La classification a été largement étudiée en apprentissage automatique. Les méthodes d’ensemble, qui construisent un modèle de classification en intégrant des composants d’apprentissage multiples, atteignent des performances plus élevées que celles d’un classifieur individuel. La précision de classification d’un ensemble est directement influencée par la qualité des données d’apprentissage utilisées. Cependant, les données du monde réel sont souvent affectées par les problèmes de bruit d’étiquetage et de déséquilibre des données. La marge d'ensemble est un concept clé en apprentissage d'ensemble. Elle a été utilisée aussi bien pour l'analyse théorique que pour la conception d'algorithmes d'apprentissage automatique. De nombreuses études ont montré que la performance de généralisation d'un classifieur ensembliste est liée à la distribution des marges de ses exemples d'apprentissage. Ce travail se focalise sur l'exploitation du concept de marge pour améliorer la qualité de l'échantillon d'apprentissage et ainsi augmenter la précision de classification de classifieurs sensibles au bruit, et pour concevoir des ensembles de classifieurs efficaces capables de gérer des données déséquilibrées. Une nouvelle définition de la marge d'ensemble est proposée. C'est une version non supervisée d'une marge d'ensemble populaire. En effet, elle ne requière pas d'étiquettes de classe. Les données d'apprentissage mal étiquetées sont un défi majeur pour la construction d'un classifieur robuste que ce soit un ensemble ou pas. Pour gérer le problème d'étiquetage, une méthode d'identification et d'élimination du bruit d'étiquetage utilisant la marge d'ensemble est proposée. Elle est basée sur un algorithme existant d'ordonnancement d'instances erronées selon un critère de marge. Cette méthode peut atteindre un taux élevé de détection des données mal étiquetées tout en maintenant un taux de fausses détections aussi bas que possible. Elle s'appuie sur les valeurs de marge des données mal classifiées, considérant quatre différentes marges d'ensemble, incluant la nouvelle marge proposée. Elle est étendue à la gestion de la correction du bruit d'étiquetage qui est un problème plus complexe. Les instances de faible marge sont plus importantes que les instances de forte marge pour la construction d'un classifieur fiable. Un nouvel algorithme, basé sur une fonction d'évaluation de l'importance des données, qui s'appuie encore sur la marge d'ensemble, est proposé pour traiter le problème de déséquilibre des données. Cette méthode est évaluée, en utilisant encore une fois quatre différentes marges d'ensemble, vis à vis de sa capacité à traiter le problème de déséquilibre des données, en particulier dans un contexte multi-classes. En télédétection, les erreurs d'étiquetage sont inévitables car les données d'apprentissage sont typiquement issues de mesures de terrain. Le déséquilibre des données d'apprentissage est un autre problème fréquent en télédétection. Les deux méthodes d'ensemble proposées, intégrant la définition de marge la plus pertinente face à chacun de ces deux problèmes majeurs affectant les données d'apprentissage, sont appliquées à la cartographie d'occupation du sol. / Classification has been widely studied in machine learning. Ensemble methods, which build a classification model by integrating multiple component learners, achieve higher performances than a single classifier. The classification accuracy of an ensemble is directly influenced by the quality of the training data used. However, real-world data often suffers from class noise and class imbalance problems. Ensemble margin is a key concept in ensemble learning. It has been applied to both the theoretical analysis and the design of machine learning algorithms. Several studies have shown that the generalization performance of an ensemble classifier is related to the distribution of its margins on the training examples. This work focuses on exploiting the margin concept to improve the quality of the training set and therefore to increase the classification accuracy of noise sensitive classifiers, and to design effective ensemble classifiers that can handle imbalanced datasets. A novel ensemble margin definition is proposed. It is an unsupervised version of a popular ensemble margin. Indeed, it does not involve the class labels. Mislabeled training data is a challenge to face in order to build a robust classifier whether it is an ensemble or not. To handle the mislabeling problem, we propose an ensemble margin-based class noise identification and elimination method based on an existing margin-based class noise ordering. This method can achieve a high mislabeled instance detection rate while keeping the false detection rate as low as possible. It relies on the margin values of misclassified data, considering four different ensemble margins, including the novel proposed margin. This method is extended to tackle the class noise correction which is a more challenging issue. The instances with low margins are more important than safe samples, which have high margins, for building a reliable classifier. A novel bagging algorithm based on a data importance evaluation function relying again on the ensemble margin is proposed to deal with the class imbalance problem. In our algorithm, the emphasis is placed on the lowest margin samples. This method is evaluated using again four different ensemble margins in addressing the imbalance problem especially on multi-class imbalanced data. In remote sensing, where training data are typically ground-based, mislabeled training data is inevitable. Imbalanced training data is another problem frequently encountered in remote sensing. Both proposed ensemble methods involving the best margin definition for handling these two major training data issues are applied to the mapping of land covers.

