La thèse propose des nouvelles techniques pour la classification et le démelange spectraldes images obtenus par télédétection iperspectrale. Les problèmes liées au données (notammenttrès grande dimensionalité, présence de mélanges des pixels) ont été considerés et destechniques innovantes pour résoudre ces problèmes. Nouvelles méthodes de classi_cationavancées basées sur l'utilisation des méthodes traditionnel de réduction des dimension etl'integration de l'information spatiale ont été développés. De plus, les méthodes de démelangespectral ont été utilisés conjointement pour ameliorer la classification obtenu avec lesméthodes traditionnel, donnant la possibilité d'obtenir aussi une amélioration de la résolutionspatial des maps de classification grace à l'utilisation de l'information à niveau sous-pixel.Les travaux ont suivi une progression logique, avec les étapes suivantes:1. Constat de base: pour améliorer la classification d'imagerie hyperspectrale, il fautconsidérer les problèmes liées au données : très grande dimensionalité, presence demélanges des pixels.2. Peut-on développer méthodes de classi_cation avancées basées sur l'utilisation des méthodestraditionnel de réduction des dimension (ICA ou autre)?3. Comment utiliser les differents types d'information contextuel typique des imagés satellitaires?4. Peut-on utiliser l'information données par les méthodes de démelange spectral pourproposer nouvelles chaines de réduction des dimension?5. Est-ce qu'on peut utiliser conjointement les méthodes de démelange spectral pour ameliorerla classification obtenu avec les méthodes traditionnel?6. Peut-on obtenir une amélioration de la résolution spatial des maps de classi_cationgrace à l'utilisation de l'information à niveau sous-pixel?Les différents méthodes proposées ont été testées sur plusieurs jeux de données réelles, montrantresultats comparable ou meilleurs de la plus part des methodes presentés dans la litterature.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00767250 |
| Date | 29 July 2011 |
| Creators | Villa, Alberto |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.004 seconds