Encodage 2D de séries temporelles d'imagerie satellitaires pour l'amélioration
Résumé
In this paper, we propose Encodeep, a novel method for land use/land cover classification using satellite time series images (STIS). Our objective is to explore the 2D transformation of multivariate STIS through various encoding techniques, including Gramian Angular Summation Field (GASF), Gramian Angular Difference Field (GADF), Markov Transition Field (MTF), and Recurrence Plot (RP). This method derives images from a combination of encoding techniques, which are then fed into a Convolutional Neural Network (CNN) classification model. We conducted experiments on a subregion of the Dordogne department in southwestern France using Sentinel-2 STIS data. The results obtained with our method were compared to those achieved by several standard approaches used for land cover and land use mapping based on STIS. Our findings demonstrated the superior performance of this method compared to standard approaches for land use/land cover mapping from STIS.
Dans cet article, nous proposons Encodeep, une nouvelle méthode pour classifier l'occupation des sols à partir de séries temporelles d'images satellites (STIS). Notre objectif est d'explorer la transformation 2D des STIS multivariée à l'aide de plusieurs techniques d'encodage, notamment le Gramian Angular Summation Field (GASF), le Gramian Angular Difference Field (GADF), le Markov Transition Field (MTF) et le Recurrence Plot (RP). Cette méthode permet de dériver des images à partir d'une combinaison de techniques d'encodage, qui seront ensuite utilisées en entrée d'un modèle de classification de réseau de neurones convolutifs (CNN). Nous avons mené des expériences sur une sous-région du département de la Dordogne, dans le sud-ouest de la France en utilisant des données STIS de Sentinel-2. Nous avons comparé les résultats obtenus par notre méthode avec ceux obtenus par plusieurs approches standard utilisées pour la cartographie de la couverture terrestre et de l'occupation du sol basée sur les STIS. Nos résultats ont démontré la qualité de cette méthode par rapport aux approches standards pour la cartographie de l'occupation des sols à partir des STIS
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