Classification supervisée avec une seule classe avec Google Earth Engine

Comment faire de la classification supervisée dans Google Earth Engine ?

Classification supervisée

Qu’est-ce que la classification supervisée en télédétection ?

La classification supervisée est la technique la plus souvent utilisée pour l’analyse quantitative des données d’images de télédétection. Elle repose sur le concept de segmentation du domaine spectral en régions qui peuvent être associées aux classes de couverture végétale présentant un intérêt pour une application particulière.
 

Qu’est-ce que la matrice de confusion dans Google Earth Engine ?

Une matrice de confusion est un objet variable du Moteur Terre qui représente ce que l’on appelle parfois une « matrice d’erreurs » ou un « tableau de contingence ». Il s’agit d’un tableau composé de deux axes similaires, l’un représentant un ensemble de valeurs connues et l’autre un ensemble correspondant de valeurs prédites.

Comment faire de la classification supervisée ?

Lorsque vous exécutez une classification supervisée, vous effectuez les 3 étapes suivantes:

Quelle classification supervisée est la meilleure ?

Maximum de vraisemblance (ML)

L’algorithme de classification supervisée le plus couramment utilisé dans les applications de télédétection est le maximum de vraisemblance, qui est une méthode statistique paramétrique.

Quelle est la meilleure classification supervisée ou non supervisée ?

Si les modèles d’apprentissage supervisé ont tendance à être plus précis que les modèles d’apprentissage non supervisé, ils nécessitent une intervention humaine initiale pour étiqueter les données de manière appropriée. Par exemple, un modèle d’apprentissage supervisé peut prédire la durée de votre trajet en fonction de l’heure de la journée, des conditions météorologiques, etc.
 

Quels sont les deux types de techniques d’apprentissage supervisé * ?

Quels sont les types d’apprentissage supervisé?

• Régression. La régression est utilisée pour comprendre la relation entre les variables fiables et indépendantes.
• Bayes naïfs. Un algorithme naïf de Bayes est utilisé pour les grands ensembles de données.
• Classification.
• Réseaux neutres.
• Forest aléatoire.

La classification peut-elle être supervisée ?

Basé sur des données d’apprentissage, l’algorithme de classification est une technique d’apprentissage supervisé utilisée pour classer de nouvelles observations. Dans la classification, un programme utilise l’ensemble de données ou les observations fournies pour apprendre à classer les nouvelles observations dans diverses classes ou groupes.
 

Comment faire de la classification supervisée dans ArcGIS Pro ?

Pour former des données d’échantillonnage pour la classification dans ArcGIS Pro, les étapes suivantes sont suivies;

Comment authentifier mon moteur Google Earth ?

Pour authentifier le moteur Earth à l’aide d’un compte de service: