L'extraction d'éléments curvilignes d’images de télédétection, surtout proches de la limite de résolution ou lorsqu'elles sont bruitées, représente toujours un défi important pour les algorithmes informatiques, alors que pour les interprètes humains c'est une tâche immédiate. Dans ce travail une méthode novatrice est présentée pour guider l'extraction d’éléments curvilignes (routes, cours d'eau, etc) d’images de télédétection. Cette méthode a pour but de mettre à jour les systèmes d'informations géographiques (SIG) grâce à un modèle inédit (ELECA) qui comporte trois parties. Le modèle ELECA tire avantage de deux idées principales. Les données utilisées ne sont pas seulement les images de télédétection mais également les données des SIG qui ne sont pas nécessairement à jour. Le modèle s’appuie également sur des progrès récents des sciences psycho-cognitives en imitant partiellement le mouvement des yeux durant une recherche visuelle. Ainsi les trois parties du modèle ELECA sont (1) une méthode de recherche de l’information locale qui utilise un oeil virtuel pour ne se focaliser qu’aux lieux d’information probable, évitant ainsi un traitement global de l’image ; (2) une méthode simple et rapide d’extraction de l’information locale par une adaptation astucieuse d’une analyse en composantes connexes ; et (3) une méthode originale de fusion des informations locales qui s’appuie sur des travaux de reconstruction de l’espace global par raisonnement spatial qualitatif. Le modèle ELECA évite de cette manière certains pièges dans lesquels tombent souvent les méthodes courantes/classiques. En particulier, la technique proposée peut être mise en oeuvre pour des images partiellement masquées ou de basse résolution pour lesquelles seulement des interprètes humains peuvent traiter l'image présentement. La méthode a été aussi élaborée pour être rapide et efficace afin de pouvoir réaliser des mises à jour de SIG très rapides lorsque nécessaire. La dernière partie de ce travail est consacrée à l’élaboration d’une solution informatique supportant le modèle ELECA. Une architecture logicielle souple et adaptative est mise en avant, permettant l’intégration de développements ultérieurs pour le modèle. Enfin un volet algorithmique montre concrètement que les solutions du modèle ELECA sont implantables en termes informatiques. / The extraction of curvilinear elements from remote sensing images, especially when noisy or near the limit of resolution constitutes a significant challenge for data-processing algorithms. In this work a method is presented for linear feature extraction in remote sensing (RS) images. An original model (ELECA) is introduced allowing out of date geographical information system (GIS) data to be updated though the use of a visual search method that mimics human eye movements. The ELECA model is composed of three parts : (1) a visual search module using virtual gaze to avoid processing the entire image ; (2) a simple and fast method for local information extraction by a clever adaptation of connected-component labeling ; and (3) an original method for the fusion of local information to construct a global representation at the scale of the image based on qualitative spatial reasoning techniques. The ELECA model avoids several problems characteristic of current methods. In particular, the proposed technique can be applied to low resolution or partially occluded images for which currently only human interpreters can successfully process the image. The technique is also designed to be very fast and efficient when a quick GIS update is needed. The last part of this project is devoted to the design of software which supports the ELECA model. The proposed software architecture is adaptive and allows the integration of future model developments. Finally it is shown how the ELECA model could be implemented. / La extracción de elementos curvilíneos de las imágenes de teledetección, sobre todo en proximidad del límite de resolución o en presencia de ruido, representa siempre un reto importante para los algoritmos informáticos, mientras que para los intérpretes humanos es una tarea inmediata. Este trabajo presenta un método nuevo para guiar la extracción de elementos curvilíneos (carreteras, ríos, etc.) de imágenes de teledetección. El objetivo del método consiste en actualizar un sistema de información geográfica (SIG) gracias a un modelo inédito (ELECA) constituído de tres partes. El modelo ELECA desarrolla dos ideas principales. El modelo puede utilizar las imágenes de teledetección y los datos del SIG que están desactualizados. El modelo se basa asimismo en resultados recientes de la investigación en ciencias psico-cognitivas, dado que imita parcialmente el movimiento de los ojos durante una búsqueda visual. Las tres partes del modelo ELECA son: (1) un método de búsqueda de la información local que utiliza un ojo virtual par focalizarse únicamente donde se encuentra la información probable, evitando un tratamiento global de la imagen; (2) un método simple y rápido de extracción de la información local, que utiliza una adaptación astuciosa de un análisis en componentes conexos; y (3) un método original de fusión de informaciones locales que se apoya sobre trabajos de reconstrucción del espacio global por razonamiento espacial cualitativo. El modelo ELECA evita así algunas trampas en las que caen a menudo los métodos clásicos. En particular, la técnica propuesta puede ser utilizada para imágenes parcialmente enmascaradas o de baja resolución, que sólo pueden ser tratadas actualmente por intérpretes humanos. El método ha sido elaborado para ser eficiente en la actualización rápida de un SIG si es necesario. La última parte de este trabajo presenta una solución informática elaborada para soportar el modelo ELECA. Una arquitectura de programa flexible y adaptable es presentada, permitiendo la integración de desarrollos ulteriores del modelo. Finalmente, un aspecto algorítmico muestra concretamente que las soluciones del modelo ELECA. se pueden implantar en términos informáticos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/18240 |
| Date | 11 April 2018 |
| Creators | Cotteret, Gilles |
| Contributors | Edwards, Geoffrey, Ligozat, Gérard |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | xxviii, 316 f., application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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