L'image de télédétection constitue une source d'information importante permettant de surveiller les phénomènes naturels auxquels le monde a été confronté ces dernières années notamment l'érosion, l'inondation, les incendies, la déforestation, etc. Ces phénomènes ont des conséquences graves sur l'environnement, l'agriculture (dégradation des sols), l'activité humaine, etc. C'est dans ce cadre que se situe notre travail de thèse qui s'intéresse à l'interprétation des images de télédétection afin d'étudier la susceptibilité des scènes aux risques naturels. Cette thèse aborde deux problématiques majeures; La première concerne la modélisation du contenu de l'image satellitale. Cela pose les questions suivantes : Comment extraire les informations utiles de l'image ? Quel modèle de représentation choisir pour modéliser l'image ? Comment générer cette modélisation ? La deuxième problématique concerne l'étude de la susceptibilité de l'image aux risques naturels en se basant sur les sciences cognitives et les connaissances issues de l'image. Donc, quel est le modèle de raisonnement à adopter pour générer une interprétation adéquate ? Dans ce travail de thèse, nous proposons une ontologie spatio-temporelle, floue, lourde et évolutive représentant le contenu sémantique des images de télédétection. Pour ce faire, nous avons suivi un processus de développement basé sur la réutilisation des ressources ontologiques existantes, l'apprentissage à partir des images satellitales (de référence), et la formalisation des connaissances a priori de domaine (risques naturels, connaissance sur les scènes capteurs d'acquisition, etc.). Nous proposons également une méthodologie permettant de générer des annotations modélisant le contenu de l'image satellitale en se guidant par l'ontologie de domaine, et permettant, à partir d'un raisonnement inférentiel sur ces connaissances, de déduire la susceptibilité d'une scène satellitale aux risques naturels. La méthodologie proposée comporte quatre modules : (1) Annotation de l'image de télédétection, (2) Fusion d'annotations, (3) Recherche de cas, et (4) Raisonnement et interprétation. Dans un cadre méthodologique, nous avons appliqué la méthodologie pour traiter le problème d'érosion afin de prévenir les zones à risque en Tunisie et plus particulièrement à la région du Kef. Pour ce faire, nous avons conçu une base d'imagettes multi-dates et multi-capteurs représentant des classes d'ontologie (forêt, lac, champ de blé, zone urbaine, ...). De même, nous avons construit une base de cas contenant des annotations qui représentent des images de télédétection de la région du Kef. Dans un processus " off-line ", nous avons simulé le processus d'interprétation sur des requêtes pour voir si elles présentent des risques d'érosion.

Notre thèse se situe dans le contexte du projet ANR GEONTO qui porte sur la constitution, l’alignement, la comparaison et l’exploitation d’ontologies géographiques hétérogènes. Dans ce contexte, notre objectif est d'extraire automatiquement des termes topographiques à partir des récits de voyage afin d'enrichir une ontologie géographique initialement conçue par l'IGN. La méthode proposée permet de repérer et d'extraire des termes à connotation topographiques contenus dans un texte. Notre méthode est basée sur le repérage automatique de certaines relations linguistiques afin d'annoter ces termes. Sa mise en œuvre s'appuie sur le principe des relations n-aires et passe par l'utilisation de méthodes ou de techniques de TAL (Traitement Automatique de la Langue). Il s'agit de relations n-aires entre les termes à extraire et d'autres éléments du textes qui peuvent être repérés à l'aide de ressources externes prédéfinies, telles que des lexiques spécifiques: les verbes de récit de voyage (verbes de déplacement, verbes de perceptions, et verbes topographiques), les pré-positions (prépositions de lieu, adverbes, adjectifs), les noms toponymiques, des thésaurus génériques, des ontologies de domaine (ici l'ontologie géographique initialement conçue par l'IGN). Une fois marquées par des patrons linguistiques, les relations proposées nous permettent d'annoter et d'extraire automatiquement des termes dont les différents indices permettent de déduire qu'ils évoquent des concepts topographiques. Les règles de raisonnement qui permettent ces déductions s'appuient sur des connaissances intrinsèques (évocation du spatial dans la langue) et des connaissances externes contenues dans les ressources ci-dessus évoquées, ou leur combinaison. Le point fort de notre approche est que la méthode proposée permet d'extraire non seulement des termes rattachés directement aux noms toponymiques mais également dans des structures de phrase où d'autres termes s'intercalent. L'expérimentation sur un corpus comportant 12 récits de voyage (2419 pages, fournit par la médiathèque de Pau) a montré que notre méthode est robuste. En résultat, elle a permis d'extraire 2173 termes distincts dont 1191 termes valides, soit une précision de 0,55. Cela démontre que l'utilisation des relations proposées est plus efficace que celle des couples (termes, nom toponymique)(qui donne 733 termes distincts valides avec une précision de 0,38). Notre méthode peut également être utilisée pour d'autres applications telles que la reconnaissance des entités nommées géographiques, l'indexation spatiale des documents textuels. / This thesis is in the context of the ANR project GEONTO covering the constitution, alignment, comparison and exploitation of heterogeneous geographic ontologies. The goal is to automatically extract terms from topographic travelogues to enrich a geographical ontology originally designed by IGN. The proposed method allows identification and extraction of terms contained in a text with a topographical connotation. Our method is based on a model that relies on certain grammatical relations to locate these terms. The implementation of this model requires the use of methods or techniques of NLP (Processing of Language). Our model represents the relationships between terms to extract and other elements of the texts that can be identified by using external predefined resources, such as specific lexicons: verbs of travelogue (verbs of displacement, verbs of perceptions, topographical verbs), pre-positions (prepositions of place, adverbs, adjectives), place name, generic thesauri, ontologies of domain (in our case the geographical ontology originally designed by IGN). Once marked by linguistic patterns, the proposed relationships allow us to annotate and automatically retrieve terms. Then various indices help deduce whether the extracted terms evoke topographical concepts. It is through reasoning rules that deductions are made. These rules are based on intrinsic knowledge (evocation of space in the language) and external knowledge contained in external resources mentioned above, or their combination. The advantage of our approach is that the method can extract not only the terms related directly to place name but also those embedded in sentence structure in which other terms coexisted. Experiments on a corpus consisting of 12 travel stories (2419 pages, provided by the library of Pau) showed that our method is robust. As a result, it was used to extract 2173 distinct terms with 1191 valid terms, with a precision of 0.55. This demonstrates that the use of the proposed relationships is more effective than that of couples (term, place name) (which gives 733 distinct terms valid with an accuracy of 0.38). Our method can also be used for other applications such as geographic named entity recognition, spatial indexing of textual documents.