Caractérisation probabiliste et synthèse de surfaces agricoles par objets structurants à partir d'images haute résolution

Ce travail de thèse porte sur la caractérisation probabiliste et la synthèse de surfaces agricoles par objets structurants (agrégats, mottes et creux) à partir d'images de haute résolution. Nous proposons de caractériser les surfaces par deux niveaux de rugosité : le premier niveau correspondan...

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Bibliographic Details
Main Author: Chimi Chiadjeu, Olivier
Language:fra
Published: Université de Versailles-Saint Quentin en Yvelines 2012
Subjects:
Online Access:http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00795582
http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/79/55/82/PDF/Rapport_thA_se_22_02_2013.pdf
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collection NDLTD
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[SDU:STU] Planète et Univers/Sciences de la Terre
[SPI:SIGNAL] Engineering Sciences/Signal and Image processing
[SPI:SIGNAL] Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image
[INFO:INFO_TS] Computer Science/Signal and Image Processing
[INFO:INFO_TS] Informatique/Traitement du signal et de l'image
Télédétection
Traitement des images
Surface agricole
Rugosité
Surface rugueuse
Méthode de segmentation
Hiérarchie de contour
Ligne de partage des eaux (LPE)
Recuit simulé
Modélisation statistique
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Rugosité
Surface rugueuse
Méthode de segmentation
Hiérarchie de contour
Ligne de partage des eaux (LPE)
Recuit simulé
Modélisation statistique
Chimi Chiadjeu, Olivier
Caractérisation probabiliste et synthèse de surfaces agricoles par objets structurants à partir d'images haute résolution
description Ce travail de thèse porte sur la caractérisation probabiliste et la synthèse de surfaces agricoles par objets structurants (agrégats, mottes et creux) à partir d'images de haute résolution. Nous proposons de caractériser les surfaces par deux niveaux de rugosité : le premier niveau correspondant aux mottes, aux agrégats et aux creux et le second niveau étant le substrat sur lequel sont posés ces objets. Disposant d'un algorithme de segmentation par Hiérarchie de Contour (HC) pour l'identification des objets, nous avons mis en évidence l'influence de la méthode d'estimation du gradient sur cet algorithme. Nous avons aussi adapté une approche de morphologie mathématique - la Ligne de Partage des Eaux - pour identifier les différents objets. La méthode de HC sous-estime les dimensions des contours. Pour améliorer ces contours, nous avons développé un algorithme de déplacement de contours basé sur le principe du recuit simulé. Nous montrons que le demi-ellipsoïde est une forme mathématique qui modélise très correctement les objets. Après avoir déterminé les lois de probabilité des paramètres des demi-ellipsoïdes (orientation, axes et hauteur) et étudié leurs dépendances, nous avons mis en place un procédé de génération d'objets posés sur un plan. Nous montrons que les objets générés ont les mêmes statistiques que les objets identifiés sur les images hautes résolution. Nous montrons que l'isotropie des surfaces est liée à l'orientation des objets et que le substrat est corrélé à la surface comportant des objets.
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