1. Introduction à la catégorisation d'objets depuis leurs données

Le concept de base

Vous avec un transporteur d'oranges, citrons et pommes, et vous voulez les séparer sur base de leur couleur. Comment pouvez-vous le faire ?

Ou vous pouvez avoir une image satellite d'une région, et vous voulez trouver les zones urbaines dans l'image. Comment pouvez-vous le faire ?

Ces deux activités implique de catégoriser des objets grâce que données disponibles à propos de ces objets. Cela est appelé une classification. Dans ce module, nous allons apprendre à effectuer des classifications. Mais premièrement, nous devons comprendre les données ; comment décrire des données de manière simple et ensuite les utiliser pour classer des objets en fonction de ces données ?

Image composite fausses couleurs de la région de Middelfart - Fredericia au Danemark, acquise par le satellite TM (Landsat) le 3 juin 2004. Cette image est appelée une composite fausses couleurs car les couleurs sont différentes de ce dont on a l'habitude. Cet arrangement de couleurs nous permet de voir bien plus de détails que sur une image en vraie couleurs. Dans cette image, la végétation verte apparait en rouge intense, le sol nu et les zones bâties ou urbanisées en cyan, et l'eau en bleu foncé.
Image source: USGS

Imaginez le scénario suivant :

Vous travailler dans l'aménagement du territoire au Danemark. Les villes de Frederica et Middelfart voudraient développer un plan d'utilisation du sol commun. Dans ce plan, les nouvelles zones pour le développement urbain doivent être mises en évidence, alors que les autres parties du territoire doivent être désignées comme réserves naturelles. Comment pouvez-vous trouver quelles zones sont couvertes de végétation et quelles zones sont couvertes de bâtiments ou de routes ?