Vocabulaire essentiel relatif à la classification des images

L'appréhension des termes suivants vous aidera à mieux comprendre la classification des images avec ArcGIS Spatial Analyst :

Terme	Description
Image	Jeu de données raster produit par la numérisation d'une surface à l'aide d'un dispositif optique ou électronique. Les exemples les plus courants incluent les documents scannés, les données détectées à distance (les images satellite, par exemple) et les photographies aériennes. Une image est stockée en tant que jeu de données raster de valeurs binaires ou entières représentant l'intensité de la lumière reflétée, de la chaleur et d'autres gammes de valeurs contenues dans le spectre électromagnétique.
Cellule	La cellule est la plus petite unité d'information des données raster. Chaque cellule représente la valeur numérique d'une mesure à l'emplacement d'unité de surface correspondant sur la Terre. Les cellules sont en général de forme carrée. La surface que chaque cellule représente dépend de la résolution du raster. Les cellules raster à haute résolution (à grande échelle) représentent de petites surfaces, mesurées dans des unités aussi petites que des mètres carrés. Les cellules d'un raster basse résolution (petite échelle) représentent la valeur uniforme d'une plus grande surface, telle que des hectares ou des kilomètres carrés.
Pixel	Plus petite unité d'information contenue dans une image ou une carte raster, généralement carrée ou rectangulaire. Le terme pixel est souvent employé comme synonyme de cellule.
Classification des images	Processus de tri ou réorganisation des pixels d'une image en classes ou clusters. Selon l'interaction entre l'analyste et l'ordinateur, il existe deux types de classification des images : assistée et non assistée.
Classification assistée	Type de classification des images basée sur les échantillons d'apprentissage rassemblés par l'analyste. Les échantillons d'apprentissage "enseignent" au logiciel comment classer le reste des pixels dans l'image.
Classification non assistée	Type de classification des images qui trie les pixels de l'image en clusters sans intervention de l'analyste. Le processus est basé uniquement sur la distribution des valeurs de pixel dans un espace attributaire multidimensionnel.
Classe	Groupe de pixels dans une image représentant le même objet sur la surface de la Terre.
Cluster	Groupe de pixels repérable dans un espace attributaire multidimensionnel. Un cluster est semblable à une classe mais l'objet au sol qu'il représente est inconnu au moment de l'analyse d'agrégation.
Échantillons d'apprentissage	Surfaces échantillons dans une image qui représentent différentes classes dans une classification assistée. Les échantillons d'apprentissage constituent des exemples de classes dans une image, afin que les outils de classification sachent comment classer le reste des pixels.
Fichier de signatures	Un fichier de signatures enregistre les signatures de spectre de différentes classes à travers une série de canaux. Pour chaque classe, la signature contient les moyennes et covariances calculées de son échantillon d'apprentissage.

Il est également utile de se familiariser avec le vocabulaire des données raster général.