Images & télédétection : analyse de séquences à basse et très haute résolution spatiale

• Main Author: Corpetti, Thomas
• Language: ENG
• Published: Université Rennes 1 2011
• Subjects: [SPI:SIGNAL] Engineering Sciences/Signal and Image processing; analyse d'images; télédétection; assimilation de données; analyse du mouvement; mouvement fluide; analyse de la végétation; détection de changements
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00616558; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/61/65/58/PDF/2011_corpetti_hdr.pdf

Ce document d'habilitation est consacré à l'étude de séries temporelles d'images de télédétection à basse (LSR) et à très haute résolution spatiale (VHSR). Les phénomènes étudiés concernent la météorologie et l'océanographie (données LSR) et l'agriculture et le milieu urbain (données VHSR). La fréquence d'acquisition des données satellites est inversement proportionnelle à la résolution spatiale. Ainsi, pour des données LSR, la cadence d'acquisition est élevée (une images pour $15min$ avec le satellite MSG --Météosat Seconde Génération) et cela autorise l'étude des mouvement atmosphériques turbulents observés à travers le mouvement des nuages, la circulation océanique, ... Les problèmes d'analyse d'images associés concernent l'estimation du mouvement, le suivi de courbe ou encore l'interpolation de données manquantes. En ce qui concerne les données VHSR, la période séparant deux images peut varier de quelques semaines à quelques mois. Les études associées sont alors dédiées à la détection de changements structurels entre deux images. Du point de vue méthodologique, l'analyse de données LSR est principalement réalisée en introduisant des connaissances physiques a priori dans les outils classiques d'analyse d'images. Une part importante est dédiée à l'utilisation de techniques d'assimilation variationnelle de données. Pour l'analyse de données VHSR, nous proposons des descripteurs spécifiques permettant de caractériser les motifs texturés que l'on a à manipuler. Ces descripteurs sont ensuite utilisés pour résoudre différents problèmes d'analyse de données VHSR tels que la segmentation, la classification, la détection de fronts texturés ou encore l'estimation de l'orientation. Enfin, un chapitre est consacré à la détection de changements où nous proposons des techniques pour le détection binaire et multi-labels.