Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Résumé : Face à l’accroissement de la résolution spatiale des capteurs optiques satellitaires, de nouvelles stratégies doivent être développées pour classifier les images de télédétection. En effet, l’abondance de détails dans ces images diminue fortement l’efficacité des classifications spectrales; de nombreuses méthodes de classification texturale, notamment les approches statistiques, ne sont plus adaptées. À l’inverse, les approches structurelles offrent une ouverture intéressante : ces approches orientées objet consistent à étudier la structure de l’image pour en interpréter le sens. Un algorithme de ce type est proposé dans la première partie de cette thèse. Reposant sur la détection et l’analyse de points-clés (KPC : KeyPoint-based Classification), il offre une solution efficace au problème de la classification d’images à très haute résolution spatiale. Les classifications effectuées sur les données montrent en particulier sa capacité à différencier des textures visuellement similaires. Par ailleurs, il a été montré dans la littérature que la fusion évidentielle, reposant sur la théorie de Dempster-Shafer, est tout à fait adaptée aux images de télédétection en raison de son aptitude à intégrer des concepts tels que l’ambiguïté et l’incertitude. Peu d’études ont en revanche été menées sur l’application de cette théorie à des données texturales complexes telles que celles issues de classifications structurelles. La seconde partie de cette thèse vise à combler ce manque, en s’intéressant à la fusion de classifications KPC multi-échelle par la théorie de Dempster-Shafer. Les tests menés montrent que cette approche multi-échelle permet d’améliorer la classification finale dans le cas où l’image initiale est de faible qualité. De plus, l’étude effectuée met en évidence le potentiel d’amélioration apporté par l’estimation de la fiabilité des classifications intermédiaires, et fournit des pistes pour mener ces estimations. / Abstract : Classifying remote sensing images is an increasingly difficult task due to the availability of very high spatial resolution (VHSR) data. The amount of details in such images is a major obstacle to the use of spectral classification methods as well as most textural classification algorithms, including statistical methods. However, structural methods offer an interesting alternative to this issue: these object-oriented approaches focus on analyzing the structure of an image in order to interpret its meaning. In the first part of this thesis, we propose a new algorithm belonging to this category: KPC (KeyPoint-based Classification). KPC is based on keypoint detection and analysis and offers an efficient answer to the issue of classifying VHSR images. Tests led on artificial and real remote sensing images have proven its discriminating power. Furthermore, many studies have proven that evidential fusion (based on Dempster-Shafer theory) is well-suited to remote sensing images because of its ability to handle abstract concepts such as ambiguity and uncertainty. However, few studies did focus on the application of this theory to complex textural data such as structural data. This issue is dealt with in the second part of this thesis; we focused on fusing multiscale KPC classifications with the help of Dempster-Shafer theory. Tests have shown that this multi-scale approach leads to an increase in classification efficiency when the original image has a low quality. Our study also points out a substantial potential for improvement gained from the estimation of intermediate classifications reliability and provides ideas to get these estimations.

