University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
Résultat de la recherche
2 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Remote Sensing'
Ajouter le résultat dans votre panier Affiner la recherche Générer le flux rss de la recherche
Partager le résultat de cette recherche
Meta-heuristic Approach-based Change Detection for Remote Sensing / Billal Maaoui
Titre : Meta-heuristic Approach-based Change Detection for Remote Sensing Type de document : texte imprimé Auteurs : Billal Maaoui, Auteur ; Slimani,Yacine, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (58 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Remote sensing satellite images change detection metaheuristic classification Index. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Remote sensing plays a crucial role in monitoring changes in land cover through
the use of aerial imagery and satellite data. This technology provides accurate information
about changes in vegetation, soil, and green areas, aiding in the assessment
of environmental impacts and the development of strategies for land cover
conservation and sustainable development.
In this study, a change detection approach was applied using multi-temporal Landsat-
8 satellite images and a supervised classification method PSOGSA (the hybridization
of particle swarm optimization and the gravitational search algorithm)to accurately
identify changes and degraded areas.
The techniques were successful in classifying satellite images and revealed the
forest cover loss due to fires in our study area.Note de contenu : Table of Contents
Acknowledgement i
Abstract ii
Acronyms vii
1 Remote sensing 4
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Definition of remote sensing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 The main steps of remote sensing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.4 Remote sensing equipment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.5 The satellite image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.5.1 Satellite image resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5.1.1 Spatial resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5.1.2 Spectral resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5.1.3 Temporal resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.5.1.4 Radiometric resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.6 Types of satellite images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.6.1 Panchromatic images: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6.2 Multi-spectral images: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6.3 Hyper-spectral images: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6.4 Multi-source images: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.7 Overview of Satellite Image Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.7.1 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.7.1.1 The classification methods . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.7.1.2 Classification by Multilayer Perceptron Neural Networks
(MLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2 Change Detection techniques for Remote Sensing 15
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.1 What is Change Detection? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.2 procedure of change detection . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2 Change Detection Challenges in RS Imagery . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 OUTLINE OF CHANGE DETECTION METHODS . . . . . . . . . . 17
2.3.1 Visual Interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.2 Algebra based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.2.1 Image Differencing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.2.2 image ratioing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.2.3 Normalized Difference Vegetation Index NDVI . . . 21
2.3.3 Transformation/Data Reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.3.1 Tasseled Cap transformation . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.4 Classification-based methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.4.1 Post-classification comparison . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.5 Advanced methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.3.6 Ggeographic Information System (GIS) . . . . . . . . . . . . . 23
2.3.7 Visual interpretation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3 Metaheuristics 24
3.1 Overview of Metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2 optimization problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3 Heuristics and Metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4 Classification of Metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.1 single solution based metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.1.1 simulated annealing algorithm . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.1.2 Greedy randomized adaptive search procedures . . . 27
3.4.2 population based metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.2.1 Gravitational Search Algorithms . . . . . . . . . . . . 27
3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4 methodology used 29
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.2 multilayer perceptron MLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.2.1 MLP Operational Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.2.2 learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.2.3 Gradient Backpropagation Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2.4 The optimization of the MLP neural network . . . . . . . . . 32
4.2.4.1 Optimizing MLP Neural Network with PSOGSA . . 33
4.2.4.2 Steps of the PSOGSA Algorithm . . . . . . . . . . . 33
4.3 A general diagram of the methodology used . . . . . . . . . . . . . . 35
4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5 implementation and analyse 38
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.2 Purpose of the Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.3 Study area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.3.1 Satellite used . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.4 Coloration and enhancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.5 Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.6 Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.7 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.7.1 MLP/PSOGSA Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.7.2 Vegetation index “NDVI” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.7.2.1 Classification results . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51Côte titre : MAI/0829 Meta-heuristic Approach-based Change Detection for Remote Sensing [texte imprimé] / Billal Maaoui, Auteur ; Slimani,Yacine, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (58 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Remote sensing satellite images change detection metaheuristic classification Index. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Remote sensing plays a crucial role in monitoring changes in land cover through
the use of aerial imagery and satellite data. This technology provides accurate information
about changes in vegetation, soil, and green areas, aiding in the assessment
of environmental impacts and the development of strategies for land cover
conservation and sustainable development.
