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Dans les pays tropicaux tels que la Malaisie, la Chine, l'Indonésie et d'autres pays, l'accès aux zones forestières est souvent difficile et les informations sur les forêts sont insuffisantes. La télédétection est très utile en foresterie et elle est devenue importante en raison de sa capacité à collecter des données sur de vastes zones et à générer des informations. En d'autres termes, la technologie de la télédétection offre des informations fiables essentielles pour la surveillance, la gestion et l'inventaire des forêts. Les objectifs de cette étude sont de développer une technique d'estimation des hévéas à différents âges à l'aide de techniques de télédétection et de comparer les algorithmes de classification afin de trouver le meilleur classificateur satisfaisant pour les forêts tropicales. Sur la base de l'analyse des données de l'imagerie Spot 5 capturée en 2007, huit classes d'occupation et d'utilisation du sol ont été classées, telles que la forêt, l'hévéa, le palmier à huile, les plans d'eau, le sol, les zones urbaines et l'autre végétation, afin d'extraire la carte thématique de l'occupation et de l'utilisation du sol en utilisant différents classificateurs tels que le maximum de vraisemblance, la distance de Mahalanobis, la distance minimale, le réseau neuronal, l'arbre de décision, le parallélépipède et le SAM pour effectuer la classification.
About the author
Hayder Abd Al-Razzaq Abd Dibs, docente presso l'Università Al-Qasim Green, ha conseguito un master e un dottorato in telerilevamento e GIS rispettivamente nel 2013 e nel 2016 presso l'Università Putra Malaysia. La sua area di interesse è l'elaborazione di immagini digitali e il monitoraggio ambientale. Ha pubblicato numerose ricerche e tre brevetti nel campo del telerilevamento e dei GIS.
