Détection de changements et classification sous-pixelliques en imagerie satellitaire. Application au suivi temporel des surfaces continentales.

• Main Author: Robin, Amandine
• Language: FRE
• Published: Université René Descartes - Paris V 2007
• Subjects: [MATH] Mathematics; Traitement d'images; détection de changements; classification; détection a-contrario; modèles bayésiens; imagerie satellitaire; séquences temporelles; analyse sous-pixelique; désagrgation de donneés basse rsolution; algorithmes stochastiques; recuit simulé
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00163361; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/16/33/61/PDF/these_Robin.pdf; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/16/33/61/ANNEX/pres.pdf

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).