Abhatoo - Centre Nationale de Documentation

Dans cet article, nous évaluons les performances de classification de trois algorithmes non paramétriques (kNN, RF et SVM) en utilisant les données multi-temporelles de trois satellites (Sentinel-1, Alos-Palsar-2 et Sentinel-2) et de leurs combinaisons. La zone d'étude choisie se caractérise par un climat méditerranéen subhumide et une topographie très accidentée qui rend la classification d’occupation du sol particulièrement difficile. En outre, elle contient une aire protégée nommée Jbel Moussa et présente une diversité biologique exceptionnelle. Afin de suivre le couvert végétal de cette dernière, nous avons acquis et prétraités les images satellitaires optiques et radar pour la période du 1er janvier au 31 décembre 2017. Ensuite, nous avons combiné les trois satellites, soit douze scénarios produits. Des cartes de classifications illustrent notre approche. Un total de trente-six classifications a été obtenu, en se basant sur sept classes : eau, bâtiment et infrastructures, sol nu, végétation peu dense, prairies, forêt peu dense et forêt dense. Les résultats ont montré que pour tous les scénarios, la précision globale la plus élevée a été produite par RF (53,03%-93,06%), suivie de kNN (49,16%-89,63%), tandis que SVM (47,86%-86,08%) a produit la précision de classification la plus faible. L'étude a également montré une similitude entre les performances de la combinaison des trois satellites et celles de Sentinel-2 seul. Les estimations de la superficie pour les différentes classes vont de 0,85 km2 (0,11% de la zone d'étude) à 326,84 km2 (41,31% de la zone d'étude).