Analyse de scènes péri-urbaines à partir d'images radar haute résolution. Application à l'extraction semi-automatique du réseau routier

L'accroissement en résolution des futurs systèmes d'imagerie spatiale radar comme Cosmo-Skymed ou TerraSAR X permet d'envisager de nouvelles applications à la télédétection spatiale, liées entre autres aux techniques de reconnaissance de formes. Ainsi la détection et la reconnaissance...

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Main Author: Amberg, Virginie
Format: Others
Published: 2005
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collection NDLTD
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sources NDLTD
description L'accroissement en résolution des futurs systèmes d'imagerie spatiale radar comme Cosmo-Skymed ou TerraSAR X permet d'envisager de nouvelles applications à la télédétection spatiale, liées entre autres aux techniques de reconnaissance de formes. Ainsi la détection et la reconnaissance de structures manufacturées de plus en plus petites (de la route au véhicule) sont envisageables avec la prochaine mise en orbite de ces futurs capteurs radar. L'objectif de cette thèse est l'interprétation de scènes urbaines à partir d'une unique image complexe (SLC) d'un radar à synthèse d'ouverture haute résolution (inférieure au mètre). Alors que de nombreux travaux tendent vers l'utilisation de données multiples(fusion optique radar, polarimétrie, etc.), nous avons considéré le cas le plus défavorable, mais encore le plus répandu aujourd'hui et pour les prochaines années, où une seule image est à la disposition de l'utilisateur. Alors que les techniques d'analyse de données moyenne résolution du type ERS sont assez bien maîtrisées, le contexte de la haute résolution radar est encore un point délicat : l'amélioration des résolutions s'accompagne d'une évolution de la nature de l'information des données radar et d'un accroissement de leur complexité. Dans ce manuscrit, après une analyse de cette information, une chaîne hiérarchique d'interprétation de scènes, extrayant à plusieurs niveaux des détails de plus en plus fins de la scène, est proposée et mis en application dans le contexte particulier de l'extraction du réseau routier. Nos travaux se sont ensuite articulés autour de trois problématiques principales. Dans un premier temps nous proposons un algorithme bayésien contextuel de classification de scènes radar, l'objectif de ce premier niveau étant d'obtenir une idée rapide de l'occupation des sols de la scène. Un second chapitre concerne le problème d'extraction quasi-automatique du réseau routier ; une méthode d'extraction, à base de transformée de Hough et d'algorithme de suivi, y est proposée. L'originalité de cette partie réside dans l'utilisation du résultat de la classification qui pilote et contraint le processus d'extraction. Dans un dernier chapitre, nous proposons une approche contextuelle pour l'extraction de routes des régions à forte densité en objets manufacturés brillants. Dans ce contexte, un nouvel opérateur rapport de détection de structures brillantes, moins sensibles aux conditions initiales que certains opérateurs existants, a été développé.
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