Abstract:
Le but de ce travail est d'étudier deux méthodes de classification supervisée: la première dite "factorielle discriminante" et de type géométrique, elle permet le classement d'un pixel suivant un critère d'affectation-fonction-discriminante utilisant une distance donnée.
Cette distance est définie par l'inverse de la matrice de covariance totale entre canaux.
La deuxième méthode dite "maximum de vraisemblance", elle utilise comme fonction discriminante la loi de probabilité de la place-gauss qui permet d'affecter un point à sa classe.
