Les images satellitaires ont trouvées une large application pour l'analyse des ressources naturelles et des activités humaines. Les images à haute résolution, e.g., SPOT5, sont très nombreuses. Ceci donne un grand intérêt afin de développer de nouveaux aspects théoriques et des outils pour la fouille d'images. L'objectif de la thèse est la fouille non-supervisée d'images et inclut trois parties principales. Dans la première partie nous démontrons le contenu d'images à haute résolution. Nous décrivons les zones d'images par les caractéristiques texturelles et géométriques. Les algorithmes de clustering sont présentés dans la deuxième partie. Une étude de critères de validité et de mesures d'information est donnée pour estimer la qualité de clustering. Un nouveau critère basé sur la Longueur de Description Minimale (LDM) est proposé pour estimer le nombre optimal de clusters. Par ailleurs, nous proposons un nouveau algorithme hiérarchique basé sur le critère LDM à noyau. Une nouvelle méthode de ''combinaison de clustering'' est présentée dans la thèse pour profiter de différents algorithmes de clustering. Nous développons un algorithme hiérarchique pour optimiser la fonction objective basée sur une matrice de co-association. Une deuxième méthode est proposée qui converge à une solution globale. Nous prouvons que le minimum global peut être trouvé en utilisant l'algorithme de type ''mean shift''. Les avantages de cette méthode sont une convergence rapide et une complexité linéaire. Dans la troisième partie de la thèse un protocole complet de la fouille d'images est proposé. Différents clusterings sont représentés via les relations sémantiques entre les concepts.

[pt] O aprendizado supervisionado é, hoje, o ramo do aprendizado de máquina central para a maioria das inovações nos negócios. A abordagem depende de ter grandes quantidades de dados rotulados, suficiente para ajustar funções com a precisão necessária. No entanto, pode ser caro obter dados rotulados ou criar os rótulos através de um processo de anotação. O aprendizado semisupervisionado (SSL) é usado para rotular com precisão os dados a partir de pequenas quantidades de dados rotulados utilizando técnicas de aprendizado não supervisionado. Uma técnica de rotulagem é a propagação de rótulos. Neste trabalho, usamos especificamente o algoritmo Consensus rate-based label propagation (CRLP). Este algoritmo depende do uma função de consenso para a propagação. Uma possível função de consenso é a matriz de co-associação que estima a probabilidade dos pontos i e j pertencem ao mesmo grupo. Neste trabalho, observamos que a matriz de co-associação contém informações valiosas para tratar esse tipo de problema. Quando nenhum dado está rotulado, é comum escolher aleatoriamente, com probabilidade uniforme, os dados a serem rotulados manualmente, a partir dos quais a propagação procede. Este trabalho aborda o problema de seleção de um conjunto de tamanho fixo de dados para serem rotulados manualmente que propiciem uma melhor precisão no algoritmo de propagação de rótulos. Três técnicas de seleção, baseadas em princípios de amostragem estocástica, são propostas: Stratified Sampling (SS), Probability (P), and Stratified Sampling - Probability (SSP). Eles são todos baseados nas informações embutidas na matriz de co-associação. Os experimentos foram realizados em 15 conjuntos de benchmarks e mostraram resultados muito interessantes. Não só, porque eles fornecem uma seleção mais equilibrada quando comparados a uma seleção aleatória, mas também melhoram os resultados de precisão na propagação de rótulos. Em outro contexto, essas estratégias também foram testadas dentro de um processo de aprendizagem ativa, obtendo também bons resultados. / [en] Supervised learning is, today, the branch of Machine Learning central to most business disruption. The approach relies on having amounts of labeled data large enough to learn functions with the required approximation. However, labeled data may be expensive, to obtain or to construct through a labeling process. Semi-supervised learning (SSL) strives to label accurately data from small amounts of labeled data and the use of unsupervised learning techniques. One labeling technique is label propagation. We use specifically the Consensus rate-based label propagation (CRLP) in this work. A consensus function is central to the propagation. A possible consensus function is a coassociation matrix that estimates the probability of data points i and j belong to the same group. In this work, we observe that the co-association matrix has valuable information embedded in it. When no data is labeled, it is common to choose with a uniform probability randomly, the data to manually label, from which the propagation proceeds. This work addresses the problem of selecting a fixed-size set of data points to label (manually), to improve the label propagation algorithm s accuracy. Three selection techniques, based on stochastic sampling principles, are proposed: Stratified Sampling (SP), Probability (P), and Stratified Sampling - Probability (SSP). They are all based on the information embedded in the co-association matrix. Experiments were carried out on 15 benchmark sets and showed exciting results. Not only because they provide a more balanced selection when compared to a uniform random selection, but also improved the accuracy results of a label propagation method. These strategies were also tested inside an active learning process in a different context, also achieving good results.