Apports de la texture multibande dans la classification orientée-objets d'images multisources (optique et radar).

Résumé : La texture dispose d’un bon potentiel discriminant qui complète celui des paramètres radiométriques dans le processus de classification d’image. L’indice Compact Texture Unit (CTU) multibande, récemment mis au point par Safia et He (2014), permet d’extraire la texture sur plusieurs bandes à la fois, donc de tirer parti d’un surcroît d’informations ignorées jusqu’ici dans les analyses texturales traditionnelles : l’interdépendance entre les bandes. Toutefois, ce nouvel outil n’a pas encore été testé sur des images multisources, usage qui peut se révéler d’un grand intérêt quand on considère par exemple toute la richesse texturale que le radar peut apporter en supplément à l’optique, par combinaison de données. Cette étude permet donc de compléter la validation initiée par Safia (2014) en appliquant le CTU sur un couple d’images optique-radar. L’analyse texturale de ce jeu de données a permis de générer une image en « texture couleur ». Ces bandes texturales créées sont à nouveau combinées avec les bandes initiales de l’optique, avant d’être intégrées dans un processus de classification de l’occupation du sol sous eCognition. Le même procédé de classification (mais sans CTU) est appliqué respectivement sur : la donnée Optique, puis le Radar, et enfin la combinaison Optique-Radar. Par ailleurs le CTU généré sur l’Optique uniquement (monosource) est comparé à celui dérivant du couple Optique-Radar (multisources). L’analyse du pouvoir séparateur de ces différentes bandes à partir d’histogrammes, ainsi que l’outil matrice de confusion, permet de confronter la performance de ces différents cas de figure et paramètres utilisés. Ces éléments de comparaison présentent le CTU, et notamment le CTU multisources, comme le critère le plus discriminant ; sa présence rajoute de la variabilité dans l’image permettant ainsi une segmentation plus nette, une classification à la fois plus détaillée et plus performante. En effet, la précision passe de 0.5 avec l’image Optique à 0.74 pour l’image CTU, alors que la confusion diminue en passant de 0.30 (dans l’Optique) à 0.02 (dans le CTU).

Rede de povoamento romano a Oeste da Serra d´Ossa

O presente estudo centra-se na análise da rede de povoamento rural romano num terreno que se estende a Oeste da Serra d’Ossa. Num território que peca por escassez de dados, pretende-se analisar o padrão de organização do povoamento e as comunidades que nele habitavam, através da informação, até então, publicada, em conjunto com os dados recolhidos durante as prospeções efetuadas na região em causa. Dentro deste prisma, serão abordadas as estratégias de povoamento, desde a romanização até aos momentos iniciais da Antiguidade Tardia, com um olhar geral sobre os indicadores que fundamentaram a estabilização povo romano nesta área; Roman settlement network West from Serra d’Ossa Abstract: This study focuses on the analysis of roman rural settlement network in an area that extends west from Serra d'Ossa. In a territory characterized by lack of data, this study intends to analyze the pattern of settlement organization and the communities that inhabited it, through published literature and data collected during surveys conducted in the concerned region. Within this perspective, it will address settlement strategies from romanization until the early stages of Late Antiquity, with a general look at the indicators that supported the stabilization of roman people in this area