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<OAI-PMH schemaLocation=http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd> <responseDate>2018-01-15T18:41:45Z</responseDate> <request identifier=oai:HAL:hal-00637787v1 verb=GetRecord metadataPrefix=oai_dc>http://api.archives-ouvertes.fr/oai/hal/</request> <GetRecord> <record> <header> <identifier>oai:HAL:hal-00637787v1</identifier> <datestamp>2017-12-21</datestamp> <setSpec>type:COMM</setSpec> <setSpec>subject:info</setSpec> <setSpec>subject:spi</setSpec> <setSpec>collection:UNIV-AG</setSpec> <setSpec>collection:BNRMI</setSpec> </header> <metadata><dc> <publisher>HAL CCSD</publisher> <title lang=fr>Identification et caractérisation de nuages provenant d'images GOES</title> <creator>Nagau, Jimmy</creator> <creator>Henry, Jean-Luc</creator> <contributor>Laboratoire de Mathématiques Informatique et Applications (LAMIA) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor> <source>Journées d'Études et de Recherche des Antilles et de la Guyane</source> <coverage>Pointe-à-Pitre, Guadeloupe</coverage> <identifier>hal-00637787</identifier> <identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00637787</identifier> <source>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00637787</source> <source>Journées d'Études et de Recherche des Antilles et de la Guyane, Feb 2008, Pointe-à-Pitre, Guadeloupe</source> <language>fr</language> <subject>[INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing</subject> <subject>[SPI.SIGNAL] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing</subject> <type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</type> <type>Conference papers</type> <description lang=fr>Afin de prévoir l'évolution des phénomènes naturels, sans discontinuité, des milliers d'images satellites alimentent les stations météorologiques. Ce flot permanent d'informations nécessite rapidité et rigueur d'analyse. Il est donc indispensable de mettre en place des systèmes capables de travailler nuit et jour afin de dresser des bilans exploitables par les chercheurs. Nous proposons dans cet article une méthode, basée sur des techniques d'investigation en reconnaissance des formes, telles que la segmentation et la classification. Ces techniques seront utilisées pour localiser et discriminer les masses nuageuses issues d'images captées par le satellite géostationnaire GOES. Le traitement des formes nuageuses trouvées se fait en utilisant des opérations, telles que la morphologie mathématique afin d'extraire des caractéristiques discriminantes. Pour l'interprétation des caractéristiques obtenues et pour effectuer la classification des nuages, nous utilisons des systèmes de classeurs.</description> <date>2008-02-20</date> </dc> </metadata> </record> </GetRecord> </OAI-PMH>