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Dissertations / Theses on the topic 'Imagerie satellitaires'
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Yang, Chong Jun. "Correction radiométrique des effets topographiques sur les images satellitaires." Toulouse 3, 1990. http://www.theses.fr/1990TOU30235.
Full textAbstract:
Cette these a pour but de modelise et corriger les effets topographiques des images landsat et spot dans les canaux du visible et du proche infrarouge, sur les regions accidentees, tout en tenant compte des effets astrophysiques, atmospheriques, biologiques, geometriques, et opto-electroniques. Une synthese bibliographique des principaux modeles de correction radiometrique des effets topographiques est presentee. Neurf modeles de correction sont proposees ainsi que quatre criteres d'evaluation de ces differents modeles. Une application est egalement donnee
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Erus, Güray. "Reconnaissance d'objets cartographiques dans les images satellitaires à haute résolution." Paris 5, 2008. http://www.theses.fr/2008PA05S003.
Full textAbstract:
Notre thèse porte spécifiquement sur la reconnaissance d'objets cartographiques à forte structure prononcée comme les ronds-points et les ponts dans les images satellitaires à haute résolution. Etant des constructions humaines, les objets cartographiques ont des caractéristiques géométriques régulières qui les distinguent des autres objets. Nous proposons d'exploiter principalement ces caractéristiques pour obtenir une représentation de leur structure inhérente. Dans un premier temps, nous avons développé une méthode de génération de modèle explicite d'objet structurel représenté par des graphes relationnels attribués (ARGs) à partir des imagettes segmentées par un expert. A la fin de cette étape préliminaire, nous avons réussi à générer des modèles d'objets pour les catégories d'objets ronds-points et ponts. Nous avons proposé, dans un deuxième temps, l'apprentissage d'un modèle plus souple fondé principalement sur l'apparence des composants locaux de l'objet par une méthode statistique d'apprentissage. On apprend un modèle implicite d'objet par la fusion de classifieurs faibles obtenus à partir des primitives géométriques en utilisant l'algorithme Adaboost. Nous avons également proposé une méthode de reconnaissance par un modèle implicite construit par une approche composants et structure. Le modèle est appris par l'algorithme de regroupement Mean-Shift. Enfin, les méthodes de reconnaissance sont validées sur un ensemble d'images réelles fournies par le CNES dans le cadre d'une compétition nationale et d'une application cartographiqueOur thesis' subject considers specifically the recognition of cartographic objects with a highly composite structure, such as roundabouts and bridges, on high resolution satellite images. Being man-made constructions, cartographic objects have regular geometrical features that distinguish them from other objects. We propose to exploit principally these features in order to obtain a representation of their inherent structure. A method to generate an explicit structural object model represented by Attributed Relational Graphs (ARGs) from images segmented by an expert is first developed. At the end of this preliminary stage we succeeded to generate object models for the roundabout and bridge categories. We then proposed to learn a more flexible model based on the appearances of the local parts of the objects using a statistical learning method. An implicit object model is learned by the fusion of weak classifiers obtained from geometrical primitives using the Adaboost algorithm. An object recognition method using an implicit model constructed by a parts and structures approach is then proposed. The model is learned using the Mean-Shift clustering algorithm. Finally, the methods are validated on satellite images provided by the CNES in the frame of a national competition and a cartographic application
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Jalobeanu, André. "Modèles, estimation bayésienne et algorithmes pour la déconvolution d'images satellitaires et aériennes." Nice, 2001. http://www.theses.fr/2001NICE5680.
Full textAbstract:
Les images satellitaires ou aériennes sont dégradées par le système optique et par le capteur lors de leur acquisition. Pour reconstruire une image de bonne qualité à partir d'une observation floue et bruitée, il faut effectuer une déconvolution. Nous rappelons, dans un premier temps, quels sont les différents éléments de la chaîne d'acquisition, de l'optique au capteur (visible ou infrarouge), ce qui permet de modéliser les dégradations subies par les images. Afin de reconstruire l'image sans amplifier le bruit et tout en conservant les détails, il est nécessaire d'imposer des contraintes sur la solution reconstruite, ce qui consiste à choisir un modèle a priori. Nous étudions la modélisation des images satellitaires et aériennes, qui peut être effectuée dans un cadre probabiliste ou variationnel, par des modèles discrets ou continus. Nous proposons de nouveaux modèles statistiques qui tiennent compte des propriétés fractales des scènes naturelles et de leur non-stationnarité, fondés sur des approches multiéchelles et adaptatives. Ensuite nous étudions différentes techniques permettant d'estimer les paramètres de ces modèles, décrivant les propriétés de l'image que l'on cherche à reconstruire. Ces techniques sont développées dans un cadre bayésien, et donnent lieu à des algorithmes soit stochastiques, soit déterministes, selon le problème à résoudre. Enfin, nous proposons de nouveaux algorithmes de reconstruction, qui sont totalement automatiques. Dans un premier temps, nous supposons que les dégradations (flou et statistique du bruit) sont données et nous cherchons à reconstruire l'image inconnue. Dans un second temps, nous considérons le cas où ces dégradations sont inconnues. Nous effectuons alors une déconvolution aveugle, en deux étapes, la première consistant à estimer les paramètres instrumentaux et la seconde à déconvoluer l'image, ces paramètres étant fixés. Des tests ont été effectués sur des images satellitaires (simulations SPOT 5 et Pléiades), ainsi que sur des images aériennes à haute résolution, prises dans le visible ou dans l'infrarougeSatellite or aerial images are corrupted by the optical system and the sensor. To reconstruct a good quality image from a noisy and blurred observation, one needs to perform a déconvolution. First, we recall the principles of the acquisition chain, from optics to the sensor (visible or infrared), enabling us to model the degradation of the image. In order to reconstruct the image without amplifying the noise, while preserving edges and textures, it is s=necessary to impose constraints on the reconstructed solution, which consists of choosing a prior model. We study satellite and aerial image modeling, which can be done within both probabilistic and variational frameworks, and using both discrete and continuous models. We propose new statistical model that take into account the fractal properties of natural scenes and their non-stationarity, using multiscale and adaptive approaches. Next we study different techniques for estimating the model parameters, describing the properties of the images to be reconstructed. These techniques are developed within a Bayesian framework, and can be solved using either stochastic, or deterministic algorithms, depending on the problem. Finally, we propose new fully automatic reconstruction algorithms. First, we suppose that the degradations (blurring kernel and noise statistics) are known, and we try to reconstruct the unknown image. Second, we consider the case where these degradations are unknown. We perform a blind déconvolution, in two steps, the first step consisting of determining the instrumental parameters, and the second of deconvolving the image with fixed degradation parameters. Tests have been performed on remote sensing data such as satellite images (SPOT 5 and Pléïades simulations) and high resolution visible and infrared aerial images
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Zehana, Mustapha. "Connaissances structurelles et interprétation d'images satellitaires." Toulouse 3, 1995. http://www.theses.fr/1995TOU30035.
Full textAbstract:
Notre recherche se situe dans le cadre d'un systeme expert specialise dans l'interpretation des images satellite et la resolution de problemes de teledetection. Notre travail se situe essentiellement dans la partie du systeme expert permettant l'evaluation et le calcul automatique du contexte topographique au niveau de chaque point. Dans une premiere partie, nous avons developpe une nouvelle methode permettant l'evaluation de la distance reelle entre chaque pixel de l'image et un objet quelconque defini par sa position geographique. L'avantage de la nouvelle mesure de distance reside dans le fait que les effets topographiques modelises par un modele numerique de terrain sont pris en compte. Nous avons ensuite defini une nouvelle methode d'extraction automatique du reseau hydrographique multi-niveau a partir d'un modele numerique de terrain. La seconde partie de notre etude a ete consacree au developpement de nouvelles techniques pour l'evaluation des premisses de regles modelisant des connaissances structurelles. Nous avons defini en premiere etape une methode de segmentation floue, permettant la description de chaque image de coefficients d'appartenance par un ensemble de regions floues. Chaque region floue ainsi extraite sera transformee en un ensemble aleatoire constitue par un ensemble fini de regions ordinaires representant les differentes possibilites de representation de la region floue de depart (region inconnue). Nous avons ensuite developpe un nouvel algorithme permettant a partir d'une connaissance structurelle de transformer un ensemble aleatoire en un autre, en s'assurant que la region floue representee par l'ensemble aleatoire final verifie plus ce contexte topologique. L'application de ces nouvelles techniques a la classification des images satellite par notre systeme expert et qui fusionne donnees numeriques et symboliques est un pas important vers la classification automatique des images satellite
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Gueguen, Lionel. "Extraction d'information et compression conjointes des séries temporelles d'images satellitaires." Paris, ENST, 2007. http://www.theses.fr/2007ENST0025.
Full textAbstract:
Ces derniers temps, de nouvelles données riches en information ont été produites : les Séries Temporelles d'Images Satellitaires qui permettent d'observer les évolutions de la surface de la Terre. Ces séries constituent un grand volume de données et elles contiennent des informations complexes et d'intérêt. Par exemple, de nombreux événements spatio-temporels, tels que les récoltes, la maturation de cultures ou l'évolution de zones urbaines, peuvent y être obsérvés et sont utiles pour des problèmatiques de télé-surveillance. Dans ce contexte, cette thèse se propose d'extraire l'information automatiquement pour aider à la compréhension des événements spatio-temporels et de compresser pour limiter l'espace de stockage. Aussi l'objectif majeur de ces travaux consiste en la conception d'une méthodologie incorporant conjointement l'extraction d'information et la compression. Ce traitement conjoint nous permet d'obtenir une représentation compacte des Séries Temporelles d'Images Satellitaires qui contienne un index du contenu informationnel. Plus précisément, ces travaux décrivent dans un premier temps le concept d'extraction et de compression conjointes où l'extraction est vue comme une compression avec pertes de l'information. Dans un second temps, deux méthodologies élaborées à partir du concept précédent sont présentées. La première permet de construire un index du contenu informationnel en se fondant sur le principe d’Information Bottleneck. La seconde permet de construire un code ou une représentation compacte qui intègre un index du contenu informationnel. Finalement, ces deux méthodes sont validées et comparées sur des données synthétiques et sont par la suite appliquées avec succès aux Séries Temporelles d'Images SatellitairesNowadays, new data which contain interesting information can be produced : the Satellite Image Time Series which are observations of Earth’s surface evolution. These series constitute huge data volume and contain complex types of information. For example, numerous spatio-temporal events, such as harvest or urban area expansion, can be observed in these series and serve for remote surveillance. In this framework, this thesis deals with the information extraction from Satellite Image Time Series automatically in order to help spatio-temporal events comprehension and the compression in order to reduce storing space. Thus, this work aims to provide methodologies which extract information and compress jointly these series. This joint processing provides a compact representation which contains an index of the informational content. First, the concept of joint extraction and compression is described where the information extraction is grasped as a lossy compression of the information. Secondly, two methodologies are developed based on the previous concept. The first one provides an informational content index based on the Information Bottleneck principle. The second one provides a code or a compact representation which integrates an informational content index. Finally, both methodologies are validated and compared with synthetic data, then are put into practice successfully with Satellite Image Time Series
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Gueguen, Lionel. "Extraction d'information et compression conjointes des séries temporelles d'images satellitaires /." Paris : École nationale supérieure des télécommunications, 2008. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb41275501b.
Full text
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Genin, Laure. "Détection d'objets de petite taille sur des séquences aériennes ou satellitaires." Paris 13, 2013. http://scbd-sto.univ-paris13.fr/secure/edgalilee_th_2013_genin.pdf.
Full textAbstract:
Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif d'améliorer la détection d'objets ponctuels en imagerie optique. Ils se concentrent sur le contexte difficile de la détection d'objets ponctuels de faible vitesse sur des fonds structurés inhomogènes présentant des zones de forts gradients de niveaux de gris. Dans ce contexte, nous proposons des méthodes de détection mono-image cherchant à tirer parti au mieux de la corrélation spatiale du fond. Des extensions spatio-temporelles des méthodes proposées sont étudiées dans un second temps. Basé sur un formalisme du test du rapport de vraisemblance généralisé (TRVG), le problème de détection se ramène à une approche en deux étapes qui consiste à dissocier l'estimation des statistiques locales du fond au premier et second ordre (c. A. D. Moyenne et covariance). Pour améliorer les performances des méthodes de détection par modélisation du fond au premier ordre, nous utilisons des approches dites « à patchs », issues du domaine du débruitage. Malgré l'amélioration des performances de détection apportée par ces méthodes à patchs, il s'avère que des textures liées à la structure du fond sont encore visibles après l'étape de suppression de fond. Nous cherchons à améliorer les performances de détection par une modélisation du fond au second ordre. Nous nous intéressons à des méthodes de filtrage adapté par zone basées sur une modélisation par mélange de gaussiennes. Une analyse détaillée des performances des filtres développés est réalisée à partir de fonds nuageux réels sur lesquels des cibles ponctuelles sont incrustéesThe objective of this thesis is to improve the detection of point objects in optical imaging. They focus on the challenging detection of low velocity point objects on inhomogeneous background including areas of strong gradients of gray levels. In this context, we propose single-frame detection methods trying to take advantage at best of the spatial background correlation. Spatio-temporal extensions of the proposed methods are studied in a second time. Based on a formalism of the generalized likelihood ratio test (GLRT), the problem of detection boils down to a two-step process which consists in separating the first and second order estimation of the local background (i. E. Mean and covariance). To improve the performances of the detection methods by first order background modelling, we adapt patch-based denoising method to detection. Despite the improvement of detection performance brought by these patch-based methods, it appears that textures associated with background structures are still visible after the background suppression step. We seek to improve the detection performance by second order modeling. We are interested in matched filter adapted by area based on a Gaussian mixture model. A detailed performance analysis of the developed filters is made from real cloudy background on which point targets are embedded
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Ayoub, François. "Suivi de changements morphologiques de surface à partir d'images aériennes et satellitaires, sur Terre et Mars." Toulouse 3, 2014. http://thesesups.ups-tlse.fr/2621/.