L'étude des surfaces continentales est devenue ces dernières années un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour la gestion et le suivi des territoires, notamment en matière de consommation des terres agricoles et d'étalement urbain. Dans ce contexte, les cartes d'occupation du sol caractérisant la couverture biophysique des terres émergées jouent un rôle essentiel pour la cartographie des surfaces continentales. La production de ces cartes sur de grandes étendues s'appuie sur des données satellitaires qui permettent de photographier les surfaces continentales fréquemment et à faible coût. Le lancement de nouvelles constellations satellitaires - Landsat-8 et Sentinel-2 - permet depuis quelques années l'acquisition de séries temporelles à hautes résolutions. Ces dernières sont utilisées dans des processus de classification supervisée afin de produire les cartes d'occupation du sol. L'arrivée de ces nouvelles données ouvre de nouvelles perspectives, mais questionne sur le choix des algorithmes de classification et des données à fournir en entrée du système de classification. Outre les données satellitaires, les algorithmes de classification supervisée utilisent des échantillons d'apprentissage pour définir leur règle de décision. Dans notre cas, ces échantillons sont étiquetés, \ie{} la classe associée à une occupation des sols est connue. Ainsi, la qualité de la carte d'occupation des sols est directement liée à la qualité des étiquettes des échantillons d'apprentissage. Or, la classification sur de grandes étendues nécessite un grand nombre d'échantillons, qui caractérise la diversité des paysages. Cependant, la collecte de données de référence est une tâche longue et fastidieuse. Ainsi, les échantillons d'apprentissage sont bien souvent extraits d'anciennes bases de données pour obtenir un nombre conséquent d'échantillons sur l'ensemble de la surface à cartographier. Cependant, l'utilisation de ces anciennes données pour classer des images satellitaires plus récentes conduit à la présence de nombreuses données mal étiquetées parmi les échantillons d'apprentissage. Malheureusement, l'utilisation de ces échantillons mal étiquetés dans le processus de classification peut engendrer des erreurs de classification, et donc une détérioration de la qualité de la carte produite. L'objectif général de la thèse vise à améliorer la classification des nouvelles séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions. Le premier objectif consiste à déterminer la stabilité et la robustesse des méthodes de classification sur de grandes étendues. Plus particulièrement, les travaux portent sur l'analyse d'algorithmes de classification et la sensibilité de ces algorithmes vis-à-vis de leurs paramètres et des données en entrée du système de classification. De plus, la robustesse de ces algorithmes à la présence des données imparfaites est étudiée. Le second objectif s'intéresse aux erreurs présentes dans les données d'apprentissage, connues sous le nom de données mal étiquetées. Dans un premier temps, des méthodes de détection de données mal étiquetées sont proposées et étudiées. Dans un second temps, un cadre méthodologique est proposé afin de prendre en compte les données mal étiquetées dans le processus de classification. L'objectif est de réduire l'influence des données mal étiquetées sur les performances de l'algorithme de classification, et donc d'améliorer la carte d'occupation des sols produite. / Land surface monitoring is a key challenge for diverse applications such as environment, forestry, hydrology and geology. Such monitoring is particularly helpful for the management of territories and the prediction of climate trends. For this purpose, mapping approaches that employ satellite-based Earth Observations at different spatial and temporal scales are used to obtain the land surface characteristics. More precisely, supervised classification algorithms that exploit satellite data present many advantages compared to other mapping methods. In addition, the recent launches of new satellite constellations - Landsat-8 and Sentinel-2 - enable the acquisition of satellite image time series at high spatial and spectral resolutions, that are of great interest to describe vegetation land cover. These satellite data open new perspectives, but also interrogate the choice of classification algorithms and the choice of input data. In addition, learning classification algorithms over large areas require a substantial number of instances per land cover class describing landscape variability. Accordingly, training data can be extracted from existing maps or specific existing databases, such as crop parcel farmer's declaration or government databases. When using these databases, the main drawbacks are the lack of accuracy and update problems due to a long production time. Unfortunately, the use of these imperfect training data lead to the presence of mislabeled training instance that may impact the classification performance, and so the quality of the produced land cover map. Taking into account the above challenges, this Ph.D. work aims at improving the classification of new satellite image time series at high resolutions. The work has been divided into two main parts. The first Ph.D. goal consists in studying different classification systems by evaluating two classification algorithms with several input datasets. In addition, the stability and the robustness of the classification methods are discussed. The second goal deals with the errors contained in the training data. Firstly, methods for the detection of mislabeled data are proposed and analyzed. Secondly, a filtering method is proposed to take into account the mislabeled data in the classification framework. The objective is to reduce the influence of mislabeled data on the classification performance, and thus to improve the produced land cover map.