| Summary: | La classification d'une image ETM+ de Landsat a été réalisée pour la cartographie des types de couverture du sol dans la moitié sud du parc national du Canada Auyuittuq. Le projet fait appel à l'analyse d'image par objets spatiaux (object-based image analysis ). Le logiciel eCognition 4.0 permet une segmentation hiérarchique de l'image qui est analogue au concept de l'inventaire écologique des parcs nationaux. Un territoire d'environ 8 300 km 2 a été cartographié à trois niveaux de perception différents à partir d'une image acquise le 13 août 2000. Un modèle numérique d'altitude fut incorporé au projet et de nombreux indices spectraux ont été calculés à partir des données ETM + . Le niveau de segmentation brute comporte 375 312 objets regroupés en 36 classes. À ce niveau, la structure de classification repose sur 118 règles référant aux paramètres spectraux, spatiaux et topographiques des segments. Ces règles combinent des systèmes de seuillages chiffrés et des opérations de tri au plus proche voisin. L'attribution des segments aux classes du projet est tributaire de ces règles et répond à une logique floue. À la suite d'une fusion de segments et d'un premier regroupement de classes, on obtient le second niveau du projet, qui compte 102 239 objets et 28 classes thématiques. Ce niveau s'apparente aux"écotypes" au sens de l'inventaire écologique des parcs nationaux. Un second regroupement réduit à 9 le nombre de classes et à 36 887 le nombre d'objets, ce qui se rapproche d'une cartographie des «écosystèmes » de l'inventaire écologique. Sur le terrain, 315 relevés photographiques de la végétation ont été réalisés dans les vallées Akshayuk et Naqsaq. Pour chaque relevé, les pourcentages de couverture de 5 strates végétales ont été estimés, de manière à ranger les relevés dans 8 classes de végétation connues a priori. Dans l'image, ce sont 135 segments qui ont pu être retenus comme échantillons. De ce nombre, 71 et 64 échantillons furent retenus respectivement pour l'entraînement et la validation de la classification ...
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