Les travaux de cette thèse s'articulent principalement autour de la détection de surfaces planes à partir de séquences d'images faiblement calibrées. La détection de telles surfaces offre des possibilités pour l'atterrissage autonome de drones, la coopération air/sol par la fusion de modèles de traversabilité ou encore la cartographie aérienne. Considérant d'abord le contexte d'images aériennes faiblement localisées (GPS métrique, centrale inertielle bas coût...), nous exploitons les propriétés des homographies, qui définissent le déplacement entre deux images de points appartenant à un même plan du monde. Nous avons utilisé cette propriété pour segmenter les régions des images contenant la projection d'un plan. Un soin particulier à été donné à l'évaluation de différents algorithmes d'estimation linéaire robuste dans le cadre de l'estimation d'homographie à partir de points appariés. Des données de synthèse ont été utilisées afin de mettre en évidence l'influence des paramètres de l'environnement sur la qualité des estimées. Ces résultats ont été par la suite confrontés à des données réelles. Ces techniques permettent de segmenter les points appariés selon qu'ils appartiennent ou non à une zone plane. Afin de produire une description dense (continue) des zones détectées, nous avons proposé une amélioration du score de corrélation normalisée croisée. En considérant un modèle adaptatif de l'influence des variances des niveaux de gris sur les scores de corrélation, nous avons introduit une méthode de segmentation automatique de zones planes offrant de bons résultats. L'introduction de modèles probabilistes nous a permis de fusionner les observations au fur et à mesure du déplacement de la caméra, et de construire des grilles locales qui représentent la probabilité de planéité sur des zones. Enfin dans l'optique de la coopération entre robots aériens et terrestres, nous avons étendu ces travaux au contexte de la robotique terrestre et de la fusion de modèles aéro-terrestres.

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