Change Detection Using Principal Component Analysis and Fuzzy Set Theory

Abstract

Cet article présente deux nouvelles méthodes permettant défaire un meilleur usage de l'information multibande obtenue à partir de données de télédétection pour la détection des changements. Au lieu d'effectuer une analyse des composantes principales sur une combinaison d'images multibandes initiales, celle-ci a été effectuée sur des données résultant de différences d'images. Ainsi, la plupart des informations relatives aux changements ont été conservées sur les premières composantes principales. Des opérations fondées sur la théorie des ensembles flous ont été proposées en vue de combiner les informations sur les changements provenant des différents canaux en une seule image. Les zones ayant subi des changements peuvent alors être extraites de cette dernière image. Des images de Kitchener-Waterloo, en Ontario, acquises par le capteur thématique de Landsat pendant deux années successives sont utilisées pour illustrer ces méthodes. Un certain nombre de stratégies sur l'utilisation des opérations fondées sur la théorie des ensembles flous sont également présentées.