Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Étude de l'effet de la fonction d'activation sur la précision de la classification à l'aide de réseaux neuronaux artificiels profonds

Serwa A*

Les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont largement utilisés dans la classification de la télédétection. L'optimisation des ANN reste un domaine de recherche énigmatique, en particulier en télédétection. Ce travail de recherche est un essai visant à découvrir la fonction d'activation ANN à utiliser parfaitement dans la classification (cartographie de la couverture terrestre). La première étape consiste à préparer la carte de référence, puis à supposer une fonction d'activation sélectionnée et à recevoir la sortie floue ANN. La dernière étape consiste à comparer la sortie avec la référence pour atteindre l'évaluation de la précision. Le résultat de la recherche est de fixer la fonction d'activation qui est parfaite pour être utilisée dans la classification de la télédétection. De véritables images satellite multispectrales Landsat 7 ont été utilisées et ont été classées (à l'aide d'ANN) et la précision de la classification a été évaluée avec différentes fonctions d'activation. La fonction sigmoïde s'est avérée être la meilleure fonction d'activation.