Full textAbstract:
Les progrés en télédétection permettent désormais une mesure dense et précise des déplacements de la surface terrestre à partir de l'analyse fine d'images satellitaires acquises à différentes dates. Ces méthodes permettent de détecter et de quantifier par exemple la déformation co-sismique du sol, l'avancée ou le recul de glacier, la migration de dunes, ou les glissements de terrain, survenus entre les dates d'acquisition des images. Au cours de cette thèse nous étudions 1) l'extension des méthodes de traitement d'images satellitaires aux images aériennes et 2) l'applicabilitée des méthodes satellitaires terrestres en planétologie, en particulier pour l'étude des processus éoliens sur mars. L'imagerie aérienne, dont les premières acquisitions datent d'avant l'ère satellitaire et offrant de meilleures résolutions spatiales, constitue une source d'images intéressante pour le suivi des processus de surface terrestre. Nous proposons une méthode de traitement d'images aériennes, basée sur les méthodes satellitaires et prenant en compte les spécificités des images aériennes d'archive acquises sur film notamment. Le potentiel (e. G. , mesure de déplacement de quelques centimètres, revisite d'évènements passés, extension de séries temporelles) et limites (e. G. , déformation du film, défauts de numérisation) de ce type d'imagerie sont caractérisés. La méthode est appliquée à la mesure de l'ouverture du rift de Krafla en Icelande (1975-1984) à partir de deux série d'images aériennes (1957, 1990), d'une image espion déclassifiée et d'une image satellitaire. En seconde partie, nous appliquons ces techniques sur mars via l'analyse d'une paire d'images HIRISE pour le suivi d'activité d'un champ de dunes. Après adaptation des méthodes terrestres au capteur HiRISE (e. G. , géométrie de l'instrument, projection cartographique martienne), nous mesurons la migration des rides de sable couvrant les dunes et estimons un flux de sable associé, qui s'avère être d'intensité comparable à celui de certains champs de dunes terrestres. L'analyse est étendue à une série temporelle de 10 images HiRISE, permettant ainsi de caractériser la variation saisonnière du flux au cours d'une année martienne. Cette variation saisonnière est ensuite utilisée conjointement avec une prédiction de flux issue d'une simulation atmosphérique pour calibrer la contrainte en cisaillement du sable sur marsThe analysis of satellites imagery acquired at different dates allows the measurement of Earth surface displacement (earthquake ground deformation, glacier advance and retreat, sand dunes migration, slow-moving landslide,. . . ) that occured between the images acquisitions. In this thesis we investigate 1) the extension of the processing techniques established for satellite imagery to aerial imagery, and 2) the applicability of Earth-based technique to monitor eolian surface processes on Mars. Aerial imagery, whose first acquisition dates back decades before the satellite era, and whose ground resolution is higher than satellite one, can be relevant to monitor Earth surface displacement. We present a methodological extension of the satellite technique to aerial imagery. Potential and limitations are investigated. Application to the Krafla rift opening in Iceland (1975-1984), using aerial imagery, declassied spy imagery, and modern satellite imagery is presented. Next, we applied the method to Mars imagery taking advantage of the high resolution HiRISE instrument. A pair of HiRISE images is processed to monitor the activitys of a dune field. We measured sand ripple migration and inferred a sand flux comparable to some the Earth dune fields sand flux. We then expand our processing to a time-series of 10 HiRISE images, and characterized the seasonal variability of the sand flux throughout the year. This seasonal sand flux variability is used jointly with a sand flux prediction from atmospheric simulations to constrain the sand mobility threshold
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Randriamanantena, Herimino Paoly. "Utilisation de données satellitaires dans les modèles météorologiques." Toulouse, INPT, 1992. http://www.theses.fr/1992INPT030H.
Full textAbstract:
Les observations satellitaires fournissent aux modeles meteorologiques des parametres faciles a manipuler, disponibles a differentes resolutions spatio-temporelles. Les proprietes radiatives spectrales du couvert vegetal observees par satellite sont prises comme criteres pour remettre a jour la reconnaissance des differentes formes de vegetation a la surface du globe. Une amelioration des parametrisations des processus de surface, faisant intervenir la vegetation, et introduisant des parametres satellitaires, apparait faisable et necessaire
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Djoumessi, Pascal François. "Traitement d'images satellitaires de la Méditerranée occidentale pour déterminer sa dynamique." Saint-Etienne, 1991. http://www.theses.fr/1991STET4010.
Full textAbstract:
A partir d'une séquence d'images infrarouge provenant du canal n 4 d'un capteur satellitaire (AVHRR), des essais successifs conduisent à une technique efficace de segmentation pour séparer les parties mer des parties terre et nuages. Puis, une méthode de lissage par croissance de région permettant de diminuer le bruit des images de mer, est mise au point. Enfin, on expose une méthode originale de reconnaissance des formes caractéristiques des tourbillons basée sur les notions de distance sur trame, d'histogramme local et d'histogramme des distances
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Lhomme, Stéphane. "Identification du bâti à partir d'images satellitaires à très hautes résolutions spatiales." Thèse, Université de Sherbrooke, 2005. http://hdl.handle.net/11143/5824.
Full textAbstract:
Résumé: L'urbanisation est un phénomène croissant qui touche l'ensemble du globe et qui a comme conséquence l'étalement des surfaces urbanisées. L'ampleur et la rapidité de cet étalement posent partout des problèmes socio-économiques et environnementaux. Pour réduire au maximum ces problèmes, les aménageurs ont besoin de données spatiales à intégrer aux outils de gestion et de planification. Dans ce contexte général, l'apparition des images satellitaires à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) suscitent de fortes attentes. Ces images conjuguent en effet des résolutions spatiales fines, à des coûts raisonnables d'acquisition et à des courtes périodes de revisites. Les méthodes d'interprétation actuelles apparaissent cependant inadaptées à ces nouvelles images. À partir de cette problématique, l'objectif de notre recherche est identifié comme l'élaboration d'une méthode d'extraction semi-automatique des bâtiments à partir d'images THRS. Pour atteindre cet objectif, nous avons déterminé plusieurs étapes. Chacune d'elles est associée à un chapitre de cette thèse. Le premier chapitre expose le contexte général de notre recherche et conduit à l'identification de notre objectif. Nous présentons tout d'abord un bref historique de l'urbanisation avant de nous concentrer sur le phénomène d'étalement et sur les problèmes qu'il engendre. Nous nous intéressons ensuite à ce que la géographie peut apporter pour diminuer ces problèmes. Les positionnements conceptuels, théoriques et méthodologiques de l'analyse géographique des villes sont suivis d'une présentation des principaux outils de gestion et de planification urbaine. Il ressort un besoin croissant en données spatiales à intégrer à ces outils, besoin à partir duquel nous identifions notre objectif. Dans le second chapitre, nous vérifions la faisabilité de notre objectif à travers l'analyse des caractéristiques techniques des images puis des perturbations subies par le signal. La capacité des images à représenter fidèlement les objets urbains est ensuite abordée à travers les notions de qualité et d'interprétabilité des images. Les résultats confirment l'intérêt de l'utilisation des images satellitaires THRS pour l'analyse des objets urbains. Le troisième chapitre présente les phases préliminaires à l'élaboration de notre méthode d'extraction des bâtiments. Nous évaluons tout d'abord la qualité (géométrique et radiométrique) de l'image Ikonos support d'étude. Une revue des méthodes existantes fait ensuite ressortir une limite commune : la délimitation précise des bâtiments. Ce constat nous conduit à évaluer la qualité des méthodes de segmentation puis à réorienter nos choix méthodologiques. Le quatrième chapitre présente ce qui constitue le coeur de notre travail, à savoir le développement d'une méthode d'extraction du bâti. Après une formalisation rigoureuse des objectifs, nous présentons les principes théoriques de notre approche qui s'appuie sur une définition texturale des bâtiments. Le processus d'identification est basé sur la prise en compte conjointe, à l'aide d'un paramètre unique, de la variance du bâtiment et de celle de son entourage proche. Des informations additionnelles (présence d'ombre et de végétation) sont ensuite intégrées dans le but de diminuer les erreurs de commission. Le cinquième chapitre présente les résultats. Il montre la capacité de la méthode à identifier les bâtiments malgré certaines limites d'applicabilité, en particulier dans le cas des grands bâtiments et/ou dans les milieux hétérogènes. Des pistes d'améliorations sont proposées ainsi que des perspectives d'applications. Il ressort de ce travail que le principal apport tient dans l'originalité de l'approche théorique qui ouvre de nouvelles pistes de réflexion pour les travaux futurs.||Abstract: Urbanisation still remains one of the main problems worldwide. The extent and rapidity of the urban growth induce a number of socio-economic and environmental conflicts everywhere. In order to reduce these problems, urban planners need to integrate spatial information in planning tools. Actually high expectations are made on Very High Spatial Resolution imagery (VHSR). These high-spatial resolution images are available at a reasonable price and due to short revisit periods, they offer a high degree of actuality. However, interpretation methods seem not to be adapted to this new type of images. The aim of our study is to develop a new method for semi-automatic building extraction with VHSR. The different steps performed to achieve our objective are each presented in a chapter. In the first chapter, the general context of our research is described with the definition of our objective. After a short historical review of urbanisation, we focus on urban growth and associated problems. In the following we discuss the possible contributions of geography to reduce these problems. After discussing concepts, theories and methodologies of geographical analysis in urban areas, we present existing general urban planning tools. Finally, we show the special interest of our study that is due to a growing need to integrate spatial information in these decision support tools. In the second chapter we verify the possibility of reaching our objective by analysing the technical characteristics of the images, the noise and the distortions which affect the images. Quality and interpretability of the studied image is analysed in order to show the capacity of these image to represent urban objects as close to reality as possible. The results confirm the potential of VHSR Imagery for urban objects analysis. The third chapter deal with the preliminary steps necessary for the elaboration of our method of building extraction. First, we evaluate the quality of the Sherbrooke Ikonos image (geometric and radiometric quality), the basic image of our analysis. A review of existing methods clearly show a common limit: the detection of building boundaries. Consequently, we evaluate the efficiency of several segmentation methods that finally induces a change in our methodological approach. The fourth chapter contains the central part of our work, which consists in the development of a building extraction method. After strict formalisation of our, objectives, we present the theoretical principles of our approach based on textural buildings definition. In the identification process we use only one parameter that accounts at the same time for the variance of the building and the variance of its immediate surroundings. In the following, additional information (shadow and vegetation) is integrated to reduce commission errors. The last chapter exposes the results. They clearly show the capacity of our method for building identification. However, they show some limitations of application, especially on large size buildings and/or in heterogeneous areas. We also propose possible applications such as analysis of suburban buildings or detection of natural disaster damages. The main outcome of this work is the originality of our theoretical approach that encourages new reflections for future research.
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Pajot, Emmanuel. "Apport des déformations géométriques des scènes satellitaires radar pour le calcul des pentes de surfaces géologiques." Pau, 2008. http://www.theses.fr/2008PAUU3014.
Full textAbstract:
La pente est une caractéristique majeure de la surface topographique qui peut être mesurée sur le terrain ou calculée à partir de méthodes indirectes essentiellement basées sur l'utilisation de Modèles Numériques de Terrain. L'absence de texture, la résolution spatiale et la précision verticale de ce type de donnée ne sont pas suffisantes pour calculer des valeurs précises de pente. Les déformations du relief, induites par le mode d'acquisition du radar satellitaire, sont dépendantes des paramètres du capteur et de la pente topographique. Nous avons développé trois méthodes pour calculer la pente d'un segment identifié sur un couple de scènes radar acquises et traitées dans des conditions géométriques différentes : (1) une scène radar en géométrie orthorectifiée et une scène en géométrie non corrigée, (2) deux scènes radar dont les angles d'incidence sont différents, et (3) deux scènes en orbites croisées. Ces méthodes ont été testées sur l'anticlinal du Djebel En Negueb situé en zone sub-désertique en Tunisie. La précision sur le calcul de la pente atteint 1,4° avec des scènes ENVISAT-ASAR de 25 mètres de résolution et 1,5° avec des scènes TerraSAR-X de 4,5 mètres de résolution. Ces valeurs de pente sont plus précise que celles obtenues à partir du calcul dérivés du MNT SRTM (10,7°) et du MNT TerraSAR-X (7,9°). La méthode 1 du calcul de pente a été testée en domaine tropical humide dans la chaîne du Lengguru située en Indonésie orientale. Les valeurs calculées ont des précisions de 4,6° par rapport au mesures relevées sur le terrain. La méthode du calcul de pente à partir de données radar est donc validée pour des conditions de surface différentesSlope plays an important role in characterising the topographic surface. It is measured onsite, or computed by various indirect methods based on remotely sensed date such as Digital Elevation Models (DEM), which constitute a primary data to compute the local slope value and the slope direction. However, the absence of texture, spatial resolution and vertical precision of such data do not suffice to compute a fair slope value. Radar remote sensed scenes are direct representations of wave time of propagation in the atmosphere. Geometrical deformation of the relief induced from the active way of acquisition is directly linked to the sensor parameters and to the topographic slope. We have developed three methods aiming to compute the slope of a segment identified on two radar scenes acquired in different geometries: (1) one orthorectified scene and the other not corrected, (2) two scenes with different incidence angles, and (3) two scenes in ascending and descending orbits. Tested on the Djebel En Negueb sub-desertic area in Tunisia, the slope precision is up to 1. 4° from the 25-m resolution ENVISAT-ASAR data and 1. 5° from the 4. 5-m resolution TerraSAR-X data. Our method provides closer precision value than the SRTM (10. 7°) and the TerraSAR-X (7. 9°) DEM computations. This method has been tested on the Lengguru fold belt in the eastern province of Indonesia, where the equatorial vegetation represents a strong constraint in field cartography. Values computed with our method closely match with reference measurements and validate this method as a world wide one
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Caron, Julien. "Restauration en échantillonnage irrégulier, théorie et applications aux signaux et images satellitaires." Amiens, 2012. http://www.theses.fr/2012AMIE0108.
