Descriptors generation from very high spatial resolution satellite images

• Published in: Cybergeo no. 385
• Main Authors: Lopez-Ornelas, Erick, Sèdes, Florence
• Format: Journal Article
• Language: English; French
• Published: UMR 8504 Géographie-cités 2007
• Series: Sélection des meilleurs articles de SAGEO 2005
• Subjects: Computer Science; Social and Information Networks
• ISSN: 1278-3366; 1278-3366
• DOI: 10.4000/cybergeo.8212

An approach of self-adapting morphological segmentation using new type of images associated to segmentation enables the exploitation of the extracted data, in order to collect, to model and to homogenize them within descriptors. The use of this information available on the objects relies on spatial relationships, among others, in order to describe the relations between the objects, and their characteristics. It is the modeling and the generation of descriptors which makes this approach original in the context of processing remote sensing images.
Une approche de segmentation morphologique auto-adaptative d’images satellitaires à très haute résolution spatiale (THRS) associée à la segmentation permet l’exploitation des données élicitées tout au long du processus, dans l’objectif de collecter, modéliser et homogénéiser ces données au sein de descripteurs. Exploiter l’information ainsi disponible sur les objets repose sur la prise en compte, entre autres, des relations spatiales, décrivant les relations entre les objets, et leurs caractéristiques. C’est la modélisation et la génération de descripteurs qui rend l’approche présentée ici originale dans le contexte des méthodes de télédétection.