Etude du couvert forestier par processus ponctuels marqués

Cette thèse aborde le problème de l'extraction d'arbres à partir d'images aériennes InfraRouge Couleur (IRC) de forêts. Nos modèles reposent sur l'utilisation de processus objets ou processus ponctuels marqués. Il s'agit de variables aléatoires dont les réalisations sont des...

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Bibliographic Details
Main Author: Perrin, Guillaume
Language:FRE
Published: Ecole Centrale Paris 2006
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00109074
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/10/90/74/PDF/these_perrin_2006.pdf
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/10/90/74/ANNEX/slides_these_perrin_2006.pdf
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collection NDLTD
language FRE
sources NDLTD
topic [MATH] Mathematics
[INFO:INFO_HC] Computer Science/Human-Computer Interaction
[SDU:OTHER] Sciences of the Universe/Other
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RJMCMC
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Processus ponctuels marqués
RJMCMC
recuit simulé
extraction automatique d'objets
houppiers
images aériennes InfraRouge Couleur
Perrin, Guillaume
Etude du couvert forestier par processus ponctuels marqués
description Cette thèse aborde le problème de l'extraction d'arbres à partir d'images aériennes InfraRouge Couleur (IRC) de forêts. Nos modèles reposent sur l'utilisation de processus objets ou processus ponctuels marqués. Il s'agit de variables aléatoires dont les réalisations sont des configurations d'objets géométriques. Une fois l'objet géométrique de référence choisi, nous définissons l'énergie du processus par le biais d'un terme a priori, modélisant les contraintes sur les objets et leurs interactions, ainsi qu'un terme image. Nous échantillonnons le processus objet grâce à un algorithme de type Monte Carlo par Chaînes de Markov à sauts réversibles (RJMCMC), optimisé par un recuit simulé afin d'extraire la meilleure configuration d'objets, qui nous donne l'extraction recherchée.<br /><br />Dans ce manuscrit, nous proposons différents modèles d'extraction de houppiers, qui extraient des informations à l'échelle de l'arbre selon la densité du peuplement. Dans les peuplements denses, nous présentons un processus d'ellipses, et dans les zones de plus faible densité, un processus d'ellipsoïdes. Nous obtenons ainsi le nombre d'arbres, leur localisation, le diamètre de la couronne et leur hauteur pour les zones non denses. Les algorithmes automatiques résultant de cette modélisation sont testés sur des images IRC très haute résolution fournies par l'Inventaire Forestier National (IFN).
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