In this study, a change detection approach was applied using multi-temporal Landsat-
8 satellite images and a supervised classification method PSOGSA (the hybridization
of particle swarm optimization and the gravitational search algorithm)to accurately
identify changes and degraded areas.
The techniques were successful in classifying satellite images and revealed the
forest cover loss due to fires in our study area.Note de contenu : Table of Contents
Acknowledgement i
Abstract ii
Acronyms vii
1 Remote sensing 4
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Definition of remote sensing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 The main steps of remote sensing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.4 Remote sensing equipment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.5 The satellite image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.5.1 Satellite image resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5.1.1 Spatial resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5.1.2 Spectral resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.5.1.3 Temporal resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.5.1.4 Radiometric resolution . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.6 Types of satellite images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.6.1 Panchromatic images: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6.2 Multi-spectral images: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6.3 Hyper-spectral images: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6.4 Multi-source images: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.7 Overview of Satellite Image Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.7.1 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.7.1.1 The classification methods . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.7.1.2 Classification by Multilayer Perceptron Neural Networks
(MLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2 Change Detection techniques for Remote Sensing 15
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.1 What is Change Detection? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.1.2 procedure of change detection . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2 Change Detection Challenges in RS Imagery . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 OUTLINE OF CHANGE DETECTION METHODS . . . . . . . . . . 17
2.3.1 Visual Interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.2 Algebra based approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.2.1 Image Differencing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.2.2 image ratioing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.2.3 Normalized Difference Vegetation Index NDVI . . . 21
2.3.3 Transformation/Data Reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.3.1 Tasseled Cap transformation . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.4 Classification-based methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.4.1 Post-classification comparison . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.5 Advanced methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.3.6 Ggeographic Information System (GIS) . . . . . . . . . . . . . 23
2.3.7 Visual interpretation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3 Metaheuristics 24
3.1 Overview of Metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2 optimization problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3 Heuristics and Metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4 Classification of Metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.1 single solution based metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.1.1 simulated annealing algorithm . . . . . . . . . . . . . 26
3.4.1.2 Greedy randomized adaptive search procedures . . . 27
3.4.2 population based metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.4.2.1 Gravitational Search Algorithms . . . . . . . . . . . . 27
3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4 methodology used 29
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.2 multilayer perceptron MLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.2.1 MLP Operational Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.2.2 learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4.2.3 Gradient Backpropagation Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2.4 The optimization of the MLP neural network . . . . . . . . . 32
4.2.4.1 Optimizing MLP Neural Network with PSOGSA . . 33
4.2.4.2 Steps of the PSOGSA Algorithm . . . . . . . . . . . 33
4.3 A general diagram of the methodology used . . . . . . . . . . . . . . 35
4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5 implementation and analyse 38
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.2 Purpose of the Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
5.3 Study area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5.3.1 Satellite used . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5.4 Coloration and enhancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.5 Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
5.6 Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.7 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5.7.1 MLP/PSOGSA Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.7.2 Vegetation index “NDVI” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.7.2.1 Classification results . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
5.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51Côte titre : MAI/0829 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0829 MAI/0829 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Dead Trees Detection Based on Machine Learning and Remote Sensing Type de document : texte imprimé Auteurs : Manelle Benarbia, Auteur ; Nabila Chergui, Auteur Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (51 f .) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Dead tree detection Artificial Intelligence Machine
Learning Deep Learning Remote Sensing Vegetation Indices Classification Détection des arbres morts Intelligence Artificielle Apprentissage
Automatique Apprentissage Approfondu télédétection Indices de VegetationsIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Dead tree detection utilising machine learning and remote sensing
holds significance in efficient and scalable monitoring, early disturbance
detection, assessing ecosystem health, managing resources, and planning
conservation efforts. This approach facilitates timely interventions, enhances
forest management practices, and contributes to environmental
monitoring, ensuring the sustainability and resilience of forest ecosystems.
In this thesis, we focus on classifying dead trees using remote sensing
images obtained from the Sentinel 2 satellite and Vegetation Indices
(VIS). We initially extracted three VIs: the Normalised Difference Vegetation
Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI2), and the Soil
Adjusted Vegetation Index. Subsequently, we selected three prominent
classification algorithms for Machine Learning (ML): Decision Tree (DT),
Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM). Additionally,
we compared their performances with the Deep Learning Neural Network
(DNN). Notably, the Random Forest algorithm attained the highest
accuracy in dead tree classification, achieving an accuracy of 0.73 = La détection des arbres morts basée sur l’intelligence artificielle et la
télédétection revêt une grande importance pour une surveillance efficace
et évolutive, la détection précoce des perturbations, l’évaluation de la
santé des écosystèmes, la gestion des ressources et la planification de
la conservation. Elle permet des interventions rapides, améliore les
pratiques de gestion forestière et contribue aux efforts de surveillance
environnementale, garantissant ainsi la durabilité et la résilience des
écosystèmes forestiers.
