Intervalles de confiance pour l'estimation de superficies à partir d'images satellitaires - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2023

Intervalles de confiance pour l'estimation de superficies à partir d'images satellitaires

Abstract

La segmentation des images satellites permet d'extraire des métriques de haut-niveau telle que la superficie d'une région d'intérêt. Cependant, ces estimations sont rarement équipées d'intervalles de confiance, ce qui met en cause la fiabilité des algorithmes. Dans cette étude, nous proposons un nouveau modèle de segmentation, TriadNet, qui permet d'obtenir la segmentation de l'image associée à un intervalle de confiance concernant les superficies, en moins de 0.05s par image. L'intérêt de notre approche est démontré sur deux tâches distinctes : la segmentation de bâtiments et de routes, à partir d'images satellite.
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Dates and versions

hal-04140049 , version 1 (24-06-2023)

Licence

Identifiers

  • HAL Id : hal-04140049 , version 1

Cite

Benjamin Lambert, Florence Forbes, Senan Doyle, Alan Tucholka, Michel Dojat. Intervalles de confiance pour l'estimation de superficies à partir d'images satellitaires. GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France. pp.1-4. ⟨hal-04140049⟩
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