Les étoiles se forment lors de l'effondrement de nuages de gaz et de poussière. Dans l'environnement proche de l'étoile naissante la matière se concentre dans un plan équatorial que l'on appelle disque protoplanétaire. Les astronomes pensent que les planètes se forment au sein de cette masse de gaz et de poussière orbitant autour de l'étoile. Pour sonder ces disques à des échelles correspondant aux orbites des futures planètes, il convient d'observer dans l'infrarouge à très haute résolution spatiale. L'interférométrie infrarouge est donc un outil idéal pour étudier les conditions physiques des disques protoplanétaires. Dans ce mémoire, je décris les premiers pas de l'interférométrie infrarouge, depuis la mise au point des petits interféromètres PTI et IOTA jusqu'à la construction de l'instrument AMBER au foyer de l'interféromètre du VLT. Je décris aussi les résultats d'une piste de recherche technologique particulièrement attrayante dans le cas de l'interférométrie infrarouge et issue des technologies des autoroutes de l'information: l'optique intégrée appliquée à la combinaison de plusieurs faisceaux en astronomie. Je montre ensuite comment à partir des observations obtenues à partir de ces instruments, il est possible de contraindre la physique des disques autour des étoiles jeunes. Grâce à la résolution spectrale nouvellement disponible sur ces instruments, pour la première fois nous pouvons séparer des phénomènes physiques aussi différents que l'accrétion de matière sur l'étoile et l'éjection de particules par des vents dont l'origine précise est encore mal connue. Les résultats présentés dans ce mémoire ont été obtenus principalement à partir d'observations sur les systèmes jeunes FU Ori et MWC 297 effectuées par AMBER sur le VLTI, mais aussi par les petits interféromètres infrarouges PTI et IOTA. Je développe aussi les travaux de modélisation de la structure verticale des disques associés afin de montrer la richesse des renseignements obtenus. Finalement je trace les contours d'un programme de recherche qui permettra tout d'abord de maximiser le retour astrophysique sur un instrument comme le VLTI, puis d'obtenir de premières images interférométriques de ces environnements circumstellaires. Je propose aussi la réalisation d'un instrument de seconde génération qui permettra de fournir des images interférométriques détaillées de ces sources compactes par synthèse d'ouverture.

Dans l'infrarouge thermique, des simulateurs de systèmes d'acquisition d'images existent déjà chez les industriels. Leur fonctionnement nécessite la connaissance de nombreux paramètres, dont celle du paysage à observer. Or, ce paysage doit lui-même être simulé. Du fait de la complexité de son comportement, peu de simulateurs de paysages ont été développés. Cette thèse tente de pallier à ce manque, en proposant une méthode de simulation adaptée à l'imagerie à haute résolution spatiale dans l'infrarouge thermique. Un simulateur a été conçu et développé. A l'aide d'une modélisation physique du comportement thermique et spectral du paysage, une classification des contributions des différents phénomènes physiques a pu être établie. Une simulation autorisant un haut degré de détails passe notamment par l'analyse et la prise en compte des phénomènes physiques à petite échelle (conduction, perturbations de l'écoulement du vent, ...) et à trois dimensions (ombrage, réflexions, ...) et implique la modélisation fine de ces phénomènes. L'originalité de la thèse réside dans la création d'une méthode de simulation, basée sur la radiosité, et adaptée à la synthèse d'images dans l'infrarouge thermique. Le paysage est modélisé à l'aide d'entités, les éléments, permettant de prédire précisément le signal provenant du paysage. Ces éléments sont compatibles avec les exigences matérielles informatiques qui imposent des limitations de temps de calcul et de ressources mémoires. Ils résultent de la concaténation des contraintes imposées par la géométrie des objets, par leur constitution (matériaux), et par la prise en compte de l'évolution temporelle des différents phénomènes physiques qui régissent le comportement du paysage. Ces éléments constituent une extension volumique et temporelle des facettes, entités communément utilisées pour la synthèse d'images dans les courtes longueurs d'onde. Des images obtenues en utilisant les éléments et le simulateur développé sont présentées dans la thèse.

La réalisation de nouveaux instruments de télédétection à très haute résolution spatiale offre la possibilité d'étudier plus précisément les villes. Pour ces études, la connaissance de l'atmosphère et plus particulièrement des aérosols peut s'avérer essentielle. Le but de cette thèse est donc de développer une méthode de caractérisation des aérosols adaptée aux images de télédétection des milieux urbains à l'échelle métrique dans les domaines visible et proche-infrarouge. Dans un premier temps, les propriétés optiques de ces particules ont été étudiées en utilisant les données fournies par 68 stations urbaines du réseau AERONET. Ensuite, afin de pouvoir évaluer l'impact des aérosols présents dans les villes sur le signal, un code de transfert radiatif 3D a été réalisé : AMARTIS v2. L'utilisation de cet outil pour une scène urbaine typique a permis de quantifier l'impact des particules sur le signal, à l'ombre et au soleil, en fonction de leurs propriétés optiques. Enfin, une méthode de télédétection des aérosols a été définie, basée sur l'observation de transitions ombre/soleil. Afin de mettre en oeuvre cette méthode, un code d'inversion a été développé : OSIS. Une étude de sensibilité d'OSIS a alors été menée à partir d'images synthétiques générées avec AMARTIS v2 et une utilisation expérimentale a été effectuée sur des acquisitions PELICAN obtenues lors de la campagne aéroportée MUSARDE sur la ville de Toulouse. Ces études ont notamment permis de quantifier la précision intrinsèque d'OSIS, comparable aux précisions obtenues avec les produits satellitaires pour l'inversion des épaisseurs optiques, et de montrer que cette procédure est applicable à tout instrument à très haute résolution spatiale, multispectral ou hyperspectral, aéroporté ou satellitaire.