Full textAbstract:
Les performances des satellites progressent rapidement grâce au développement des technologies mais aussi grâce à la compréhension et l'intégration des phénomènes physiques complexes intervenant lors de l'acquisition. Cette thèse traite de plusieurs problèmes d'échantillonnage irrégulier dont les micro-vibrations des satellites dits push-broom dont les capacités en imagerie permettent la détermination de modèles d'élévation très précis. Nous traitons aussi de l'inversion d'interférogrammes en spectrogrammétrie où l'irrégularité de l'échantillonnage est liée à la précision d'usinage des composants réfléchissants. Les micro-vibrations dans le cas du tangage sont estimées à partir d'une carte de disparités altérée et non-dense par contraintes de parcimonie. Nous montrons expérimentalement que ce modèle et les algorithmes utilisés permettent de résoudre ce problème mal posé. L'ajout d'un apriori sur la régularité de l'élévation améliore encore cette estimation dans les cas les plus difficiles. Les images acquises en présence de micro-vibrations nécessitent de plus un rééchantillonnage et une déconvolution avec une problématique de coût numérique. L'algorithme que nous présentons ici répond à ces besoins grâce au cadre fonctionnel des splines que nous adaptons au problème de la déconvolution, avec des performances équivalentes à l'état de l'art et un coût numérique maîtrisé. Enfin nous abordons un problème inverse en interférométrie statique où la nature des signaux et de l'échantillonnage soulève de nombreuses questions, ce travail réalisé lors d'une R&T sur l'instrument SIFTI développé au CNES y apporte des réponses claires sous forme de résultats théoriques et numériquesPerformances of remote-sensing satellites have been increasing fast thanks to developing technologies but also the better understanding and integration of complex physical phenomena occurring during the acquisition. This thesis report adresses several irregular sampling problems including the microvibrations of push-broom satellites whose imaging capabilities allow for the computation of very accurate numerical elevation models. We also adress the inversion of interferograms in spectrogrametry where the sampling irregularity is caused by imperfectly machined reflecting components. Microvibrations in the single pitch case are estimated from a perturbed, non-dense disparity map under sparsity constraints. Experiments show that this modeling and the developed algorithms can solve this ill-posed problem. Furthermore, an additional regularity hypothesis on the elevation improves this estimation for more difficult cases. Images suffering from micro-vibrations during acquisition necessitate a sampling correction together with deblurring and fast restoration. The algorithm we present here fulfills these requirements thanks an adaptation of the splines setting to the deblurring case, it is faster than state-of-the-art algorithms with equivalent performances. Finally, we adress the interferogram inversion problem in which the signals and sampling sets raise many questions, this work was achieved during a R&T study of the SIFTI instrument examined at CNES, it clarifies these questions in the form of theoretical and numerical results
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Duhaut, Pascal. "Influence de l'atmosphère sur les mesures satellitaires : simulation et inversion." Lille 1, 1985. http://www.theses.fr/1985LIL10020.
Full textAbstract:
La modélisation simple prenant en compte les phénomènes prépondérants dans la mesure du signal satellitaire permet de définir l'ordre de grandeur des perturbations dues principalement à la diffusion par les aérosols et à l'absorption par les gaz atmosphériques (H2O, CO2, O3. . . ). Une estimation de ces phénomènes a été faite dans le cadre de deux expériences spatiales, Thematic Mapper sur Landsat 5 et Haute Résolution Visible sur Spot 1. L'études d'images obtenues par l'expérience Thematic Mapper a permis, à partir de la comparaison des signaux satellitaires de différents types de cible, la mise en évidence d'effets d' environnement. La quantification de ces effets et leur prise en compte dans la modélisation du signal nous a conduit à mettre en forme une méthode purement satellitaire de corrections atmosphériques. Nous avons developpé un formalisme permettant à partir de l'estimation de la variation d'albédo planétaire induite par la présence d'aérosols de quantifier l'impact de ces aérosols sur la bilan radiatif. Les différentes méthodes permettant de décrire ce formalisme sont basées sur l'inversion de mesures multispectrales de réflectances (simulées pour différents capteurs satellitaires tels que METEOSAT, AVHRR, TM). Une estimation de la précision obtenue sur la détermination de la variation d'albédo planétaire a été faite.
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Ben, Ticha Mohamed Bassam. "Fusion de données satellitaires pour la cartographie du potentiel éolien offshore." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00198912.
Full textAbstract:
L'énergie éolienne est une des composantes d'une politique énergétique permettant de réaliser un développement durable. Ces dernières années, des parcs éoliens offshore ont été installés. Ces parcs bénéficient d'un vent plus fort et plus régulier en mer que sur terre. Pour un choix judicieux des lieux d'implantation des parcs éoliens, il est nécessaire de disposer d'une cartographie du potentiel éolien. Ces cartes doivent être à haute résolution spatiale pour détecter les variations du potentiel à l'échelle d'un parc éolien. La cartographie du potentiel éolien se fait au travers de la description de la variation spatiale des paramètres statistiques caractérisant la climatologie du vent. Pour une estimation précise de ces paramètres statistiques, il est nécessaire d'avoir des mesures de vitesse et de direction du vent à haute résolution temporelle. Cependant, aucune source de données, actuelle, n'allie la haute résolution spatiale et la haute résolution temporelle. On propose une méthode de fusion de données permettant de tirer profit de la haute résolution spatiale de certains instruments de télédétection (les radars à ouverture synthétiques) et de la haute résolution temporelle d'autres instruments de télédétection (les radars diffusomètres). La méthode de fusion est appliquée à un cas d'étude et les résultats sont évalués. Les résultats montrent la pertinence de la fusion de données pour la cartographie du potentiel éolien offshore.
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Kyrgyzov, Ivan. "Recherche dans les bases de données satellitaires des paysages et application au milieu urbain : clustering, consensus et catégorisation." Paris, ENST, 2008. http://www.theses.fr/2008ENST0011.
Full textAbstract:
Les images satellitaires ont trouvé une large application pour l'analyse des ressources naturelles et des activités humaine. Les images à haute résolution, e. G. , SpOT5, sont trés nombreuses. Ceci donne un grand intérêt afin de développer de nouveaux aspects théoriques et des outils pour la fouille d'images. L'objectif de la thèse est la fouille non-supervisée d'images et inclut trois parties principales. Dans la première partie nous démontrons le contenu d'images à haute résolution. Nous décrivons les zones d'images par les caractéristiques texturelles et géométriques. Les algorithmes de clustering sont présentés dans la deuxième partie. Une étude de critères de validité et de mesures d'information est donnée pour estimer la qualité de clustering. Un nouveau critère basé sur la Longueur de Description Minimale (LDM) est proposé pour estimer le nombre optimal de clusters. Par ailleurs, nous proposons un nouveau algorithme hiérarchique basé sur le critère LDM à noyau. Une nouvelle méthode de ''combinaison de clustering'' est présentée dans la thèse pour profiter de différents algorithmes de clustering. Nous développons un algorithme hiérarchique pour optimiser la fonction objective basée sur une matrice de co-association. Une deuxième méthode est proposée qui converge à une solution globale. Nous prouvons que le minimum global peut être trouvé en utilisant l'algorithme de type ''mean shift''. Les avantages de cette méthode sont une convergence rapide et une complexité linéaire. Dans la troisième partie de la thèse un protocole complet de la fouille d'images est proposé. Différents clusterings sont représentés via les relations sémantiques entre les conceptsRemote sensed satellite images have found a wide application for analysing and managing natural resources and human activities. Satellite images of high resolution, e. G. , SPOT5, have large sizes and are very numerous. This gives a large interest to develop new theoretical aspects and practical tools for satellite image mining. The objective of the thesis is unsupervised satellite image mining and includes three main parts. In the first part of the thesiswe demonstrate content of high resolution optical satellite images. We describe image zones by texture and geometrical features. Unsupervised clustering algorithms are presented in the second part of the thesis. A review of validity criteria and information measures is given in order to estimate the quality of clustering solutions. A new criterion based on Minimum Description Length (MDL) is proposed for estimating the optimal number of clusters. In addition, we propose a new kernel hierarchical clustering algorithm based on kernel MDL criterion. A new method of ”clustering combination” is presented in the thesis in order to benefit from several clusterings issued from different algorithms. We develop a hierarchical algorithm to optimise the objective function based on a co-association matrix. A second method is proposed which converges to a global solution. We prove that the global minimum may be found using the gradient density function estimation by the mean shift procedure. Advantages of this method are a fast convergence and a linear complexity. In the third part of the thesis a complete protocol of unsupervised satellite images mining is proposed. Different clustering results are represented via semantic relations between concepts
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Le, Men Camille. "Segmentation Spatio-temporelle d'une séquence d'images satellitaires à haute résolution." Phd thesis, Ecole nationale supérieure des telecommunications - ENST, 2009. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00658159.
Full textAbstract:
Les séquences temporelles d'images présentent une quantité d'information bien plus importante que des images individuelles. En effet, la prise en compte du temps accroit considérablement le nombre d'états possibles ce qui se traduit par une quantité d'information plus importante (au sens entropie). Grâce à l'agilité des satellites de nouvelle génération et à leur utilisation dans des constellations, des séquences temporelles d'images satellitaires, STIS, vont maintenant être accessibles à haute résolution. Ces données sont extrêmement riches, mais en contrepartie, elles sont complexes et difficiles à interpréter manuellement. Des méthodes d'analyse automatique sont donc requises. Les STIS à haute résolution (STISHR) se distinguent des autres types de séquences existantes par la nature des changements qu'elles présentent. En effet, contrairement aux STIS à basse résolution, les STISHR contiennent des objets. Afin de tenir compte de cette particularité, une méthode d'analyse orientée objet doit donc être utilisée. De telles méthodes existent dans le domaine de la vidéo. Cependant, les objets des STISHR peuvent subir des changements radiométriques, par exemple liés à la croissance des plantes, alors que la radiométrie des objets de vidéo est généralement supposée invariante. Nous devons donc concevoir une méthode d'analyse orientée objet adaptée à la STISHR. Par ailleurs, l'échantillonnage temporel des STISHR est irrégulier et généralement sous-échantillonné par rapport aux phénomènes observables à ces résolutions spatiales. De plus, du point de vue du satellite, aux évolutions radiométriques propres aux objets de la scène se rajoutent les évolutions radiométriques liées à l'épaisseur atmosphérique. Néanmoins, hormis de faibles erreurs de recalage géométrique, la STISHR présente une redondance temporelle dans la forme des objets. Ainsi, une construction est généralement pérenne et une zone cultivable est rarement modifiée. Nous proposons donc une méthode d'analyse de la STISHR basée objet de façon à exploiter d'une part la redondance radiométrique intra objets spatiaux, et d'autre part, la redondance temporelle de forme entre ces objets. Une étude phénoménologique de la dynamique de la scène et de la STISHR nous permet d'identifier les caractéristiques d'une représentation adaptée à la description de ses changements : il s'agit d'un graphe dont les noeuds sont des objets spatiaux reliés par des arcs exprimant leur dépendance temporelle. Le calcul de ce graphe est cependant un problème difficile, et nous proposons d'en calculer une approximation. Cette approximation est calculée en deux temps. Dans un premier temps, on considère une approximation forte sur les dépendances temporelles afin de faciliter la détermination des régions spatiales. Celles-ci sont extraites grâce à un algorithme de segmentation exploitant conjointement les deux types de redondances disponibles : l'homogénéité radiométrique spatiale, et la redondance géométrique temporelle. Les noeuds du graphe ainsi déterminés, on relaxe l'approximation sur les dépendances temporelles de façon à obtenir une estimation plus fine du graphe. Nous proposons ensuite deux utilisations de ce graphe. L'une exploite ses caractéristiques structurelles telles que la valence des noeuds afin de détecter les changements géométriques. L'autre, utilise une version attribuée par des propriétés radiométriques du graphe pour mettre en évidence des comportements fréquents.
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Bhattacharya, Avik. "Indexation des images satellitaires en utilisant des informations structurelles." Phd thesis, Paris, ENST, 2007. https://pastel.hal.science/pastel-00006275.
