Avec l’avènement de nouvelles techniques d’acquisition d’image et l’émergence des systèmes satellitaires à haute résolution, les données de télédétection à exploiter sont devenues de plus en plus riches et variées. Leur combinaison est donc devenue essentielle pour améliorer le processus d’extraction des informations utiles liées à la nature physique des surfaces observées. Cependant, ces données sont généralement hétérogènes et imparfaites ce qui pose plusieurs problèmes au niveau de leur traitement conjoint et nécessite le développement de méthodes spécifiques. C’est dans ce contexte que s’inscrit cette thèse qui vise à élaborer une nouvelle méthode de fusion évidentielle dédiée au traitement des images de télédétection hétérogènes à haute résolution. Afin d’atteindre cet objectif, nous axons notre recherche, en premier lieu, sur le développement d’une nouvelle approche pour l’estimation des fonctions de croyance basée sur la carte de Kohonen pour simplifier l’opération d’affectation des masses des gros volumes de données occupées par ces images. La méthode proposée permet de modéliser non seulement l’ignorance et l’imprécision de nos sources d’information, mais aussi leur paradoxe. Ensuite, nous exploitons cette approche d’estimation pour proposer une technique de fusion originale qui permettra de remédier aux problèmes dus à la grande variété des connaissances apportées par ces capteurs hétérogènes. Finalement, nous étudions la manière dont la dépendance entre ces sources peut être considérée dans le processus de fusion moyennant la théorie des copules. Pour cette raison, une nouvelle technique pour choisir la copule la plus appropriée est introduite. La partie expérimentale de ce travail est dédiée à la cartographie de l’occupation des sols dans les zones agricoles en utilisant des images SPOT-5 et RADARSAT-2. L’étude expérimentale réalisée démontre la robustesse et l’efficacité des approches développées dans le cadre de cette thèse. / With the advent of new image acquisition techniques and the emergence of high-resolution satellite systems, remote sensing data to be exploited have become increasingly rich and varied. Their combination has thus become essential to improve the process of extracting useful information related to the physical nature of the observed surfaces. However, these data are generally heterogeneous and imperfect, which poses several problems in their joint treatment and requires the development of specific methods. It is in this context that falls this thesis that aimed at developing a new evidential fusion method dedicated to heterogeneous remote sensing images processing at high resolution. In order to achieve this objective, we first focus our research, firstly, on the development of a new approach for the belief functions estimation based on Kohonen’s map in order to simplify the masses assignment operation of the large volumes of data occupied by these images. The proposed method allows to model not only the ignorance and the imprecision of our sources of information, but also their paradox. After that, we exploit this estimation approach to propose an original fusion technique that will solve problems due to the wide variety of knowledge provided by these heterogeneous sensors. Finally, we study the way in which the dependence between these sources can be considered in the fusion process using the copula theory. For this reason, a new technique for choosing the most appropriate copula is introduced. The experimental part of this work isdevoted to land use mapping in case of agricultural areas using SPOT-5 and RADARSAT-2 images. The experimental study carried out demonstrates the robustness and effectiveness of the approaches developed in the framework of this thesis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017IMTA0034 |
| Date | 08 December 2017 |
| Creators | Hammami, Imen |
| Contributors | Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, Solaiman, Basel, Bsaïes, Khaled |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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