Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'analyse et au suivi temporel des surfaces continentales à partir de séquences d'images satellitaires. L'exploitation de données de différentes résolutions est alors cruciale pour bénéficier à la fois d'une bonne discrimination et d'une bonne localisation des objets d'intérêt. Dans ce contexte, nous proposons deux approches probabilistes pour la classification et la détection de changements capables d'accéder à une information sous-pixelique, avec très peu d'information a priori. La premire repose sur la définition d'une fonction d'énergie dans un cadre bayésien. Etant donné un nombre de classes, elle permet d'estimer la classification de manière non-supervisée en tant que minimum de cette fonction d'énergie, à travers un algorithme de recuit simulé. La seconde repose sur un modèle de détection a-contrario couplé à un algorithme stochastique d'échantillonnage aléatoire. Elle permet de détecter automatiquement les pixels de l'image qui représentent le plus vraisemblablement des changements. Une analyse théorique et expérimentale des méthodes proposées a permis d'en cerner les limites et, en particulier, de montrer leur capacité à traîter de forts rapports de résolution. Des cas réels d'applications sont présentés sur une scène agricole de la Plaine du Danube (base de donnes ADAM).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00163361 |
| Date | 21 May 2007 |
| Creators | Robin, Amandine |
| Publisher | Université René Descartes - Paris V |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0024 seconds