Full textAbstract:
Les propriétés des réseaux routiers varient considérablement d'un milieu géographique à l'autre. Elles peuvent donc être utilisées pour classer et rechercher de tels environnements. Dans ce travail, nous proposons de classer ces environnements à l'aide d'attributs géométriques et topologiques, calculés à partir des réseaux routiers. Les limites des méthodes d'extraction des routes en milieu urbain dense ont été contournées par la segmentation des zones urbaines et le calcul d'une deuxième série d'attributs géométriques et topologiques calculés sur ces masques urbains. Les imagettes formant notre base de données proviennent d'images du satellite SPOT5 de résolution 5m et ont une taille de 512x512 pixels. L'ensemble des attributs géométriques et topologiques, calculés à partir des réseaux routiers et des masques urbains permettent de répartir les imagettes dans des classes géographiques prédéfinies. Afin de réduire la dimension des attributs qui peut nuire aux performances de la classication, un dispositif de sélection des attributs a été mis en place. Il repose sur une analyse linéaire discriminant de Fisher et une classication 'un contre tous' par séparateur à vastes marges (SVM). L'impact de la résolution spatiale et de la taille des images sur les différents attributs a été étudié sur une base de données constituée d'images à 10 m de résolution ainsi que sur une base de données à 5m de résolution pour des imagettes de taille de 256x256 pixels. L'approche a permis la classification complète d'images SPOT5 à partir des imagettes qu'elles contiennent. Dans ce cas, un SVM 'un contre tous' avec un noyau Gaussien, a été utilisé pour classer la scène dans son intégralitéThe properties of road networks vary considerably from one geographical environment to another. The networks pertaining in a satellite image can therefore be used to classify and retrieve such environments. In this work, we propose to classy geographical environment using geometrical and topological features computed from the road networks. The limitations of road extraction methods in dense urban areas was circumvented by segmenting the urban regions and computing a second set of geometrical and topological features from them. The small images forming our database were extracted from images of the SPOT5 satellite with 5m resolution (each image of size 512x512 pixels). The set of geometrical and topological features computed from the road networks and urban regions are used to classify the pre-defined geographical classes. In order to avoid the burden of feature dimensionality and reduce the classification performance, feature selection was performed using Fisher Linear Discriminant (FLD) analysis and an one-vs-rest linear Support Vector Machine (SVM classification was performed on the selected feature set. The impact of spatial resolution and size of images on the feature set have been explored. Tests were performed on a database with images of 10m resolution and on a database with 5m resolution images each of size 256x256 pixels. This approach allows also to classify large SPOT5 images with patches of size 512x512. In this case, a one-vs-rest Gaussian kernel svrv classification method was used to classify this large image. The classification labels the image patch es with the one having the maximum geographical coverage of the area associated in the large image
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Bhattacharya, Avik. "Indexation des images satellitaires en utilisant des informations structurelles." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2007. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00006275.
Full textAbstract:
Les propriétés des réseaux routiers varient considérablement d'un milieu géographique à l'autre. Elles peuvent donc être utilisées pour classer et rechercher de tels environnements. Dans ce travail, nous proposons de classer ces environnements à l'aide d'attributs géométriques et topologiques, calculés à partir des réseaux routiers. Les limites des méthodes d'extraction des routes en milieu urbain dense ont été contournées par la segmentation des zones urbaines et le calcul d'une seconde série d'attributs géométriques et topologiques calculés sur ces masques urbains. Les imagettes formant notre base de données proviennent d'images du satellite SPOT5 de résolution 5m et ont une taille de 512x512 pixels. L'ensemble des attributs géométriques et topologiques, calculés à partir des réseaux routiers et des masques urbains permettent de répartir les imagettes dans des classes géographiques prédéfinies. Afin de réduire la dimension des attributs qui peut nuire aux performances de la classication, un dispositif de sélection des attributs a été mis en place. Il repose sur une analyse linéaire discriminante de Fisher et une classication 'un contre tous' par séparateur à vastes marges (SVM). L'impact de la résolution spatiale et de la taille des images sur les différents attributs a été étudié sur une base de données constituée d'images à 10 m de résolution ainsi que sur une base de données à 5m de résolution pour des imagettes de taille de 256x256 pixels. L'approche a permis la classification complète d'images SPOT5 à partir des imagettes qu'elles contiennent. Dans ce cas, un SVM 'un contre tous' avec un noyau Gaussien, a été utilisé pour classer la scène dans son intégralité.
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Samson, Christophe. "Contribution à la classification d'images satellitaires par approche variationnelle et équations aux dérivées partielles." Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2000. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00319709.
Full textAbstract:
Ce travail est consacré au développement ainsi qu'à l'implantation de deux modèles variationnels pour la classification d'images. La classification d'images, consistant à attribuer une étiquette à chaque pixel d'une image, concerne de nombreuses applications à partir du moment où cette opération intervient très souvent à la base des chaînes de traitement et d'interprétation d'images. De nombreux modèles de classification ont déjà été développés dans un cadre stochastique ou à travers des approches structurales, mais rarement dans un contexte variationnel qui a déjà montré son efficacité dans divers domaines tels que la reconstruction ou la restauration d'images. Le premier modèle que nous proposons repose sur la minimisation d'une famille de critères dont la suite de solutions converge vers une partition des données composée de classes homogènes séparées par des contours réguliers. Cette approche entre dans le cadre des problèmes à discontinuité libre (free discontinuity problems) et fait appel à des notions de convergence variationnelle telle que la théorie de la ì-convergence. La famille de fonctionnelles que nous proposons de minimiser contient un terme de régularisation, ainsi qu'un terme de classification. Lors de la convergence de cette suite de critères, le modèle change progressivement de comportement en commençant par restaurer l'image avant d'entamer le processus d'étiquetage des pixels. Parallèlement à cette approche, nous avons développé un second modèle de classification mettant en jeu un ensemble de régions et contours actifs. Nous utilisons une approche par ensembles de niveaux pour définir le critère à minimiser, cette approche ayant déjà suscité de nombreux travaux dans le cadre de la segmentation d'images. Chaque classe, et son ensemble de régions et contours associé, est défini à travers une fonction d'ensemble de niveaux. Le critère contient des termes reliés à l'information sur les régions ainsi qu'à l'information sur les contours. Nous aboutissons à la résolution d'un système d'équations aux dérivées partielles couplées et plongées dans un schéma dynamique. L'évolution de chaque région est guidée par un jeu de forces permettant d'obtenir une partition de l'image composée de classes homogènes et dont les frontières sont lisses. Nous avons mené des expériences sur de nombreuses données synthétiques ainsi que sur des images satellitaires SPOT. Nous avons également étendu ces deux modèles au cas de données multispectrales et obtenu des résultats sur des données SPOT XS que nous avons comparé à ceux obtenus par différents modèles.
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Roujean, Jean-Louis. "Modélisation des effets bidirectionnels de la réflectance de surface pour la normalisation de données satellitaires de télédétection." Toulouse 3, 1991. http://www.theses.fr/1991TOU30190.
Full textAbstract:
La normalisation des donnees satellitaires de teledetection est un theme important de l'observation spatiale puisque son objectif est de permettre l'intercomparaison des donnees acquises a differentes dates et differents lieux geographiques, et eventuellement par differents instruments d'observation. La procedure de normalisation des donnees doit necessairement s'interesser aux differents phenomenes perturbateurs influants sur le signal de mesure: l'invertitude de l'etalonnage, la couverture nuageuse, les effets d'atmosphere, et les effets bidirectionnels de surface qui ont pour effet d'induire d'importantes fluctuations sur le signal satellitaire. Le travail presente est axe sur une modelisation des effets bidirectionnels de surface qui puisse etre incluse dans une methode de normalisation de donnees satellitaires multitemporelles. Pour cela, il a ete elabore un modele analytique semi-empirique capable de reproduire les signatures bidirectionnelles principales de la plupart des couverts terrestres. On propose ensuite une methode de normalisation originale qui tache de reduire chacun des phenomenes perturbateurs mentionnes ci-dessus. L'application de cette methode a une periode de 8 mois de donnees avhrr/noaa-11 sur differents sites d'etude a pour effet de reduire sensiblement la forte dispersion des donnees d'origine bidirectionnelle, de facon nettement plus satisfaisante que les methodes empiriques existantes. Cette methode presente en outre les avantages d'accroitre la dynamique temporelle du signal observe et d'offrir la possibilite d'intercomparer les donnees issues de divers capteurs
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Neuhauser, Mathis. "Etude des lois d’échelle multifractales caractérisant les observations satellitaires des surfaces continentales." Thesis, Toulouse 3, 2020. http://www.theses.fr/2020TOU30048.
Full textAbstract:
Compte tenu de la forte hétérogénéité spatio-temporelle des surfaces continentales, la télédétection spatiale s’est avérée être un moyen indispensable pour réaliser un suivi à la fois régulier, local et global des processus qui régissent ces surfaces. Les facteurs dont ils dépendent, tels que l’humidité du sol ou la végétation sont variables sur de larges gammes d’échelles auxquelles seuls les satellites peuvent accéder. En raison du nombre grandissant d’observations satellitaires présentes à plusieurs échelles spatiales et fondées sur de multiples technologies, diverses méthodes ont alors été développées pour permettre d’analyser et d’extraire au mieux l’information riche et conséquente acquise par satellite. Les méthodes basées sur l’analyse multi-échelle fournissent un moyen efficace pour décrire l’hétérogénéité de ces observations et ainsi mieux comprendre la complexité des processus de surface. En particulier, une possibilité consiste à s’intéresser à l’existence de lois d’échelles statistiques qui offrent un outil conceptuel générique applicable à la caractérisation de tout type de géométrie. Cela peut contribuer à caractériser les processus de surface selon une approche multi-échelle rarement prise en compte dans les modèles actuels de surface.Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de montrer le potentiel d’une méthode permettant de caractériser sur plusieurs échelles spatiales les comportements de variables géophysiques de surface. Pour cela, différentes observations satellitaires complémentaires ont été analysées au moyen du modèle des Multifractales Universelles (Schertzer and Lovejoy, 1987). Deux cas d’étude ont permis de répondre à cet objectif. La première application porte sur l’analyse multifractale des produits intervenant dans l’algorithme de désagrégation spatiale d’humidité du sol DisPATCh (Disaggregation based on Physical And Theoretical scale Change; Merlin et al., 2008; Molero et al., 2016), sur la partie Sud-Est de l’Australie. Dans le deuxième cas d’étude, nous avons étudié le comportement multi-échelle de réflectances de surface et indices optiques acquis par le satellite Sentinel-2 sur la région Sud-Ouest de la France, et corrigés des effets atmosphériques par la chaine MAJA (MACCS-ATCOR Joint Algorithm; Hagolle et al., 2010, 2015; Rouquié et al., 2017). Dans ces deux cas d’étude, l’analyse de séries temporelles d’images nous a permis de mettre en relation l’évolution temporelle des propriétés d’échelle avec les variations saisonnières de la région d’étude (conditions météorologiques, cycles de cultures).Ce travail a révélé dans les produits de surface la présence de lois d’échelles qui diffèrent en fonction de la gamme d’échelles considérée. Ces comportements différents mettent en évidence des régimes d’échelles spécifiques qui, selon le produit étudié, peuvent s’expliquer de deux manières. D’une part, les régimes observés peuvent traduire la présence de processus de surface non-linéaires tels que les précipitations, le ruissellement ou l’évapotranspiration, agissant à différentes échelles spatiales et modulés par divers facteurs tels que la composition et la structure du sol (distribution de la végétation, présence de parcelles agricoles, etc.). D’autre part, ces comportements d’échelle peuvent également refléter l’impact sur les variables de surface des méthodes d’acquisition (fonction de transfert des capteurs) ou de traitement (combinaison de produits au sein des modèles) qui sont couramment utilisées en télédétection. De cette manière, cette étude a montré le potentiel de l’analyse multifractale pour décrire l’hétérogénéité des surfaces continentales, mais également pour évaluer la fiabilité de produits ou modèles de surface. Cette méthode pourrait être utile à la préparation de futures missions spatiales afin de déterminer les limites des capteurs en termes de propriétés multi-échelles, et ainsi mieux estimer la résolution effective de différents produits satellitairesConsidering the strong spatial and temporal heterogeneity of continental surfaces, remote sensing has proved to be an indispensable means for conducting regular, local and global monitoring of the physical and biophysical processes governing these surfaces. The factors on which they depend, such as soil moisture, surface temperature, vegetation, or topography, are variable over wide ranges of scales that only satellites can access. Thus, over the last fifty years, we have seen a growing number of satellite observations defined at multiple spatial scales and based on multiple technologies. Various methods were then developed to analyze and extract the rich and consistent information acquired by satellites. Methods based on multi-scale analysis can provide an effective means to describe the heterogeneity of these observations and thus better understand the complexity of surface processes. In particular, one possibility is to focus on the existence of statistical scaling laws offering a generic tool applicable to the characterization of any type of geometry. The demonstration of specific scaling behaviors can help to characterize surface processes using a multi-scale approach that is rarely taken into account in current surface models.In this context, the objective of this thesis is to demonstrate the potential of a method dedicated to the characterization of the behaviors of surface geophysical variables on several spatial scales. For this, different complementary satellite observations were analyzed using the Universal Multifractal model (Schertzer and Lovejoy, 1987). Two case studies helped to meet this objective. The first application concerns the multifractal analysis of the products involved in the soil moisture disaggregation algorithm called DisPATCh (Disaggregation based on Physical And Theoretical scale Change; Merlin et al., 2008; Molero et al., 2016), on the southeastern part of Australia. In the second case study, we studied the multi-scale behavior of surface reflectances and optical indices acquired by Sentinel-2 satellite over the South-West region of France, and corrected from atmosphere effects by the processing chain MAJA (MACCS-ATCOR Joint Algorithm; Hagolle et al., 2010, 2015; Rouquié et al., 2017). In both case studies, time series of images were analyzed. Thus, for each variable studied, we were able to relate the temporal evolution of scaling properties to the seasonal variations specific to the study area (meteorological conditions, crop cycles).During this work, different scaling laws were observed on different scale ranges. Two arguments were given to explain these different scaling behaviors, depending on the case study and the product. On the one hand, the observed regimes can reflect the presence of non-linear surface processes such as precipitation, runoff or evapotranspiration, acting at different spatial scales and modulated by various factors such as soil composition and structure (distribution of vegetation, presence of agricultural parcels, etc.). On the other hand, these scaling behaviors may also reflect the impact on surface variables of acquisition techniques (sensor transfer function) or processing methods (combination of products within surface models) that are commonly used in remote sensing. In this way, this study showed the potential of multifractal analysis to describe the heterogeneity of continental surfaces, but also to evaluate the reliability of geophysical products and surface models. This method could be useful for the preparation of future space missions in order to determine the limits of satellite sensors in terms of multi-scale properties, and thus to better estimate the effective resolution of different products derived from satellite acquisitions
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Lopez-Ornelas, Erick de Jesus. "Segmentation d'images satellitaires à haute résolution et interaction avec l'information géographique : application à l'extraction de connaissances." Toulouse 3, 2005. http://www.theses.fr/2005TOU30021.