Depuis une quinzaine d’années, l’émergence des données de télédétection à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) et la démocratisation des Systèmes d’Information Géographique (SIG) aident à répondre aux nouveaux besoins croissants d’informations spatialisées. Le développement de nouvelles méthodes de cartographie offre une opportunité pour comprendre et anticiper les mutations des surfaces terrestres aux grandes échelles, jusqu’ici mal connues. En France, l’emploi de bases de données spatialisées sur l’occupation du sol à grande échelle (BD Ocsol GE) est devenu incontournable dans les opérations courantes de planification et de suivi des territoires. Pourtant, l’acquisition de ce type de bases de données spatialisées est encore un besoin difficile à satisfaire car les demandes portent sur des productions cartographiques sur-mesure, adaptées aux problématiques locales des territoires. Face à cette demande croissante, les prestataires réguliers de ce type de données cherchent à optimiser les procédés de fabrication avec des techniques récentes de traitements d’image. Cependant, la Photo-Interprétation Assistée par Ordinateur (PIAO) reste la méthode privilégiée des prestataires. En raison de sa grande souplesse, elle répond toujours au besoin de cartographie aux grandes échelles, malgré son coût important. La substitution de la PIAO par des méthodes de production entièrement automatisées est rarement envisagée. Toutefois, les développements récents en matière de segmentation d’images peuvent contribuer à l’optimisation de la pratique de la photo-interprétation. Cette thèse présente ainsi une série d’outils (ou modules) qui participent à l’élaboration d’une assistance à la digitalisation pour l’exercice de photo-interprétation d’une BD Ocsol GE. L’assistance se traduit par la réalisation d’un prédécoupage du paysage à partir d’une segmentation menée sur une image THRS. L’originalité des outils présentés est leur intégration dans un contexte de production fortement contraint. La construction des modules est conduite à travers trois prestations cartographiques à grande échelle commandités par des entités publiques. L’apport de ces outils d’automatisation est analysé à travers une analyse comparative entre deux procédures de cartographie : l’une basée sur une démarche de photo-interprétation entièrement manuelle et la seconde basée sur une photo-interprétation assistée en amont par une segmentation numérique. Les gains de productivité apportés par la segmentation sont, évalués à l’aide d’indices quantitatifs et qualitatifs, sur des configurations paysagères différentes. À des degrés divers, il apparaît que quelque soit le type de paysage cartographié, les gains liés à la cartographie assistée sont substantiels. Ces gains sont discutés, à la fois, d’un point de vue technique et d’un point de vue thématique dans une perspective commerciale. / Over the last fifteen years, the emergence of remote sensing data at Very High Spatial Resolution (VHRS) and the democratization of Geographic Information Systems (GIS) have helped to meet the new and growing needs for spatial information. The development of new mapping methods offers an opportunity to understand and anticipate land cover change at large scales, still poorly known. In France, spatial databases about land cover and land use at large scale have become an essential part of current planning and monitoring of territories. However, the acquisition of this type of database is still a difficult need to satisfy because the demands concern tailor-made cartographic productions, adapted to the local problems of the territories. Faced with this growing demand, regular service providers of this type of data seek to optimize manufacturing processes with recent image-processing techniques. However, photo interpretation remains the favoured method of providers. Due to its great flexibility, it still meets the need for mapping at large scale, despite its high cost. Using fully automated production methods to substitute for photo interpretation is rarely considered. Nevertheless, recent developments in image segmentation can contribute to the optimization of photo-interpretation practice. This thesis presents a series of tools that participate in the development of digitalization assistance for the photo-interpretation exercise. The assistance results in the realization of a pre-cutting of the landscape from a segmentation carried out on a VHRS image. Tools development is carried out through three large-scale cartographic services, each with different production instructions, and commissioned by public entities. The contribution of these automation tools is analysed through a comparative analysis between two mapping procedures: manual photo interpretation versus digitally assisted segmentation. The productivity gains brought by segmentation are evaluated using quantitative and qualitative indices on different landscape configurations. To varying degrees, it appears that whatever type of landscape is mapped, the gains associated with assisted mapping are substantial. These gains are discussed both technically and thematically from a commercial perspective.

