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L'équipe ~ Olivier Zammit Vendredi 20 octobre 2017, 03h45

Olivier Zammit

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Ancien Doctorant, INRIA / Silogic

motcle Mots-clés : Champs Markoviens, Segmentation, Classification, Extraction d'objets, Arbres / Foret
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plus Contact :

E-Mail :OlivierdotZammitatinriadotfr
Téléphone :(33)4-92-38-75-66
Fax :(33)4-92-38-76-43
Adresse :INRIA Sophia Antipolis
2004, route des Lucioles
06902 Sophia Antipolis Cedex
France
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plus Résumé :

Le but de cette thèse est d'évaluer et de quantifier les dégâts produits par les feux de forêt.
La télédétection à partir d'images satellitaires est particulièrement adaptée à cette étude. On s'attachera à extraire les informations radiométrique et texturale des différents canaux de SPOT V. Pour ce faire, nous étudierons une approche récente de classication nommée SVM (Support Vector Machines").
En sortie, nous obtiendrons une cartographie des zones brulées permettant de les référencer, de quantifier leur surface et de les replacer dans leur contexte géographique.

plus Dernières publications dans le projet Ariana :
Unsupervised One-Class SVM Using a Watershed Algorithm and Hysteresis Thresholding to Detect Burnt Areas.
O. Zammit et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (PRIA), Nizhny Novgorod, Russia, septembre 2008.
Mots-clés : Classification, Segmentation, Support Vector Machines, Zones brûlées, Feux de foret, Imagerie satellitaire.
Copyright :
Détection de zones brûlées après un feu de forêt à partir d'une seule image satellitaire SPOT 5 par techniques SVM.
O. Zammit. Thèse de Doctorat, Universite de Nice Sophia Antipolis, septembre 2008.
Mots-clés : Classification, Imagerie satellitaire, Zones brûlées, Feux de foret, Support Vector Machines, Croissance de Region.
Copyright :
Combining One-Class Support Vector Machines and hysteresis thresholding: application to burnt area mapping.
O. Zammit et X. Descombes et J. Zerubia. Dans Proc. European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Lausanne, Switzerland, août 2008.
Note : à paraître.
Mots-clés : Classification, Imagerie satellitaire, Support Vector Machines, Zones brûlées, Feux de foret, Clustering.
Copyright :
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