Le domaine intertidal de la Baie de Bourgneuf (SO France) représente un environnement important tant sur le plan écologique que physique. La mobilité des sédiments s'avère une problématique importante pour la dynamique côtière (zone d'engraissement, zone d'érosion) et le développement de la production conchylicole ou biologique en général. Elle est contrôlée à la fois par des processus hydrodynamiques, des processus éoliens et par le comportement cohésif des sédiments. Le phénomène de cohésion est lui-même gouverné par les propriétés physiques intrinsèques aux sédiments. La télédétection hyperspectrale aéroportée est utilisée pour fournir des cartes synoptiques précises de la distribution et de la nature des sédiments de la zone littorale. <br />L'objectif principal de cette thèse est d'obtenir une cartographie des paramètres sédimentaires à partir des images hyperspectrales DAIS et ROSIS. Cela nécessite de caractériser précisément les comportements et les évolutions spectrales en liaison avec les propriétés inhérentes des faciès sédimentaires (granulométrie, contenu en eau, composition). Dans cette perspective, l'utilisation du Modèle Gaussien Modifié [MGM] semble être un outil adapté à l'extraction des propriétés bio-géophysiques. A l'instar de nombreux algorithmes capables de reconnaître les formes spectrales, le MGM permet de déconvoluer un spectre de réflectance en une somme de gaussiennes et d'un ‘continuum', permettant ainsi une estimation respective des effets d'absorption (e.g. Chl-a ; H2O) et de diffusion (e.g. taille des particules). Le travail a nécessité la mise en œuvre de nouvelles méthodologies en télédétection hyperspectrale visant à automatiser le MGM. Ce document contient en outre les mesures radiométriques (ASD Fieldspec3) et les analyses sédimentologiques (Granulométrie Laser, calcimétrie, DRX, MEB) ayant servi à élaborer les relations entre les absorptions, le continuum et les propriétés physiques des sédiments. Il contient également une description détaillée du comportement spectral des sédiments en réponse à la déshydratation. Les analyses ont également permis de montrer que le continuum MGM pouvait être utilisé comme proxy du contenu en eau et de la granulométrie. Par la suite, nous avons appliqué cette méthode d'extraction automatique [MGMA] des paramètres spectraux aux données hyperspectrales DAIS et ROSIS. Des cartes de fractions granulométriques, du contenu en eau et de la biomasse ont été obtenues avec une grande précision.

La biométrie est une technologie émergente qui propose de nouvelles méthodes de contrôle, d’identification et de sécurité. Les systèmes biométriques sont souvent victimes de menaces. La reconnaissance faciale est populaire et plusieurs approches existantes utilisent des images dans le spectre visible. Ces systèmes traditionnels opérant dans le spectre visible souffrent de plusieurs limitations dues aux changements d’éclairage, de poses et d’expressions faciales. La méthodologie présentée dans cette thèse est basée sur de la reconnaissance faciale multispectrale utilisant l'imagerie infrarouge et visible, pour améliorer la performance de la reconnaissance faciale et pallier les insuffisances du spectre visible. Les images multispectrales utilisées cette étude sont obtenues par fusion d’images visibles et infrarouges. Les différentes techniques de reconnaissance sont basées sur l’extraction de caractéristiques telles que la texture et les points d’intérêt par les techniques suivantes : une extraction hybride de caractéristiques, une extraction binaire de caractéristiques, une mesure de similarité tenant compte des caractéristiques extraites. / Biometrics is an emerging technology that proposes new methods of control, identification and security. Biometric systems are often subject to risks. Face recognition is popular and several existing approaches use images in the visible spectrum. These traditional systems operating in the visible spectrum suffer from several limitations due to changes in lighting, poses and facial expressions. The methodology presented in this thesis is based on multispectral facial recognition using infrared and visible imaging, to improve the performance of facial recognition and to overcome the deficiencies of the visible spectrum. The multispectral images used in this study are obtained by fusion of visible and infrared images. The different recognition techniques are based on features extraction such as texture and points of interest by the following techniques: a hybrid feature extraction, a binary feature extraction, a similarity measure taking into account the extracted characteristics.

On regroupe sous l’expression navigation autonome l’ensemble des méthodes visantà automatiser les déplacements d’un robot mobile. Les travaux présentés seconcentrent sur la problématique de la localisation en milieu extérieur, urbain etpériurbain, et approchent la problématique de la localisation visuelle soumise à lafois à un changement de capteurs (géométrie et modalité) ainsi qu’aux changementsde l’environnement à long terme, contraintes combinées encore très peu étudiéesdans l’état de l’art. Les recherches menées dans le cadre de cette thèse ont porté surl’utilisation exclusive de capteurs de vision. La contribution majeure de cette thèseporte sur la phase de description et compression des données issues des images sousla forme d’un histogramme de mots visuels que nous avons nommée PHROG (PluralHistograms of Restricted Oriented Gradients). Les expériences menées ont été réaliséessur plusieurs bases d’images avec différentes modalités visibles et infrarouges. Lesrésultats obtenus démontrent une amélioration des performances de reconnaissance descènes comparés aux méthodes de l’état de l’art. Par la suite, nous nous intéresseronsà la nature séquentielle des images acquises dans un contexte de navigation afin defiltrer et supprimer des estimations de localisation aberrantes. Les concepts d’un cadreprobabiliste Bayésien permettent deux applications de filtrage probabiliste appliquéesà notre problématique : une première solution définit un modèle de déplacementsimple du robot avec un filtre d’histogrammes et la deuxième met en place un modèleplus évolué faisant appel à l’odométrie visuelle au sein d’un filtre particulaire.123 / Autonomous navigation field gathers the set of algorithms which automate the moves of a mobile robot. The case study of this thesis focuses on the outdoor localisation issue with additionnal constraints : the use of visual sensors only with variable specifications (geometry, modality, etc) and long-term apparence changes of the surrounding environment. Both types of constraints are still rarely studied in the state of the art. Our main contribution concerns the description and compression steps of the data extracted from images. We developped a method called PHROG which represents data as a visual-words histogram. Obtained results on several images datasets show an improvment of the scenes recognition performance compared to methods from the state of the art. In a context of navigation, acquired images are sequential such that we can envision a filtering method to avoid faulty localisation estimation. Two probabilistic filtering approaches are proposed : a first one defines a simple movement model with a histograms filter and a second one sets up a more complex model using visual odometry and a particules filter.