Fusion Multiniveau Pour la Classification D'images de Télédétection À Très Haute Résolution Spatiale PDF Download
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Author: Ahsan Ursani
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Author: Ahsan Ursani
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Author: Miloud Chikr El Mezouar
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Languages : fr
Pages : 154
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Les satellites d'observation de la Terre fournissent des données multi-spectrales et panchromatiques ayant différentes résolutions spatiales, spectrales, temporelles, et radiométriques. La fusion d'une image panchromatique ayant une haute résolution spatiale, mais une basse résolution spectrale avec une image multi-spectrale ayant une basse résolution spatiale mais une haute résolution spectrale est très utile dans de nombreuses applications de télédétection nécessitant à la fois de hautes résolutions spatiales et spectrales. Dans l'image fusionnée les structures et les objets sont bien rehaussés, et la classification de ces objets devient plus précise. Ces techniques de traitement d'image sont connues sous le nom de pansharpening ou les techniques de fusion de résolutions. Dans cette thèse, trois algorithmes sont proposés pour la fusion dont deux dans la catégorie de substitution de composants où nos principales contributions consistent à utiliser la transformée IHS et rehausser la bande verte dans les zones de végétation. Dans le premier algorithme, la végétation est détectée en utilisant l’indice NDVI et le rehaussement de la végétation est effectué avant le processus de fusion. En revanche, pour le second algorithme le rehaussement de la végétation se fait après le processus de fusion et la végétation est délimitée à l'aide d'un nouvel indice (HRNDVI) proposé pour des images de hautes résolutions. HRNDVI est utilisé dans l'extraction de la végétation, même dans le cas complexe des zones urbaines où la végétation est dispersée. Ainsi, en utilisant HRNDVI, une nouvelle méthode a été proposée et testée pour extraire la végétation. Le troisième algorithme pansharpening est inclus dans la catégorie multi-résolution basée sur la transformée NSCT. L'amélioration des résultats est assurée par l’utilisation d'un nombre de niveaux de décomposition réduit pour les images multi-spectrales et un nombre plus élevé de niveaux de décomposition pour l'image panchromatique . Cette stratégie permet d’aboutir à des résultats visuels et quantitatifs satisfaisants. En outre, la contribution de la thèse considère aussi l'évaluation de la qualité des images fusionnées. En fait, un nouveau protocole pour l'évaluation de la qualité est proposé. En fonction de l'application à utiliser, il peut être réglé pour favoriser la qualité spectrale ou spatiale.
Author: Aymen Sellaouti
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Languages : fr
Pages : 0
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Avec l'avènement des images satellitaires à très haute résolution, les approches pixelliques ne donnant plus entière satisfaction ont été remplacées par les approches objets. Cependant, ces approches restent tributaires de la première étape qui permet le passage du pixel vers l'objet, à savoir l'étape de construction. L'architecture séquentielle de ces approches fait que les erreurs de l'étape de construction se répercutent sur l'étape d'identification. Il devient donc primordial de passer de cette architecture séquentielle vers une architecture itérative permettant la collaboration entre les étapes de construction et d'identification. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes concentrés sur l'étude de l'étape de construction(i.e., la segmentation) comme base de départ pour les approches proposées. Nous avons proposé deux approches objets basées sur les techniques de segmentation les plus propices à la collaboration, à savoir les techniques régions et les techniques collaboratives région/contour. La première approche proposée se base sur une croissance sémantique hiérarchique. Elle permet de combiner les algorithmes de croissance de régions et les approches d'analyse d'images orientées objets. La croissance étant spécifique à la classe du germe de départ, nous avons proposé deux adaptations de l'approche sur les objets les plus rencontrés dans le contexte urbain, à savoir, les routes et les bâtiments. La deuxième approche utilise un algorithme évolutionnaire local permettant un paramétrage local des différents agents régions et contours évoluant au sein d'un système multi-agents.
Author: Bruno Belarte
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Languages : fr
Pages : 0
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Les nouveaux capteurs satellitaires permettent l'acquisition d'images d'un très haut niveau de détail à des cadences élevées, produisant ainsi une importante masse de données. Le traitement manuel de ces données étant devenu impossible, de nouveaux outils sont nécessaires afin de les traiter automatiquement. Des algorithmes de segmentation efficaces sont nécessaires pour extraire des objets d'intérêt de ces images. Cependant les segments produits ne correspondent pas aux objets d'intérêt, rendant difficile l'utilisation de connaissances expertes.Dans le cadre de cette thèse nous proposons de changer le niveau d'interprétation d'une image afin de voir les objets d'intérêt pour l'expert comme des objets composés par des segments. Pour cela, nous avons mis en place un processus d'apprentissage multi-niveaux dans le but d'apprendre ces règles de composition. Une règle de composition ainsi apprise peut ensuite être utilisée pour extraire les objets d'intérêt correspondant. Dans un second temps, nous proposons d'utiliser l'algorithme d'apprentissage de règles de composition comme première étape d'une approche montante-descendante. Cette chaîne de traitement a pour objectif d'améliorer la classification à partir des informations contextuelles et de connaissances expertes. Des objets composés de plus haut niveau sémantique sont extraits à partir de règles apprises ou fournies par l'expert, et cette nouvelle information est utilisée pour mettre à jour la classification des objets aux niveaux inférieurs. L'ensemble de ces travaux ont été testés et validés sur des images Pléiades représentant la ville de Strasbourg. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de l'apprentissage de règles de composition pour faire le lien entre connaissance experte et segmentation, ainsi que l'intérêt de l'utilisation d'informations contextuelles dans l'analyse d'images de télédétection à très haute résolution spatiale.
Author: Manjunath V. Joshi
Publisher: Cambridge University Press
ISBN: 1108475124
Category : Computers
Languages : en
Pages : 255
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Written using clear and accessible language, this useful guide discusses fundamental concepts and practices of multi-resolution image fusion.
Author: Luca Lorenzi
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Languages : fr
Pages : 117
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Les satellites de télédétection sont devenus incontournables pour la société civile. En effet, les images satellites ont été exploitées avec succès pour traiter plusieurs applications, notamment la surveillance de l'environnement et de la prévention des catastrophes naturelles. Dans les dernières années, l'augmentation de la disponibilité de très haute résolution spatiale (THR) d'images de télédétection abouti à de nouvelles applications potentiellement pertinentes liées au suivi d'utilisation des sols et à la gestion environnementale. Cependant, les capteurs optiques, en raison du fait qu'ils acquièrent directement la lumière réfléchie par le soleil, ils peuvent souffrir de la présence de nuages dans le ciel et / ou d'ombres sur la terre. Il s'agit du problème des données manquantes, qui induit un problème important et crucial, en particulier dans le cas des images THR, où l'augmentation des détails géométriques induit une grande perte d'informations. Dans cette thèse, de nouvelles méthodologies de détection et de reconstruction de la région contenant des données manquantes dans les images THR sont proposées et appliquées sur les zones contaminées par la présence de nuages et / ou d'ombres. En particulier, les contributions méthodologiques proposées comprennent: i) une stratégie multirésolution d'inpainting visant à reconstruire les images contaminées par des nuages ; ii) une nouvelle combinaison d'information radiométrique et des informations de position spatiale dans deux noyaux spécifiques pour effectuer une meilleure reconstitution des régions contaminés par les nuages en adoptant une régression par méthode a vecteurs supports (RMVS) ; iii) l'exploitation de la théorie de l'échantillonnage compressé avec trois stratégies différentes (orthogonal matching pursuit, basis pursuit et une solution d'échantillonnage compressé, basé sur un algorithme génétique) pour la reconstruction d'images contaminés par des nuages; iv) une chaîne de traitement complète qui utilise une méthode à vecteurs de supports (SVM) pour la classification et la détection des zones d'ombre, puis une régression linéaire pour la reconstruction de ces zones, et enfin v) plusieurs critères d'évaluation promptes à évaluer la performance de reconstruction des zones d'ombre. Toutes ces méthodes ont été spécialement développées pour fonctionner avec des images très haute résolution. Les résultats expérimentaux menés sur des données réelles sont présentés afin de montrer et de confirmer la validité de toutes les méthodes proposées. Ils suggèrent que, malgré la complexité des problèmes, il est possible de récupérer de façon acceptable les zones manquantes masquées par les nuages ou rendues erronées les ombres.
Author: Abdourrahmane M. Atto
Publisher: ISTE Group
ISBN: 1789480574
Category : Science
Languages : fr
Pages : 296
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Cet ouvrage traite de l’analyse des séries temporelles d’images de télédétection par apprentissages statistique, automatique et/ou profond. Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2 présente un éventail de modèles et de méthodes supervisées d’analyse, d’extraction d’informations spatio-temporelles et de classification, à partir de séries chronologiques d’observations des états de la surface terrestre par télédétection spatiale. L’ouvrage met en lumière des contributions sur la détection de changements multidates dans des données mono- et multi-modales, sur les classes de transitions et d’entités dynamiques, sur l’analyse des tendances et des fluctuations spatio-temporellles, ou encore sur le suivi et l’analyse prédictive d’évolution. De nombreuses applications illustrent les études sur l’évolution de la surface terrestre (cartographie d’exploitation des terres, analyse de l’état des glaciers, dynamique urbaine, évaluation de la neige, etc.) et sur les risques naturels (évaluation des inondations, activités volcaniques, surveillance des avalanches, etc.). Les orientations futures sont également exposées.
Author: Andrès Troya-Galvis
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Languages : fr
Pages : 0
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L'interprétation automatique d'images de télédétection à très haute résolution spatiale est une tâche complexe mais nécessaire. Les méthodes basées objet sont couramment employées pour traiter ce type d'images. Elles consistent à construire les objets d'intérêt au moyen d'une étape de segmentation puis à les classifier en utilisant des méthodes de fouille de données. La majorité des travaux entrepris dans ce domaine considèrent la segmentation et la classification de manière indépendante. Or, ces deux étapes cruciales du processus sont fortement liées. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes basées sur la qualité des données et des connaissances, pour initialiser, guider et évaluer un processus collaboratif de manière objective: 1. Une première approche basée sur une stratégie d'extraction mono-classe qui permet de se focaliser sur les propriétés particulières d'une classe donnée afin de mieux labelliser les objets de cette classe par rapport au reste. 2. Une deuxième approche multi-classe offrant deux stratégies différentes d'agrégation d'extracteurs mono-classes qui permet l'obtention d'une image entièrement labellisée de manière automatique.
Author: Zouhour Ben Dhiaf
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Languages : fr
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Ce travail vise à mettre en place un système de fusion de sources d'information basé sur la Théorie des Fonctions de Croyance (TFC) et adapté aux contextes des images forestières. La TFC engendre des temps de calcul importants lorsque la cardinalité du cadre de discernement devient grande. Ainsi, nous avons proposé en premier lieu une méthode de réduction du référentiel de définition permettant d'éviter l'explosion combinatoire en restreignant le calcul sur les hypothèses estimées pertinentes et déterminées à partir des histogrammes des classes issues de la phase d'apprentissage. Ensuite, nous avons proposé des techniques d'estimation de fonctions de masse spectrales, texturales, contextuelles et structurelles. L'information multi-fractale a été utilisée comme signature de texture, ainsi l'image de Hôlder a constitué une source d'information pour l'estimation de la masse texturale. Un autre apport consiste à proposer une approche de transfert de masse basée sur l'information contextuelle, en exploitant l'image des couronnes d'arbres comme une source déduite. L'implémentation d'algorithmes de détection de couronnes d'arbres nous a permis d'extraire des mesures sur les couronnes que nous avons utilisées en tant qu'attributs pour l'estimation des fonctions de masse. Nos expérimentations montrent des taux de classification assez satisfaisants et une adéquation de notre approche de fusion à une classification à l'arbre près.
Author: Valeriy Cherkashyn
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Languages : fr
Pages : 212
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