Full text
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Ndikumana, Emile. "Etude de la végétation à partir de nouveaux capteurs satellitaires radar." Electronic Thesis or Diss., Paris, AgroParisTech, 2018. http://www.theses.fr/2018AGPT0010.
Full textAbstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons à la manière dont les images SAR peuvent être utilisées pour étudier la végétation. La végétation est au coeur de la vie humaine en fournissant à la fois des ressources alimentaires, financières et en participant à la régulation du climat. Traditionnellement, la végétation est classée en trois catégories: les champs, les prairies irriguées et les forêts. Nous utiliserons ces trois catégories dans notre étude.Les travaux de cette thèse s’articulent autour de trois axes : (1) la cartographie de l’occupation du sol, (2) l’estimation des paramètres biophysiques du riz en Camargue à partir des images satellitaires Sentinel-1 (bande C) et enfin (3), la cartographie de la biomasse forestière à Madagascar à partir des données radar ALOS/PALSAR (bande L) combinées avec des données tree cover calculées à partir des donnéesoptiques Landsat.L’objectif de la première partie est de fournir une meilleure compréhension du potentiel des images radar Sentinel-1 (bande C) pour cartographier l’occupation du sol à l’aide des techniques d’apprentissage en profondeur. Nous avons obtenu de bons résultats avec la "F-Measure/Accuracy" supérieure à 86% et le meilleur coefficient Kappa de plus de 0,82. Nous avons constaté que les résultats des deux classificateurs basés sur les réseaux neuronaux récurrents profonds (RNN) dépassaient clairement les approches classiques de Machine Learning.Dans la seconde partie, l’objectif est d’étudier la capacité des images radar multitemporelles pour l’estimation de la hauteur du riz et de la biomasse sèche à l’aide des données Sentinel-1.Pour ce faire, nous avons utilisé les données de Sentinel-1 en appliquant des techniques classiques d’apprentissage de "Machine Learning" (MLR, SVR et RF) pour estimer la hauteur du riz et la biomasse sèche. L’erreur de l’estimation de la hauteur du riz est de 16% (7.9 cm), et celle la biomasse est de 18% (162 g¢m¡2) (les deux avec la méthode Random Forest). Ces résultats indiquent que les données radar Sentinel-1 pourraient être exploitées pour la récupération de la biomasse et pourraient être utilisées pour des tâches opérationnelles.Enfin, la réduction des émissions de carbone dues à la déforestation nécessite un aperçu de la façon dont la forêt de biomasse est mesurée et distribuée. Nous utilisons des observations du radar satellitaire ALOS/PALSAR (résolution de 25 m) et des données optiques du capteur Landsat (résolution de 30 m) pour estimer les stocks de biomasse forestière à Madagascar, pour les années 2007-2010. Le signal radar et la biomasse in situ étaient fortement corrélés (R² =0,71) et l’erreur quadratique moyenne était de 30% (pour la biomasse allant de 0 à 500 t/ha). Le signal radar (données SAR en bande L) combiné avec les données optiques semblent être une approche prometteuse pour cartographier la biomasse forestière (et donc du carbone) à de larges échelles géographiquesIn this thesis, we focus on how SAR images can be used to study vegetation. Vegetation lies at the core of human lives by providing both food and economic resources as well as participating in regulating climate. Traditionally, vegetation is classified into three categories: fields, flooded pastures, and forests. We follow this classification in our study. To tackle the first two, we chose to explore rice (in Camargue, France) since rice fields are initially flooded pastures and turn to fields when more mature. We illustrate the last category with forests in Madagascar.The aim of the first part is to provide a better understanding of the capabilities of Sentinel-1 radar images for agricultural land cover mapping through the use of deep learning techniques. We revealed that even with classical machine learning approaches (K nearest neighbors, random forest and support vector machines), good performance classification could be achieved with F-measure/Accuracy greater than 86% and Kappa coefficient better than 0.82. We found that the results of the two deep recurrent neural network (RNN)-based classifiers clearly outperformed the classical approaches.In the second part, the objective is to study the capabilities of multitemporal radar images for rice height and dry biomass retrievals using Sentinel-1 data. To do this, we train Sentinel-1 data against ground measurements with classical machine learning techniques (Multiple Linear Regression (MLR), Support Vector Regression (SVR) and Random Forest (RF)) to estimate rice height and dry biomass. The study is carried out on the same multitemporal Sentinel-1 dataset in the first part. The error of rice height estimation was 16% (7.9 cm), whereas the biomass was 18% (162 g¢m¡2) (both with Random Forest method). Such results indicate that the highly qualified Sentinel-1 radar data could be well exploited for rice biomass and height retrieval and they could be used for operational tasks.Finally, reducing carbon emissions from deforestation and degradation (REDD) requires detailed insight into how the forest biomass is measured and distributed. Studies so far haveestimated forest biomass stocks using rough assumptions and unreliable data. We aim to improve on previous approaches by using radar satellite ALOS PALSAR (25-m resolution) and optical Landsat-derived tree cover (30-m resolution) observations to estimate forest biomass stocks in Madagascar, for the years 2007-2010. The radar signal and in situ biomass were highly correlated (R2 = 0.71) and the root mean square error was 30% (for biomass ranging from 0 to 500 t/ha). Combining radar signal with optical tree cover data appears to be a promising approach for using by L-band SAR to map forest biomass (and hence carbon) over broad geographical scales
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Chahdi, Hatim. "Apports des ontologies à l'analyse exploratoire des images satellitaires." Thesis, Montpellier, 2017. http://www.theses.fr/2017MONTS014/document.
Full textAbstract:
A l'heure actuelle, les images satellites constituent une source d'information incontournable face à de nombreux enjeux environnementaux (déforestation, caractérisation des paysages, aménagement du territoire, etc.). En raison de leur complexité, de leur volume important et des besoins propres à chaque communauté, l'analyse et l'interprétation des images satellites imposent de nouveaux défis aux méthodes de fouille de données. Le parti-pris de cette thèse est d'explorer de nouvelles approches, que nous situons à mi-chemin entre représentation des connaissances et apprentissage statistique, dans le but de faciliter et d'automatiser l'extraction d'informations pertinentes du contenu de ces images. Nous avons, pour cela, proposé deux nouvelles méthodes qui considèrent les images comme des données quantitatives massives dépourvues de labels sémantiques et qui les traitent en se basant sur les connaissances disponibles. Notre première contribution est une approche hybride, qui exploite conjointement le raisonnement à base d'ontologie et le clustering semi-supervisé. Le raisonnement permet l'étiquetage sémantique des pixels à partir de connaissances issues du domaine concerné. Les labels générés guident ensuite la tâche de clustering, qui permet de découvrir de nouvelles classes tout en enrichissant l'étiquetage initial. Notre deuxième contribution procède de manière inverse. Dans un premier temps, l'approche s'appuie sur un clustering topographique pour résumer les données en entrée et réduire de ce fait le nombre de futures instances à traiter par le raisonnement. Celui-ci n'est alors appliqué que sur les prototypes résultant du clustering, l'étiquetage est ensuite propagé automatiquement à l'ensemble des données de départ. Dans ce cas, l'importance est portée sur l'optimisation du temps de raisonnement et à son passage à l'échelle. Nos deux approches ont été testées et évaluées dans le cadre de la classification et de l'interprétation d'images satellites. Les résultats obtenus sont prometteurs et montrent d'une part, que la qualité de la classification peut être améliorée par une prise en compte automatique des connaissances et que l'implication des experts peut être allégée, et d'autre part, que le recours au clustering topographique en amont permet d'éviter le calcul des inférences sur la totalité des pixels de l'imageSatellite images have become a valuable source of information for Earth observation. They are used to address and analyze multiple environmental issues such as landscapes characterization, urban planning or biodiversity conservation to cite a few.Despite of the large number of existing knowledge extraction techniques, the complexity of satellite images, their large volume, and the specific needs of each community of practice, give rise to new challenges and require the development of highly efficient approaches.In this thesis, we investigate the potential of intelligent combination of knowledge representation systems with statistical learning. Our goal is to develop novel methods which allow automatic analysis of remote sensing images. We elaborate, in this context, two new approaches that consider the images as unlabeled quantitative data and examine the possible use of the available domain knowledge.Our first contribution is a hybrid approach, that successfully combines ontology-based reasoning and semi-supervised clustering for semantic classification. An inference engine first reasons over the available domain knowledge in order to obtain semantically labeled instances. These instances are then used to generate constraints that will guide and enhance the clustering. In this way, our method allows the improvement of the labeling of existing classes while discovering new ones.Our second contribution focuses on scaling ontology reasoning over large datasets. We propose a two step approach where topological clustering is first applied in order to summarize the data, in term of a set of prototypes, and reduces by this way the number of future instances to be treated by the reasoner. The representative prototypes are then labeled using the ontology and the labels automatically propagated to all the input data.We applied our methods to the real-word problem of satellite images classification and interpretation and the obtained results are very promising. They showed, on the one hand, that the quality of the classification can be improved by automatic knowledge integration and that the involvement of experts can be reduced. On the other hand, the upstream exploitation of topographic clustering avoids the calculation of the inferences on all the pixels of the image
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Andrés, Samuel. "Ontologies dans les images satellitaires : interprétation sémantique des images." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00998692.
Full textAbstract:
Étant donnée l'évolution technologique des capteurs embarqués à bord des satellites, le potentiel d'images satellitaires accessible s'accroît de telle manière que se pose maintenant la question de son exploitation la plus efficace possible. C'est l'objectif du projet CARTAM-SAT que de fluidifier la chaîne de traitement depuis les satellites jusqu'aux utilisateurs des images. La thèse s'inscrit dans ce cadre. Les traitements relatifs aux images ont évolué au cours des années. Les images basse résolution étaient traitées par une approche dite pixel alors que la haute résolution a permis le développement d'une approche dite objet. Cette dernière s'attache à analyser non plus des pixels isolés, mais des groupes de pixels représentatifs d'objets concrets sur le terrain. Ainsi, en principe, ces groupes de pixels sont dotés d'une sémantique propre au domaine de la télédétection. La représentation des connaissances a évolué parallèlement aux images satellitaires. Les standards de représentation ont profité de l'expansion du web pour donner naissance à des standards comme OWL. Celui-ci repose en grande partie sur les logiques de description qui permettent l'utilisation de raisonneurs automatiques capables d'inférer une connaissance implicite.Cette thèse se place à la jonction de ces deux sciences et propose une approche ontologique d'analyse des images satellitaires. Il s'agit de formaliser différents types de connaissances et de conceptualisations implicitement utilisés par les logiciels de traitement d'image et par les experts en télédétection, puis de raisonner automatiquement sur la description d'une image pour en obtenir une interprétation sémantique.Ce principe général est susceptible de nombreuses déclinaisons techniques. La mise en œuvre a consisté en la réalisation d'un prototype alliant une bibliothèque d'analyse d'images satellitaires et un raisonneur basé sur les ontologies. L'implémentation proposée dans la thèse permet d'explorer quatre déclinaisons techniques du principe qui mènent à des discussions sur la complémentarité des paradigmes d'analyse pixel et objet, la représentation de certaines relations spatiales et la place de la connaissance par rapport aux traitements.
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Rekik, Ahmed. "Segmentation statistique et fusion d'images satellitaires par la théorie de l'évidence dans un contexte markovien." Littoral, 2008. http://www.theses.fr/2008DUNK0207.