Dans ce mémoire, nous avons classifié les arbres morts en utilisant
des images de télédétection acquises à partir du satellite Sentinel 2
et desindices de végétation (VIS). Nous avons tout d’abord extrait
trois indices de végétation, à savoir l’indice de végétation par différence
normalisée (NDVI), l’indice de végétation amélioré (EVI2) et l’indice
devégétation ajusté au sol. Ensuite, nous avons sélectionné trois des
principaux algorithmes d’apprentissage automatique pour effectuer la
classificationarbres de décision (DT), les forêts aléatoires (RF), les machines
à vecteurs de support (SVM) en plus du réseau de neurons (DNN).
Les résultats ont montré que l’algorithme de forêt aléatoire a obtenu
la meilleure précision dans la classification des arbres morts, atteignant
une précision de 0,73.
Côte titre : MAI/0755 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1pK3ThW0ig-RHAQLEFvJNh0fkEU6fBSzZ/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Dead Trees Detection Based on Machine Learning and Remote Sensing [texte imprimé] / Manelle Benarbia, Auteur ; Nabila Chergui, Auteur . - [S.l.] : Setif:UFA, 2023 . - 1 vol (51 f .) ; 29 cm.
Langues : Anglais (eng)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Dead tree detection Artificial Intelligence Machine
Learning Deep Learning Remote Sensing Vegetation Indices Classification Détection des arbres morts Intelligence Artificielle Apprentissage
Automatique Apprentissage Approfondu télédétection Indices de VegetationsIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Dead tree detection utilising machine learning and remote sensing
holds significance in efficient and scalable monitoring, early disturbance
detection, assessing ecosystem health, managing resources, and planning
conservation efforts. This approach facilitates timely interventions, enhances
forest management practices, and contributes to environmental
monitoring, ensuring the sustainability and resilience of forest ecosystems.
In this thesis, we focus on classifying dead trees using remote sensing
images obtained from the Sentinel 2 satellite and Vegetation Indices
(VIS). We initially extracted three VIs: the Normalised Difference Vegetation
Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI2), and the Soil
Adjusted Vegetation Index. Subsequently, we selected three prominent
classification algorithms for Machine Learning (ML): Decision Tree (DT),
Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM). Additionally,
we compared their performances with the Deep Learning Neural Network
(DNN). Notably, the Random Forest algorithm attained the highest
accuracy in dead tree classification, achieving an accuracy of 0.73 = La détection des arbres morts basée sur l’intelligence artificielle et la
télédétection revêt une grande importance pour une surveillance efficace
et évolutive, la détection précoce des perturbations, l’évaluation de la
santé des écosystèmes, la gestion des ressources et la planification de
la conservation. Elle permet des interventions rapides, améliore les
pratiques de gestion forestière et contribue aux efforts de surveillance
environnementale, garantissant ainsi la durabilité et la résilience des
écosystèmes forestiers.
Dans ce mémoire, nous avons classifié les arbres morts en utilisant
des images de télédétection acquises à partir du satellite Sentinel 2
et desindices de végétation (VIS). Nous avons tout d’abord extrait
trois indices de végétation, à savoir l’indice de végétation par différence
normalisée (NDVI), l’indice de végétation amélioré (EVI2) et l’indice
devégétation ajusté au sol. Ensuite, nous avons sélectionné trois des
principaux algorithmes d’apprentissage automatique pour effectuer la
classificationarbres de décision (DT), les forêts aléatoires (RF), les machines
à vecteurs de support (SVM) en plus du réseau de neurons (DNN).
Les résultats ont montré que l’algorithme de forêt aléatoire a obtenu
la meilleure précision dans la classification des arbres morts, atteignant
une précision de 0,73.
Côte titre : MAI/0755 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1pK3ThW0ig-RHAQLEFvJNh0fkEU6fBSzZ/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0755 MAI/0755 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible