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[pt] O crescimento da população do planeta tem aumentado continuamente a demanda por produtos agrícolas. Assim, a informação quanto a áreas cultivadas e estimativas de produção se tornam cada vez mais importantes. Técnicas baseadas em imagens satelitais constituem uma das opções mais atrativas para o monitoramento agrícola sobre grandes áreas. A maior parte dos trabalhos científicos voltados a esta aplicação foram desenvolvidos para regiões temperadas do planeta, que apresentam um dinâmica muito mais simples da que se tem em regiões tropicais. Neste contexto, a presente tese propõe um novo método automático baseado em Campos Aleatórios Condicionais (CRF) para o reconhecimento de culturas agrícolas em regiões tropicais a partir de sequências de imagens multi-temporais e multiresolução produzidas por diferentes sensores orbitais. Experimentos foram realizados para validar diversas variantes do método proposto. Utilizaramse bases de dados públicas de duas regiões do Brasil que compreendem sequências de imagens óticas e de radar com diferentes resoluções espaciais. Os experimentos realizados demonstraram que o método proposto atingiu acurácias maiores do que métodos baseados em uma única imagem ou sensor. Particularmente, notou-se a redução do efeito sal-e-pimenta nos mapas gerados devido, mormente, à capacidade do método de capturar informação contextual. / [en] The earth population growth has continuously increased the demand for agricultural production. Thus, acreage and crop yield information become increasingly important. Techniques based on satellite images are one of the most attractive options for agricultural monitoring over large areas. Most of the scientific works on this application were developed for temperate regions of the planet, which present a much simpler dynamics than those in tropical regions. In this context, the present thesis proposes a new automatic method based on Conditional Random Fields (CRF) for the crop recognition in tropical regions from multi-temporal and multi-resolution image sequences from orbital multi-sensors. Experiments were performed to validate several variants of the proposed method. We used public databases from two regions of Brazil that comprise sequences of optical and radar images with different spatial resolutions. The experiments demonstrated that the proposed method achieved a higher accuracy than methods based on a single image or sensor. Particularly, the reduction of the salt-and-pepper effect in the generated maps was noticed due, mainly, to the capacity of the method to capture contextual information.

Nous étudions ici l’intérêt des descripteurs locaux pour les images satellites optiques et radar. Ces descripteurs, par leurs invariances et leur représentation compacte, offrent un intérêt pour la comparaison d’images acquises dans des conditions différentes. Facilement applicables aux images optiques, ils offrent des performances limitées sur les images radar, en raison de leur fort bruit multiplicatif. Nous proposons ici un descripteur original pour la comparaison d’images radar. Cet algorithme, appelé SAR-SIFT, repose sur la même structure que l’algorithme SIFT (détection de points-clés et extraction de descripteurs) et offre des performances supérieures pour les images radar. Pour adapter ces étapes au bruit multiplicatif, nous avons développé un opérateur différentiel, le Gradient par Ratio, permettant de calculer une norme et une orientation du gradient robustes à ce type de bruit. Cet opérateur nous a permis de modifier les étapes de l’algorithme SIFT. Nous présentons aussi deux applications pour la télédétection basées sur les descripteurs. En premier, nous estimons une transformation globale entre deux images radar à l’aide de SAR-SIFT. L’estimation est réalisée à l’aide d’un algorithme RANSAC et en utilisant comme points homologues les points-clés mis en correspondance. Enfin nous avons mené une étude prospective sur l’utilisation des descripteurs pour la détection de changements en télédétection. La méthode proposée compare les densités de points-clés mis en correspondance aux densités de points-clés détectés pour mettre en évidence les zones de changement. / We study here the interest of local features for optical and SAR images. These features, because of their invariances and their dense representation, offer a real interest for the comparison of satellite images acquired under different conditions. While it is easy to apply them to optical images, they offer limited performances on SAR images, because of their multiplicative noise. We propose here an original feature for the comparison of SAR images. This algorithm, called SAR-SIFT, relies on the same structure as the SIFT algorithm (detection of keypoints and extraction of features) and offers better performances for SAR images. To adapt these steps to multiplicative noise, we have developed a differential operator, the Gradient by Ratio, allowing to compute a magnitude and an orientation of the gradient robust to this type of noise. This operator allows us to modify the steps of the SIFT algorithm. We present also two applications for remote sensing based on local features. First, we estimate a global transformation between two SAR images with help of SAR-SIFT. The estimation is realized with help of a RANSAC algorithm and by using the matched keypoints as tie points. Finally, we have led a prospective study on the use of local features for change detection in remote sensing. The proposed method consists in comparing the densities of matched keypoints to the densities of detected keypoints, in order to point out changed areas.

Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique). / With the expansion of farm operations, the principle of homogeneity of crop yields (cereals, fruits …) becomes less and less relevant. This observation of spatial variabilities implies economic and environmental consequences with the development of new arrangements of agricultural works such as “site-specific management”. Treatments such as fertilizers, nutrients and pesticides must be used differently by applying them at the right time, right place and right rate. This new way to think the agriculture is called precision agriculture (PA) and gathers four technological fields: (i) remote sensing, (ii) navigation and guidance, (iii) data management and (iv) variable-rate technologies. Precision viticulture (PV) is an application of PA which was initiated in the late 90’s and is characterized by issues specific to viticulture. Work carried out during this thesis is a direct application of remote sensing (or proximal sensing) applied to PV. It focuses on a new method of remote sensing of grapes quantity (mass or volume) directly on vine plants. Estimating the quantity of grapes several weeks before harvesting offers many advantages with qualitative and economic impacts such as: (i) improving the yield / quality ratio with an early removal of a part of the harvest, (ii) optimizing human resources and equipment during the grape harvest, and (iii) be fairly compensated by insurances in case of severe weather conditions that damaged the vine plants. The method proposed here relies on microwave imagery (24 GHz and higher) generated by a FM-CW radar. It implies the set-up of ground-based remote reading system for a plant-byplant intra-parcel analysis and particularly: (i) evaluating the measurement accuracy, precision and limits of the system, (ii) developing specific algorithms in order to analyze three-dimensional volume data, (iii) building statistical estimators for retrieving the volume of grapes and finally (iv) analyzing data acquired during field measurements. Because of the seasonality of the grape harvest, measurements are firstly performed on canonic targets, variable loads and passive sensors in laboratory. To enlighten the flexibility of the radar interrogation technique, the same system is also used as part of the regional project PRESTIGE to remotely count the number of apples on trees in orchards. This work has been funding by the company Ovalie-Innovation and the ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique).

Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse s’intègre bien dans le domaine de la télédétection de l’environnement maritime. Il porte notamment, d’une part sur l’étude de l’interaction d’une onde électromagnétique avec une surface maritime en présence d’une cible complexe et observée en configuration bi-statique. D’autre part l’étude est complétée par l’étude et l’analyse de l’influence des différents paramètres à la fois liés à la cible et aussi à l’environnement. Dans ce contexte d’étude, le présent travail s’articule autour de deux volets importants. Le premier vise l’étude et la simulation de la Surface Equivalente Radar(SER) d’une cible complexe placée dans son environnement maritime. Et un deuxième volet applicatif traite l’imagerie radar ISAR d’une scène observée, avec prise en compte des cibles présentes sur la surface. Afin de traiter le premier point, le modèle électromagnétique retenu est basé sur une combinaison de méthodes asymptotiques (Optique Physique (OP), Optique Géométrique (OG), Méthode des courants équivalents (MCE)). Pour l’étude de l’influence de la surface de mer sur la réponse électromagnétique de la cible, nous avons opté pour une représentation de la scène (cible+surface de mer) par un ensemble de facettes triangulaires. Dans ce cadre, la cible discrétisée par un maillage triangulaire est générée à l’aide d’un outil de CAO (CATIA V5), quant à la surface de la mer, elle est générée en utilisant le spectre de mer d’Elfouhaily (et le modèle de Debye pour la prise en compte des paramètres diélectriques de l’eau de mer). Enfin, pour l’application de l’imagerie radar ISAR, le calcul de la SER de la cible navale a été effectué en considérant une nouvelle représentation de la cible en parallélépipèdes. La méthodologie proposée a été évalué via des simulations ainsi que des expérimentations sur un modèle générique d’un navire. / The work presented here interset with remote sensing of the maritime environment.It espacially carried with the study of electromagnetic scattering by sea surface with the presence of the target. This study is done in bistatic configuration. So, it is completed by the analysis of the influence of various parameters related to the target and also to the environment. In this context, this work focuses on two important parts. The first is the study and simulation of Radar Cross Section (RCS) of a complex target placed in the maritime environment.And the second part deals with the application of ISAR radar imagery of an observed scene, with consideration of target on the sea surface. We have opted for a combination between Physical Optics (PO), Geometrical Optics (GO) and Equivalent Edge Currents (ECM) (POGO/ EMC) to estimate the RCS. In order to take into account the infuence of sea surface, we have genereted a 2D sea surface from the Elfouhaily spectrum. In order to integrate the target into the scenario (the target in its environment, radar imagery), we propose a parallelepiped representation of the naval taget and RCS calculation. The proposed methodology was evaluated through simulations and measurements on a generic model of a ship.