En télédétection optique, les modèles de transfert radiatif à l'intérieur du paysage terrestre et de l'atmosphère permettent de simuler et d'analyser la mesure radiométrique. Ces modèles, utilisés en mode "direct", reproduisent la mesure et aident à la spécification technique des futurs capteurs. De même, en mode "inverse", ils permettent d'estimer des paramètres de surface pour toute configuration d'observation et avec peu de mesures in situ. Actuellement, les principales limitations des modèles existants sont au niveau des hypothèses simplificatrices dans la représentation géométrique du paysage (spécialement pour la végétation). Ces simplifications affectent fortement les niveaux radiométriques et la texture des images à toute résolution spatiale. Ce-ci est particulièrement évident pour les images à très haute résolution spatiale (de l'ordre du mètre). Ainsi, il convient d'utiliser des modèles avec une représentation tridimensionnelle réaliste du paysage terrestre. L'objectif principal de cette thèse était d'améliorer la précision et la robustesse d'un modèle de transfert radiatif tridimensionnel (DART). Ce modèle simule la propagation du rayonnement avec les méthodes du suivi de rayons et des ordonnées discrètes à l'intérieur d'un milieu composé de cellules turbides (pour la végétation et l'air) et des cellules contenant des figures opaques (pour les murs, sol, troncs, etc.). La précision radiométrique a été améliorée avec l'introduction de nouvelles hypothèses simplificatrices concernant la modélisation du transfert radiatif appliquée aux cellules turbides et opaques. La robustesse a été fortement améliorée avec la modélisation intégrée du transfert radiatif atmosphérique et avec la possibilité de simuler tout type de paysage (naturel ou artificiel). DART a été validé en le comparant à d'autres modèles de transfert radiatif et des images aéroportées d'une zone urbaine. Le modèle a prouvé être efficient pour la spécification des caractéristiques techniques du futur capteur à très haute résolution spatiale de la constellation de satellites Plé iades. Finalement, DART a été appliqué pour l'estimation des paramètres biophysiques (indice foliaire, taux de couverture arborée et concentration en chlorophylle des feuilles) d'une forêt tempérée à partir d'images satellitaires SPOT (20 mètres de résolution) et Ikonos (résolution de l'ordre du mètre).