Full textAbstract:
Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse, porte sur la segmentation statistique non supervisée des images satellitaires dans un contexte Markovien, et leur fusion à travers la théorie de l’évidence. En effet, nous avons développée dans ce travail une nouvelle approche de segmentation statistique optimale, à travers l’intégration et l’apport de plusieurs algorithmes, notamment au niveau de l’initialisation, en exploitant tout d’abord la méthode des centres mobiles (Kmeans) pour une meilleure définition des classes de l’image, ensuite nous avons voulu régulariser et uniformiser ces classes à travers les champs de Markov qui permettaient une prise en compte de la notion de voisinage dans la phase de classification. Au niveau de la modélisation des différentes classes de l’image, nous avons opté pour les distributions du système de Pearson pour leur flexibilité et leur adaptation en offrant une gamme de lois diverses et précises. Enfin en ce qui concerne l’estimation des différents attributs de chaque classe de l’image, nous avons utilisé les algorithmes EM et SEM. Dans le but d’optimiser davantage ce travail, nous avons intégré dans notre approche une phase de fusion d’images segmentées basée sur la théorie de l’évidence, qui permettait une meilleure prise de décision au niveau de l’étape de segmentation, en exploitant la richesse des données présentes dans les images multispectrales et multi-temporellesThe work developed in this thesis, is focused on the unsupervised statistical segmentation of satellite images in a Markovian context, and their fusion through the evidence theory. Indeed we have developed in this work an optimal statistical approach for the segmentation of satellite images, through the integration and the contribution of several algorithms, especially for the initialisation step by using the K-means clustering algorithm for a better definition of the image classes, then we wanted to rectify and standardize these classes through the Markov fields which allowed the consideration of the neighbourhood concept in the classification phase. For the modelling of the different classes of the image, we opted for the Pearson system for its flexibility and its adaptation by offering a range of different and optimal distributions. Finally, concerning the estimation of the different attributes of each class of the image, we used the EM and SEM algorithms. In order to optimize this work, we integrated in our approach an image fusion phase based on the evidence theory (belief function), which allowed a better decision in the segmentation stage, through the exploitation of the number of information present in the multispectral and multi-temporal images
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Pham, Ha Thai. "Analyse de "Time Lapse" optiques stéréo et d'images radar satellitaires : application à la mesure du déplacement de glaciers." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015GREAA004/document.
Full textAbstract:
L’observation de la Terre par des systèmes d’acquisition d’images permet de suivre l’évolution temporelle de phénomènes naturels tels que les séismes, les volcans ou les mouvements gravitaires. Différentes techniques existent dont l’imagerie satellitaire, la photogrammétrie terrestre et les mesures in-situ. Les séries temporelles d’images issues d’appareils photo automatiques (Time Lapse) sont une source d’informations en plein essor car elles offrent un compromis intéressant en termes de couverture spatiale et de fréquence d’observation pour mesurer les déplacements de surface de zones spécifiques. Cette thèse est consacrée à l’analyse de séries d’images issues de la photographie terrestre et de l’imagerie radar satellitaire pour la mesure du déplacement des glaciers Alpins. Nous nous intéressons en particulier aux problèmes du traitement de Time Lapse stéréo pour le suivi d’objets géophysiques dans des conditions terrain peu favorables à la photogrammétrie. Nous proposons une chaîne de traitement mono-caméra qui comprend les étapes de sélection automatique des images, de recalage et de calcul de champs de déplacement bidimensionnel (2D). L’information apportée par les couples stéréo est ensuite exploitée à l’aide du logiciel MICMAC pour reconstruire le relief et obtenir le déplacement tridimensionnel(3D). Plusieurs couples d’images radar à synthèse d’ouverture (SAR) ont également été traités à l’aide des outils EFIDIR pour obtenir des champs de déplacement 2D dans la géométrie radar sur des orbites ascendantes ou descendantes. La combinaison de mesures obtenues quasi-simultanément sur ces deux types d’orbites permet de reconstruire le déplacement 3D. Ces méthodes ont été mises en oeuvre sur des séries de couples stéréo acquis par deux appareils photo automatiques installés sur la rive droite du glacier d’Argentière et sur des images du satellite TerraSAR-X couvrant le massif du Mont-Blanc. Les résultats sont présentés sur des données acquises lors d’une expérimentation multi-instruments menée en collaboration avec l’IGN à l’automne 2013, incluant le déploiement d’un réseau de Géocubes qui ont fournit des mesures GPS. Elles sont utilisées pour évaluer la précision des résultats obtenus par télédétection proximale et spatiale sur ce type de glacierEarth observation by image acquisition systems allows the survey of temporal evolution of natural phenomena such as earthquakes, volcanoes or gravitational movements. Various techniques exist including satellite imagery, terrestrial photogrammetry and in-situ measurements. Image time series from automatic cameras (Time Lapse) are a growing source of information since they offer an interesting compromise in terms of spatial coverage and observation frequency in order to measure surface motion in specific areas. This PhD thesis is devoted to the analysis of image time series from terrestrial photography and satellite radar imagery to measure the displacement of Alpine glaciers. We are particularly interested in Time Lapse stereo processing problems for monitoring geophysical objects in unfavorable conditions for photogrammetry. We propose a single-camera processing chain that includes the steps of automatic photograph selection, coregistration and calculation of two-dimensional (2D) displacement field. The information provided by the stereo pairs is then processed using the MICMAC software to reconstruct the relief and get the three-dimensional (3D) displacement. Several pairs of synthetic aperture radar (SAR) images were also processed with the EFIDIR tools to obtain 2D displacement fields in the radar geometry in ascending or descending orbits. The combination of measurements obtained almost simultaneously on these two types of orbits allows the reconstruction of the 3D displacement. These methods have been implemented on time series of stereo pairs acquired by two automatic cameras installed on the right bank of the Argentière glacier and on TerraSAR-X satellite images covering the Mont-Blanc massif. The results are presented on data acquired during a multi-instrument experiment conducted in collaboration with the French Geographic National Institute (IGN) during the fall of 2013,with a network of Géocubes which provided GPS measurements. They are used to evaluate the accuracy of the results obtained by proximal and remote sensing on this type of glacier
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Danjou, Alexandre. "Émissions de CO2 estimées par données satellitaires sur les villes à forte croissance démographique." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASJ029.
Full textAbstract:
Les villes sont responsables de plus de la moitié des émissions de gaz à effet de serre. Alors que de nombreuses villes se sont engagées sur des trajectoires de réduction d'émissions, beaucoup n'ont pas les infrastructures nécessaires à l'élaboration de leur bilan d'émissions. La mesure des panache de CO2 des villes par imagerie satellitaire, couplée à des méthodes d'inversion atmosphérique, pourraient permettre de quantifier les émissions directes de CO2 des villes, ou tout au moins détecter des tendances dans leur évolution.OCO-3, avec son mode Snapshot Area Maps (SAMs), est le premier instrument donnant des images 2D (≈80km*80km) de la colonne totale de CO2 à haute résolution (≈2km*2km). Ces SAMs ciblent notamment les panaches atmosphériques de CO2 provenant de villes et de centrales thermiques, dans le but de quantifier leurs émissions. Les méthodes pour estimer ces émissions doivent être fiables et rapides pour traiter toutes les images disponibles (plusieurs milliers pour OCO-3), dont le nombre va augmenter avec les missions CO2M et GeoCarb. Les méthodes d'inversion par calcul direct de flux (Integrated Mass Enhancement, Cross-Sectionnal et Source Pixel) ou avec un modèle de panache gaussien nécessitent peu de temps de calcul. Cette thèse a pour but d'évaluer la précision de ces méthodes d'inversion de panache de CO2 et d'étudier les cas favorables en terme de cible et de condition d'observation. Ceci est fait dans un cadre théorique (simulations du transport atmosphérique) et en appliquant les méthodes aux SAMs acquis.Nous quantifions et analysons les différentes sources d'erreurs de ces méthodes en détail en utilisant des pseudo-images satellitaires de panaches, d'abord sur Paris puis sur 31 villes dans le monde. L'erreur de ces méthodes est principalement due aux erreurs sur l'estimation de la concentration de fond (concentration en XCO2 qui ne provient pas des émissions de la ville) et sur l'estimation du vent effectif qui a transporté le panache. Nous montrons, avec une méthode d'apprentissage par arbre de décision, la sensibilité de l'erreur sur l'estimation des émissions à la variabilité de la direction du vent dans la PBL et au bilan des émissions de la ville. L'ensemble regroupant les pseudo-images pour lesquelles les émissions sont importantes (>2.1ktCO2/h) et la variabilité de la direction du vent faible (<11°) donne un biais et un IQR théorique inférieur à 10% et 60% des émissions, quant celles-ci sont estimées avec la configuration optimale d'inversion avec un panache gaussien.Nous appliquons enfin nos méthodes aux SAMs d'OCO-3 et montrons que les sensibilités de l'erreur théorique aux 2 paramètres de sélection se retrouvent dans la différence des estimations d'émissions de nos méthodes et d'un inventaire spatialisé (ici ODIAC). Plus de la moitié des SAMs ne sont pas utilisables avec nos méthodes (trop faible nombre de points, faible échantillonnage en aval de la ville,..). Nos estimations d'émissions sont plus faibles que celles de l'inventaire ODIAC (≈-25% avec l'inversion utilisant le panache gaussien). Une source de cette sous-estimation est l'erreur dans le produit de réanalyse de vent utilisé. L'IQR de la différence entre les émissions estimées par nos méthodes et par l'inventaire est aussi plus grand (150%) que l'erreur théorique. 2 raisons importantes sont les incertitudes dans les émissions de l'inventaire et dans les réanalyses du champ de vent utilisées. Ce travail suggère que l'estimation des émissions de CO2 urbaines nécessite plus de développement méthodologique pour notamment réduire l'erreur dans l'estimation des concentrations de fond du panache. Cependant, l'erreur sur les champs de vent reste un problème, quelque soit la méthode d'inversion utilisée. Des pistes sont suggérées pour ajouter une couche de sélection aux pseudo-images. Par ailleurs, des images plus fréquentes seront nécessaires pour espérer détecter des tendances dans les émissions des villes à l'échelle pluri-annuelleCities are responsible for more than half of all greenhouse gas emissions. While many cities have committed to emission reduction trajectories, many lack the infrastructure to develop their emissions budgets. The measurement of CO2 plumes from cities by satellite imagery, coupled with atmospheric inversion methods, could allow quantifying direct CO2 emissions from cities, or at least detecting trends in their evolution.OCO-3, with its Snapshot Area Maps (SAMs) mode, is the first instrument to provide 2D (≈80km*80km) images of the total CO2 column at high resolution (≈2km*2km). In particular, these SAMs target atmospheric plumes of CO2 from cities and powerplants, with the goal of quantifying their emissions. Methods to estimate these emissions must be reliable and fast to process all available images (several thousands for OCO-3), whose number will increase with the CO2M and GeoCarb missions. The inversion methods by direct flux calculation (Integrated Mass Enhancement, Cross-Sectional and Source Pixel) or with a Gaussian plume model require little computation time. This thesis aims to evaluate the accuracy of these CO2 plume inversion methods and to study the favorable cases in terms of target and observation condition. This is done in a theoretical framework (atmospheric transport simulations) and by applying the methods to acquired SAMs.We quantify and analyze the different sources of error of these methods in detail using satellite pseudo-images of plumes, first over Paris and then over 31 cities in the world. The error of these methods is mainly due to errors in the estimation of the background concentration (XCO2 concentration that does not come from the city emissions) and in the estimation of the effective wind that carried the plume. We show, with a decision tree learning method, the sensitivity of the error on the emission estimate to the variability of the wind direction in the PBL and to the city's emission budget. The set of pseudo-images for which the emissions are large (>2.1ktCO2/h) and the wind direction variability low (<11°) gives a bias and a theoretical IQR lower than 10% and 60% of the emissions, when these are estimated with the optimal inversion configuration with a Gaussian plume.We finally apply our methods to the OCO-3 SAMs and show that the sensitivities of the theoretical error to the two selection parameters are reflected in the difference of the emission estimates from our methods and from a spatialized inventory (here ODIAC). More than half of the SAMs are not usable with our methods (too few points, low sampling downwind of the city,..). Our emission estimates are lower than those of the ODIAC inventory (≈-25% with the inversion using the Gaussian plume). One source of this underestimation is the error in the wind reanalysis product used. The IQR of the difference between the emissions estimated by our methods and by the inventory is also larger (150%) than the theoretical error. Two important reasons for this are the uncertainties in the inventory emissions and in the wind field reanalyses used. This work suggests that the estimation of urban CO2 emissions requires further methodological development to reduce, amongst other, the error in the estimation of background plume concentrations. However, the error in the wind fields remains a problem, regardless of the inversion method used. Suggestions are made to add a selection layer to the pseudo-images. In addition, more frequent images will be needed to hope to detect trends in city emissions on a multi-year scale
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Fischer, Alberte. "Suivi de la croissance des cultures en zone hétérogène au moyen d'informations satellitaires. Complémentarité avec les modèles de croissance." Toulouse 3, 1992. http://www.theses.fr/1992TOU30262.
Full textAbstract:
La plupart des regions agricoles temperees sont constituees d'une mosaique de cultures dont les cycles saisonniers sont differents. Sur de telles regions, le suivi global de l'evolution d'un indice de vegetation derive des mesures acquises par les satellites a haute resolution temporelle dans les courtes longueurs d'onde ne permet pas d'avoir acces au comportement individuel des differentes cultures lorsque la dimension du parcellaire est inferieure a la resolution spatiale du capteur. La modelisation du profil temporel du signal radiometrique a l'echelle regionale montre qu'un couplage haute resolution spatiale-haute resolution temporelle permet de retrouver le comportement temporel de l'indice de vegetation pour les principales cultures. L'observation des variations spatio-temporelles mises en evidence peut etre couplee avec des modeles agrometeorologiques pour l'estimation de la production et une meilleure comprehension des flux d'energie et de matiere (par exemple le gaz carbonique) que l'on observe a l'interface biosphere-atmosphere
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Beisson, Rémi. "Détection de changements dans les séries temporelles d’images satellitaires multi-dimensionnelles." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0095.
