Les travaux présentés dans cette thèse ont pour but de déterminer la possibilité d'automatiser, partiellement ou totalement, la détection de bateaux à partir d'images satellitaires optiques haute résolution. Nous exposons tout d'abord le contexte industriel dans lequelle s'insère notre étude, qui fixe les contraintes en termes de performances et de temps de traitement. Puis, nous présentons les données satellitaires disponibles dans le cadre de notre étude (images SPOT 5 panchromatique de résolution 5m). Après avoir illustré le contenu des scènes, nous présentons la démarche adoptée pour la détection des navires : une phase de pré-détection suivie d'une étape de segmentation et d'une étape de classification. La méthode de pré-détection utilisée s'appuie sur la théorie bayésienne de la décision. Après avoir présenté le modèle classique, nous discutons du modèle que nous avons utilisé. Cette pré-détection fournit un ensemble de régions d'intérêts. Parmi elles, nous n'avons pas uniquement des bateaux, nous avons également des fausses alarmes dues aux nuages et aux crêtes de vagues. Le but de l'étape suivante est à la fois d'éliminer les fausses alarmes et de caractériser les bateaux pré-détectés. Ensuite, nous détaillons la méthode utilisée pour segmenter les bateaux. Elle s'appuie sur des contours actifs et utilise également la théorie bayésienne de la décision. Après avoir décrit les caractéristiques extraites pour la classification des bateaux, nous présentons le classifieur utilisé. Nous complétons la caractérisation des navires en présentant deux méthodes de détection des sillages différentes des méthodes classiques. La première approche s'appuie sur l'utilisation de contours actifs et la seconde est basée sur une approche a contrario. Nous comparons les résultats des ces deux approches. An de compléter l'étude et se replacer dans le contexte industriel et opérationnel de la thèse, nous présentons des expérimentations de l'ensemble de l'algorithme sur des images complètes pour évaluer les performances et le temps de traitement.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00560119 |
| Date | 29 October 2010 |
| Creators | Proia, Nadia |
| Publisher | Université des Antilles-Guyane |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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