sous une r&#xE9;solution de 30 m. Elle caract&#xE9;rise la couverture terrestre &#xE0; partir d'une discrimination spatiale am&#xE9;lior&#xE9;e. Une approche automatique de classification de diff&#xE9;rentes th&#xE9;matiques d&#x2019;occupation des sols, bas&#xE9;e sur les r&#xE8;gles de classification propos&#xE9;es par Baraldi et al. (2006), a &#xE9;t&#xE9; utilis&#xE9;e. A partir d'un mod&#xE8;le de d&#xE9;mixage lin&#xE9;aire (LMM), nous avons trait&#xE9; 28 images Landsat-8 d&#x2019;une s&#xE9;rie temporelle dans un site du D&#xE9;partement de la Sangha dans le nord de la R&#xE9;publique du Congo. Nous avons ainsi estim&#xE9; la proportion de pixels des classes v&#xE9;g&#xE9;tation, min&#xE9;ral eau/ombres, afin de produire une image annuelle presque sans nuage. La classification obtenue a permis de g&#xE9;n&#xE9;rer une carte de v&#xE9;g&#xE9;tation de huit classes s&#xE9;mantiques allant de la classe "for&#xEA;t mar&#xE9;cageuse" &#xE0; la classe "eau". La validation de la qualit&#xE9; de la classification &#xE0; partir d&#x2019;une fusion des classes ayant des proches appartenances de pixels, a g&#xE9;n&#xE9;r&#xE9; des indices de validation satisfaisants dont 0,89 pour l'indice global de pr&#xE9;cision et 0,85 pour l'indice kappa, les seuils standards de satisfaction admis dans la litt&#xE9;rature &#xE9;tant sup&#xE9;rieurs ou &#xE9;gaux respectivement &#xE1; 0,85 et 0,75. Cependant, des pixels mal class&#xE9;s dans la matrice de confusion apparaissent principalement entre les classes "for&#xEA;t mar&#xE9;cageuse" et "for&#xEA;t dense". Cette approche de fusion des classes s&#xE9;mantiques permet de s&#xE9;parer les diff&#xE9;rentes th&#xE9;matiques d&#x2019;occupation des sols tout en conservant les informations texturales de l'image brute.</dc:description>
  <dc:date>2017</dc:date>
  <dc:type>text</dc:type>
  <dc:identifier>https://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010077264</dc:identifier>
  <dc:identifier>fdi:010077264</dc:identifier>
  <dc:identifier>Loubelo Madiela B.D., Arvor D., Bouka Biona C., Durieux Laurent. Classification des s&#xE9;ries temporelles landsat-8 pour la cartographie du gradient de v&#xE9;g&#xE9;tation dans le nord de la R&#xE9;publique du Congo. 2017, 16 (1),  11-21</dc:identifier>
  <dc:language>FR</dc:language>
  <dc:coverage>CONGO</dc:coverage>
  <dc:coverage>SANGHA CONGO</dc:coverage>
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