Full textAbstract:
Cette thèse se concentre sur la détection de changements dans les séries temporelles d’images satellitaires multidimensionnelles. Plus précisément, nous nous penchons sur le test d’égalité des matrices de covariance dans le contexte des séries temporelles complexes gaussiennes multivariées. Les matrices de covariance de L séries temporelles, chacune de dimension M, sont modélisées comme des perturbations de rang K de la matrice identité, représentant un modèle signal plus bruit. Dans cette recherche, nous proposons une nouvelle statistique de test basée sur les estimations des valeurs propres des matrices de covariance. Cette statistique de test est consistante dans le régime asymptotique des grandes dimensions, où les tailles d’échantillon N1, . . . ,NL de chaque série temporelle et la dimension M tendent vers l’infini au même rythme, tout en maintenant K et L fixes. De plus, nous proposons un contrôle de l’erreur de type I de la statistique de test proposée dans le régime asymptotique des grandes dimensions. Des simulations sur données simulées puis sur des données réelles ont pu montrer des résultats plutôt satisfaisants comparativement à d’autres méthodes pertinentes, et ce même pour des valeurs de M et N1, . . . ,NL modéréesThis thesis focuses on change detection in multidimensional time series of satellite images. Specifically, we address the equality test of covariance matrices in the context of multivariate complex Gaussian time series. The covariance matrices of L time series, each of dimension M, are modeled as rank-K perturbations of the identity matrix, representing a signal-plus-noise model. In this research, we propose a novel test statistic based on estimates of the eigenvalues of covariance matrices. This test statistic is consistent in the asymptotic regime of large dimensions, where the sample sizes N1, . . . ,NL for each time series and the dimension M approach infinity at the same rate, while keeping K and L fixed. Additionally, we provide a control of the Type I error of the proposed test statistic in the asymptotic regime of large dimensions. Simulations on simulated data and real-world data have demonstrated rather satisfactory results compared to other relevant methods, even for moderate values of M and N1, . . . ,NL
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El, @Khabchi Mohamed. "Traitement d'images satellitaires (Landsat-MSS) pour une cartographie automatique de l'occupation agricole de la région de Marrakech (Maroc) poursuivis d'une réflexion méthodologique." Aix-Marseille 1, 1995. http://www.theses.fr/1996AIX10045.
Full textAbstract:
L'espace geographique n'est certainement pas une pure abstraction en soi. Il est le substrat de la culture au sens large du terme. Il est encore, le lieu de production et de reproduction des pratiques sociales, selon le type de rapport qui s'etablie entre l'homme et son environnement naturel et societal. C'est a partir de cette conception theorique et methodologique qu'on a essaye d'etudier le systeme des mecanismes et des correlations concernant le probleme d'occupation agricole de l'espace dans la region de marrakech, a l'aide des traitements des images satellitaires. Ce travail de cartographie automatique se termine par une reflexion methodologique sur l'homme, l'espace et la connaissance scientifique en general, dans le cadre de la modernite, c'est-a-dire dans les conditions actuelles de ce progres technique inacheve.
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Chehata, Nesrine. "Modélisation 3D de scènes urbaines à partir d'images satellitaires à très haute résolution." Phd thesis, Université René Descartes - Paris V, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011529.
Full textAbstract:
Ce travail s'insère dans un projet global de modélisation de scènes urbaines à partir d'images satellitaires très haute résolution. Le projet a été proposé dans le cadre d'une collaboration entre l'IGN et le CNES et l'université de Paris 5. L'objectif final du projet sera de fournir un système automatique permettant de classifier la scène en deux thèmes ; bâti et routes et de reconstruire les bâtiments en 3D. Dans le cadre de cette thèse, on s'intéresse uniquement à la modélisation des bâtiments. On dispose en entrée de couples stéréoscopiques panchromatiques à [50-70 cm] de résolution et de faible rapport Base sur Hauteur B/H [0.05-0.2]. On exclut la multiscopie.
Étant donnée la complexité d'une extraction fine et détaillée des toits en contexte satellitaire, on propose de modéliser la scène urbaine par une surface 3D hybride fournissant différents niveaux de description en fonction de la fiabilité des primitives extraites : points 3D, segments 3D et surfaces planes.
Une stratégie mixte a été adoptée. Tout d'abord, une stratégie ascendante basée sur les images permet d'extraire les primitives 3D (segments 3D et facettes 3D). Deux stratégies complémentaires d'extractions de primitives seront détaillées. Une description multi-échelles est utilisée pour la segmentation des images. Notre apport consiste essentiellement dans l'appariement global de deux segmentations multi-échelles du couple stéréoscopique.
L'ensemble des primitives sera validé par une approche descendante et permettra de contraindre la modélisation de la surface 3D.
Le problème de modélisation de surface 3D peut être formulé comme un problème de minimisation d'énergie. Il sera résolu par optimisation à base de flots de graphes, contrainte par les primitives 3D. Le graphe 3D hybride sera construit à partir d'un volume de corrélation sur la scène 3D et des primitives 3D extraites. La surface finale est obtenue par recherche de la coupe de capacité minimale dans ce graphe 3D.
La majeure contribution de notre approche consiste à utiliser des primitives 3D extraites et des données externes telles que le réseau routier ou les plans cadastraux pour contraindre le problème d'optimisation et modéliser de manière explicite les occultations et les discontinuités.
Le produit final, sera un Modèle Numérique d'Élévation hybride « raster/vecteur », permettant d'exploiter à chaque endroit de la scène, les primitives du niveau le plus élevé que l'on a pu reconstruire de manière fiable.
Mots-clés : images satellitaires haute résolution, stéréoscopie, Modèle Numérique d'Élévation, primitives 3D, mise en correspondance de régions, appariement multi-échelles, optimisation à base de flots de graphes.
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Pajot, Benjamin. "Analyse et prévision de l'ozone issues d'une assimilation de données satellitaires à haute résolution." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2011. http://thesesups.ups-tlse.fr/1485/.
Full textAbstract:
Pour améliorer la représentation du champ d'ozone atmosphérique fournie par des observations ou bien par un modèle numérique, on peut combiner ces deux sources d'information par des techniques d'assimilation de données. La taille des pixels des données issues des instruments embarqués à bord des satellites de dernière génération est cependant bien inférieure à la résolution horizontale couramment utilisée dans les Modèles de Chimie-Transport (MCT) en version globale. Ainsi ces observations apportent de l'information sur des structures de petite échelle du champ d'ozone ne pouvant être représentées par le modèle qu'avec l'augmentation de sa résolution. Dans le but d'assimiler l'information de petite échelle au sein du MCT Mocage de Météo-France avec une grille horizontale haute résolution tout en conservant un coût d'exécution raisonnable, nous avons développé une version spectrale du système d'assimilation de données Valentina du Cerfacs. Puis nous utilisons l'algorithme de la boucle externe conjointement avec la méthode variationnelle 3D-Var avec FGAT. Nous montrons que cette combinaison dégrade les analyses dans le cas de situations atmosphériques dominées par le transport. En conséquence, nous optons dans la suite pour la méthode variationnelle 4D-Var en terme d'incrément pour procéder aux simulations d'ozone haute résolution. Nous utilisons le système Valentina avec le MCT Mocage à basse et haute résolutions horizontales sur le mois de septembre 2008 durant lequel des structures de petite échelle sont présentes dans le champ d'ozone au voisinage du vortex polaire antarctique. Les colonnes totales d'ozone de l'instrument IASI, choisies pour leur haute répartition spatiale, ont été moyennées sur grilles modèle basse et haute résolution en deux jeux de super-observations. Nous les combinons aux profils d'ozone de l'instrument MLS pour contraindre la répartition verticale de l'information dans la stratosphère et la haute troposphère lors du processus d'assimilation de données. L'augmentation de résolution du modèle améliore les simulations directes du MCT et, dans une moindre mesure, les analyses issues de l'assimilation du jeu de données combinées basse résolution. En revanche, l'augmentation de résolution dans les super-observations conduit à une dégradation des analyses à certains niveaux verticaux car les données de MLS qui contraignent la structure verticale du profil d'ozone sont éparses par rapport aux données de IASI. Nous mettons ce résultat en lien avec le besoin d'avoir une source d'information sur la distribution verticale de l'ozone aussi dense que le jeu de données de colonnes totales assimilées telle l'information fournie par les Averaging Kernels.
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N'Guessan, Kouakou Edouard. "Utilisation des données satellitaires à haute résolution pour l'étude des ressources végétales en Côte d'Ivoire : cas des forêts classées de Badenou et du Haut Sassandra." Toulouse 3, 2004. http://www.theses.fr/2004TOU30006.
Full text
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Obrecht, Dominique. "Météorologie solaire et images satellitaires : cartographie du rayonnement solaire, détermination de l'albédo des sols et évaluation de l'ennuagement." Phd thesis, Nice, 1990. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00957267.
Full textAbstract:
Le rayonnement solaire a des impacts biologiques, physiologiques, climatiques, économiques, politiques, sociaux, culturels, métaphysiques, etc. L'étude du gisement solaire à l'échelle du globe terrestre nécessite notamment l'utilisation des moyens de la télédétection spatiale. Pour évaluer et quantifier les effets du soleil (vus de l'espace), il est nécessaire de concevoir des traitements d'images satellitaires des plus complexes aux plus astucieux. Dans cette thèse, nous analysons les étapes du traitement d'images visibles de Météosat utilisé dans l'évaluation du gisement solaire. Initialement, nous présentons les résultats de la cartographie du rayonnement solaire global journalier en Afrique de l'Ouest. Ces résultats sont obtenus au moyen d'une méthode opérationnelle développée au Centre de Télédétection et d'Analyse des Milieux Naturels (CTAMN) de l'Ecole des Mines de Paris : la méthode HELIOSAT. Ces résultats, confrontés aux mesures effectuées au sol, nous ont permis de valider cette méthode et d'avoir confiance dans son avenir opérationnel. Mais des améliorations sont nécessaires. Aussi, par la suite, on étudie certains modèles atmosphériques qui permettent de corriger les influences de l'atmosphère et de la position relative du soleil, pour obtenir des images de réflectance relative (albédo relatif). On a déterminé un moyen d'obtenir une image de réflectance des sols s'appuyant sur une image composite sans nuage ni ombre. Pour évaluer le gisement solaire par la méthode que nous avons développée, il faut estimer l'ennuagement présent en chaque point d'image. Dans cette étape, un indice d'ennuagement sensible à la transparence des nuages est déterminé.
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Lacoste, Caroline. "Extraction de réseaux linéiques à partir d'images satellitaires et aériennes par processus ponctuels marqués." Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00261397.
Full textAbstract:
Cette thèse aborde le problème de l'extraction non supervisée des réseaux linéiques (routes, rivières, etc.) à partir d'images satellitaires et aériennes. Nous utilisons des processus objet, ou processus ponctuels marqués, comme modèles a priori. Ces modèles permettent de bénéficier de l'apport d'un cadre stochastique (robustesse au bruit, corpus algorithmique, etc.) tout en manipulant des contraintes géométriques fortes. Un recuit simulé sur un algorithme de type Monte Carlo par Chaîne de Markov (MCMC) permet une optimisation globale sur l'espace des configurations d'objets, indépendamment de l'initialisation.Nous proposons tout d'abord une modélisation du réseau linéique par un processus dont les objets sont des segments interagissant entre eux. Le modèle a priori est construit de façon à exploiter au mieux la topologie du réseau recherche au travers de potentiels fondés sur la qualité de chaque interaction. Les propriétés radiométriques sont prises en compte dans un terme d'attache aux données fondé sur des mesures statistiques.
Nous étendons ensuite cette modélisation à des objets plus complexes. La manipulation de lignes brisées permet une extraction plus précise du réseau et améliore la détection des bifurcations.
Enfin, nous proposons une modélisation hiérarchique des réseaux hydrographiques dans laquelle les affluents d'un fleuve sont modélisés par un processus de lignes brisées dans le voisinage de ce fleuve.
Pour chacun des modèles, nous accélérons la convergence de l'algorithme MCMC par l'ajout de perturbations adaptées.
La pertinence de cette modélisation par processus objet est vérifiée sur des images satellitaires et aériennes, optiques et radar.
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Rahman, Hafizur. "Extraction de propriétés caractérisant la surface et l'atmosphère à partir de mesures satellitaires : [thèse en partie soutenue sur un ensemble de travaux]." Toulouse 3, 1992. http://www.theses.fr/1992TOU30237.
Full textAbstract:
La reflectance mesuree par satellite est une des variables cles a partir de laquelle il est possible de documenter et de suivre les etats respectifs de la surface et de l'atmosphere a l'echelle globale. Dans ce travail de these, une methode est developpee pour restituer, a partir de mesures satellitaires les valeurs des parametres caracterisant certaines des proprietes optiques de l'atmosphere (l'epaisseur optique et le contenu de vapeur d'eau) simultanement a celle de parametres caracterisant la surface. Cette methode consiste a inverser un modele de transfert radiatif couplant surface et atmosphere en s'appuyant sur les proprietes bidirectionnelles du champ de rayonnement qui emerge de ce systeme couple. Dans un premier temps, nous avons developpe un modele de transfert radiatif atmospherique simple; celui-ci a la propriete d'etre mathematiquement inversible et l'avantage d'etre rapide en mode direct, et donc peu couteux en temps de calcul. Dans un deuxieme temps, est developpe un modele semi-empirique de reflectance bidirectionnelle qui est applicable a des surfaces optiquement quelconques et qui utilise seulement trois parametres. Ce modele, de reflectance bidirectionnelle couple au modele d'atmosphere, a pu etre inverse sur des donnees reelles acquises par le capteur avhrr du satellite noaa, dans les canaux visible et proche infrarouge sur des sites desertiques africains. Les resultats de ces inversions sont tres satisfaisants et un bon accord est observe entre les valeurs et les variations des reflectances mesurees et celles des reflectances simulees au sommet de l'atmosphere
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Marhaba, Bassel. "Restauration d'images Satellitaires par des techniques de filtrage statistique non linéaire." Thesis, Littoral, 2018. http://www.theses.fr/2018DUNK0502/document.