Ce travail traite de la simulation numérique du climat des grandes calottes de glace, en particulier des calottes de l'Antarctique et du Groenland, toujours existantes, dans des conditions climatiques différentes, à l'aide de modèles de circulation générale de l'atmosphère (MCGA). Le MCGA à grille variable LMDz a été adapté aux spécificités du climat polaire et validé pour le climat actuel. L'approche d'une grille variable, qui permet d'utiliser le MCGA à haute résolution spatiale (autour de 100 km) sur la région d'intérêt à un coût numérique raisonnable, a été validée en analysant la dynamique atmosphérique au bord de la région ciblée à l'aide d'un schéma de suivi des cyclones individuels. Des simulations du climat du Dernier Maximum Glaciaire (DMG) ont été faites pour le Groenland et l'Antarctique et analysées en tenant compte des archives glaciaires disponibles. Une explication possible des différences entre les deux méthodes principales de reconstruction des paléotempératures - l'analyse des isotopes de l'eau et la mesure directe de la température de la glace dans le trou de forage - au centre du Groenland a pu être proposée. Cette explication est basée sur des changements de paramètres climatiques locaux. C'est la première fois que l'approche de grille variable a été utilisée dans un MCGA pour des simulations du climat polaire à l'échelle de quelques années. Les simulations paléoclimatiques faites avec LMDz sont à une résolution spatiale inégalée à ce jour. Finalement, le climat du DMG, simulé par plusieurs MCGA dans le cadre du projet international PMIP (Paleoclimate Modelling Intercomparison Programme), a été analysé, et des implications des résultats pour l'interprétation des enregistrements glaciaires ont été discutées.

Lors d'une catastrophe majeure, il est nécessaire de connaître rapidement l'importance des dégâts sur les bâtiments. Actuellement, cette quantification de dégâts se fait manuellement par comparaison visuelle d'images satellite. Les méthodes automatiques sont immatures ; leurs performances étant rarement évaluées, elles ne sont pas utilisées par les opérationnels. Nous proposons un protocole standard d'évaluation des performances de méthodes de quantification de dégâts. Il s'appuie sur des bases de données de référence obtenues pour cinq cas de catastrophes variées. Celles-ci contiennent pour chaque bâtiment l'emprise de son toit dans chaque image, ainsi qu'un degré de dégâts. Le protocole permet de quantifier les performances d'une méthode et de confronter ses résultats à d'autres. Disposant de ce protocole d'évaluation, nous proposons une méthode de quantification de dégâts à partir d'un couple d'images satellites panchromatiques de très haute résolution (THR) spatiale et d'un ensemble d'objets d'intérêt définis dans l'image de référence. La méthode développée doit pouvoir conduire à des résultats satisfaisants et reproductibles en utilisant des images de modalités différentes, et être automatisée au mieux. Les dégâts sur les bâtiments sont quantifiés par l'amplitude des changements sur leurs toits. Pour comparer ces derniers, ils doivent être alignés. Le recalage géométrique des données THR est un problème complexe non résolu ; une nouvelle méthode adaptée à notre problème est développée et évaluée. Elle aboutit à des résultats généralement satisfaisants pour notre application. Des indices de changements sont ensuite extraits. Deux coefficients de corrélation et des indices de texture obtenus par filtrage sont extraits, et un degré de dégâts est attribué à chacun des bâtiments par classification supervisée. L'impact des différences de modalité des images sur les performances de notre méthode est évalué. La méthode proposée est rapide, en grande partie généralisable et robuste à l'utilisation d'images THR de différentes résolutions ou issues de couples multicapteurs ; le paramètre influant est le B/H du couple.

En télédétection optique, les modèles de transfert radiatif (T-R) ont pour but de simuler la mesure radiométrique des capteurs spatiaux qui observent le système "Terre - Atmosphère". La modélisation des mesures de couverts végétaux est en général limitée au niveau de la représentation du paysage et du T-R associé. Cette thèse a permis de transformer le modèle 3-D de T-R DART (brevet : PCT/FR 02/01181) en un modèle multispectral simulant les images de télédétection optique (thermique inclus) de tout paysage urbain et naturel, avec relief et atmosphère, pour tout capteur spatial/aéroporté. Ce nouveau modèle a été validé par comparaison avec d'autres modèles (expérience RAMI-3, Centre Commun de Recherche, Italie) et avec des mesures in situ et aéroportées (République Tchèque). In fine, une méthode d'inversion a été développée. Elle a permis d'utiliser DART pour évaluer l'impact de la modélisation sur l'extraction du LAI d'une forêt de conifères avec des images hyperspectrales THR.