Full textAbstract:
Le traitement des images satellitaires est considéré comme l'un des domaines les plus intéressants dans les domaines de traitement d'images numériques. Les images satellitaires peuvent être dégradées pour plusieurs raisons, notamment les mouvements des satellites, les conditions météorologiques, la dispersion et d'autres facteurs. Plusieurs méthodes d'amélioration et de restauration des images satellitaires ont été étudiées et développées dans la littérature. Les travaux présentés dans cette thèse se concentrent sur la restauration des images satellitaires par des techniques de filtrage statistique non linéaire. Dans un premier temps, nous avons proposé une nouvelle méthode pour restaurer les images satellitaires en combinant les techniques de restauration aveugle et non aveugle. La raison de cette combinaison est d'exploiter les avantages de chaque technique utilisée. Dans un deuxième temps, de nouveaux algorithmes statistiques de restauration d'images basés sur les filtres non linéaires et l'estimation non paramétrique de densité multivariée ont été proposés. L'estimation non paramétrique de la densité à postériori est utilisée dans l'étape de ré-échantillonnage du filtre Bayésien bootstrap pour résoudre le problème de la perte de diversité dans le système de particules. Enfin, nous avons introduit une nouvelle méthode de la combinaison hybride pour la restauration des images basée sur la transformée en ondelettes discrète (TOD) et les algorithmes proposés à l'étape deux, et nos avons prouvé que les performances de la méthode combinée sont meilleures que les performances de l'approche TOD pour la réduction du bruit dans les images satellitaires dégradéesSatellite image processing is considered one of the more interesting areas in the fields of digital image processing. Satellite images are subject to be degraded due to several reasons, satellite movements, weather, scattering, and other factors. Several methods for satellite image enhancement and restoration have been studied and developed in the literature. The work presented in this thesis, is focused on satellite image restoration by nonlinear statistical filtering techniques. At the first step, we proposed a novel method to restore satellite images using a combination between blind and non-blind restoration techniques. The reason for this combination is to exploit the advantages of each technique used. In the second step, novel statistical image restoration algorithms based on nonlinear filters and the nonparametric multivariate density estimation have been proposed. The nonparametric multivariate density estimation of posterior density is used in the resampling step of the Bayesian bootstrap filter to resolve the problem of loss of diversity among the particles. Finally, we have introduced a new hybrid combination method for image restoration based on the discrete wavelet transform (DWT) and the proposed algorithms in step two, and, we have proved that the performance of the combined method is better than the performance of the DWT approach in the reduction of noise in degraded satellite images
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Le, Ber Françoise. "Modélisation des connaissances et raisonnements pour l'analyse de paysages agraires à partir de données satellitaires." Nancy 1, 1993. http://www.theses.fr/1993NAN10342.
Full textAbstract:
Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration entre l'INRA et le CRIN/INRIA. Elle porte sur la représentation des connaissances et raisonnements au moyen de systèmes multi-agents à base de tableau noir, et s'intéresse en particulier à l'usage des modèles dans l'expertise et dans sa représentation. Le domaine d'expertise est celui de l'agronomie confrontée à l'imagerie satellitaire: des images sont extraites des cartes régionales d'occupation du sol qui suivent ensuite un diagnostic des systèmes agraires. La première partie du rapport présente des généralités sur l'expertise, les systèmes d'analyse d'images, les systèmes multi-agents à base de tableau noir et les méthodes d'acquisition et de représentation de l'expertise. La deuxième partie du rapport s'intéresse à l'expertise concernant la cartographie des occupations du sol. Cette expertise est présentée puis formalisée en un modèle de raisonnement implanté dans le système aérosol, développé à partir d’atome. La connaissance est représentée à la fois dans les spécialistes et les tableaux noirs. Une évaluation du système est présentée. La troisième partie porte sur l'expertise concernant l'analyse des fonctionnements des systèmes agraires. Cette expertise contient différents niveaux de connaissances dont des modèles de paysages. Ceci amène à étudier le rôle des modèles dans l'expertise et dans sa représentation. Des modèles sont proposés pour formaliser la connaissance du domaine. Un modèle de fonctionnement des systèmes agraires est implanté dans le tableau noir de aréopage, système d'aide à l'analyse des cartes issues des images
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Bachari, Houma Fouzia. "Modélisation et cartographie de la pollution marine et de la bathymétrie à partir de l'imagerie satellitaire." Phd thesis, Université Paris-Est, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00504378.
Full textAbstract:
Le contrôle de la qualité de l'eau est fondé naturellement et traditionnellement sur des mesures et des prélèvements in situ. Des images satellites étalonnées à partir des données mesurées in situ fournissent une information quantitative et continue sur le milieu aquatique et peuvent être employées pour estimer, avec une approximation raisonnable, les facteurs affectant la qualité de l'eau L'objectif de ce travail consiste à modéliser les propriétés optiques de l'eau de mer et les paramètres physico-chimiques qui caractérisent les eaux côtières. L'application est basée sur le développement d'un Système d'Information Marin caractérisant un système de gestion de base de données géoréférencié POlGIS dédié à la gestion de l'information marine dans le cas de contrôle, suivi et surveillance de la pollution. Nous présentons des modèles exprimant les variables indicatrices de la qualité des eaux du littoral Algérois et la réflectance calculée de chaque pixel à partir d'un modèle physique de correction radiométrique. Les mesures in- situ sont effectuées pour des zones de différentes qualités d'eaux et leurs réflectances sont calculées à partir des images satellites SPOT, Landsat TM, MSS, IRS1C et Seawifs Finalement, des modèles sont établies avec les réflectances permettent d'obtenir des images satellites indicatrices de la pollution et de la bathymétrie des zones côtières à partir du logiciel de traitement d'image PCSATWIN développé afin d'estimer pour chaque pixel le degré de pollution du milieu
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Drouin, Agathe. "Détermination de la colonne d'ozone atmosphérique à l'aide d'observations satellitaires dans la bande d'absorption de l'ozone à 9,7 micromètres : applications et caractérisations de cette détermination." Toulouse, INPT, 2002. http://www.theses.fr/2002INPT020H.
Full textAbstract:
L'ozone est un constituant minoritaire de l'atmosphère. Néanmoins ses propriétés physiques et chimiques le rendent à la fois indispensable à la vie sur terre, dangereux polluant au niveau du sol, gaz à effet de serre, et marqueur des mouvements atmosphériques. Cette thèse se propose d'analyser les caractéristiques de l'observation de l'ozone dans l'infrarouge thermique, en particulier à partir de l'instrument TOVS/HIRS, précurseur de l'instrument SEVIRI embarqué sur Météosat Seconde Génération. Après une discussion du principe de l'algorithme donnant la colonne d'ozone, on étudie sa sensibilité à la répartition verticale de l'ozone et au profil de température. Ceci permet de définir une partie de l'atmosphère entre 400 et 40 hPa où l'algorithme donne une mesure précise de l'ozone et on propose une nouvelle version de celui-ci. Les deux versions sont validées par comparaison avec des observations TOMS, et avec des champs d'ozone à 4 dimensions issus d'une expérience d'assimilation de la NASA-DAO. La caractérisation des erreurs systématiques permet une utilisation des données pour la surveillance du climat. D'autres applications concernant l'observation de structures d'ozone à échelle fine sont présentées.
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Sportouche, Hélène. "Extraction et reconstruction des bâtiments en milieu urbain à partir d'images satellitaires optiques et radar à haute résolution." Phd thesis, Paris, Télécom ParisTech, 2010. https://pastel.hal.science/pastel-00564891.
Full textAbstract:
Ces travaux s'inscrivent dans le cadre de l'extraction et de la reconstruction 3D des bâtiments en milieu urbain et semi-urbain, à partir d'images satellitaires optiques et RADAR à haute résolution. L'objectif majeur réside dans le développement d'une chaîne complète de traitements semi-automatiques, capable de fournir une reconstruction simple et fiable des bâtiments parallélépipédiques de la scène, à partir d'une configuration spécifique des données d'entrée, composée d'une image optique et d'une image RADAR, ainsi que d'un modèle numérique de terrain. Cette configuration restreinte, particulièrement délicate à traiter mais susceptible d'intervenir en milieu opérationnel, a fait l'objet de peu de travaux. La proposition d'une démarche dédiée à la gestion d'un tel scénario représente donc un intérêt certain pour plusieurs applications de télédétection. L'enjeu consiste à bénéficier pleinement du contexte de la fusion de données, en exploitant, de façon appropriée, les complémentarités optiques et RADAR, en vue d'une reconstruction de la scène par combinaison d'informations planimétriques et altimétriques. La chaîne proposée se décompose en quatre étapes : détection des bâtiments potentiels en monoscopie optique ; projection et recalage des emprises optiques potentielles dans la donnée RADAR ; estimation des hauteurs et validation des bâtiments sur l'image RADAR ; qualification des bâtis reconstruits. La chaîne complète est mise en œuvre sur des scènes d'étude issues d'un couple de données réelles Quickbird et TerraSAR-X. Les résultats fournis sont analysés qualitativement et quantitativement. Une reconstruction globalement satisfaisante des bâtiments est obtenueThese works take place in the framework of building extraction and 3D building reconstruction in urban and semi-urban areas, from high-resolution optical and SAR satellite images. The main objective is to develop a complete semi-automatic processing chain, able to provide a simple and reliable reconstruction of parallelepipedic buildings on the scene, from a specific configuration of the input data, composed of an optical image and a SAR image, and from a digital terrain model. This restricted configuration, particularly delicate to deal with but likely to happen in operational conditions, has been until now studied only in a few works. Proposing a specific approach to manage such a scenario seems thus very interesting for a lot of applications in remote sensing. We aim to fully benefit from the data fusion context, by exploiting, in an appropriate way, the optical-SAR complementarities for the reconstruction of the scene, through the combination of planimetric and altimetric information. The proposed chain is decomposed into four steps: potential building detection in optical monoscopy; projection and registration of the potential optical footprints into SAR data; height estimation and building validation on the SAR image; qualification of the reconstructed buildings. The whole chain is applied on studied scenes issued from a couple of Quickbird and TerraSAR-X real data. The obtained results are qualitatively and quantitatively analyzed. A globally satisfying reconstruction of the buildings is achieved
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Sportouche, Hélène. "Extraction et reconstruction des bâtiments en milieu urbain à partir d'images satellitaires optiques et radar à haute résolution." Phd thesis, Télécom ParisTech, 2010. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00564891.
Full textAbstract:
Ces travaux s'inscrivent dans le cadre de l'extraction et de la reconstruction 3D des bâtiments en milieu urbain et semi-urbain, à partir d'images satellitaires optiques et RADAR à haute résolution. L'objectif majeur réside dans le développement d'une chaîne complète de traitements semi-automatiques, capable de fournir une reconstruction simple et fiable des bâtiments parallélépipédiques de la scène, à partir d'une configuration spécifique des données d'entrée, composée d'une image optique et d'une image RADAR, ainsi que d'un modèle numérique de terrain. Cette configuration restreinte, particulièrement délicate à traiter mais susceptible d'intervenir en milieu opérationnel, a fait l'objet de peu de travaux. La proposition d'une démarche dédiée à la gestion d'un tel scénario représente donc un intérêt certain pour plusieurs applications de télédétection. L'enjeu consiste à bénéficier pleinement du contexte de la fusion de données, en exploitant, de façon appropriée, les complémentarités optiques et RADAR, en vue d'une reconstruction de la scène par combinaison d'informations planimétriques et altimétriques. La chaîne proposée se décompose en quatre étapes : détection des bâtiments potentiels en monoscopie optique ; projection et recalage des emprises optiques potentielles dans la donnée RADAR ; estimation des hauteurs et validation des bâtiments sur l'image RADAR ; qualification des bâtis reconstruits. La chaîne complète est mise en œuvre sur des scènes d'étude issues d'un couple de données réelles Quickbird et TerraSAR-X. Les résultats fournis sont analysés qualitativement et quantitativement. Une reconstruction globalement satisfaisante des bâtiments est obtenue.
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Lobry, Sylvain. "Modèles Markoviens pour les images SAR : application à la détection de l'eau dans les images satellitaires SWOT et analyse multi-temporelle de zones urbaines." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2017. http://www.theses.fr/2017ENST0056.
Full textAbstract:
Afin d’obtenir une meilleure couverture, à la fois spatiale et temporelle de leurs mesures les hydrologues utilisent des données spatiales en plus de celles acquises sur place. Fruit d’une collaboration entre les agences spatiales française (le CNES) et américaine (JPL, NASA), la future mission SWOT a notamment pour but de fournir des mesures de hauteur des surfaces d’eau continentales en utilisant l’interférométrie radar à synthèse d’ouverture (SAR). Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la détection de l’eau dans les images d’amplitude SWOT qui est ici un prérequis au traitement interférométrique. Dans cette optique, nous proposons d’utiliser une méthode dédiée à la détection des larges cours d’eau ainsi qu’un traitement spécifique pour la détection de rivières fines. La première méthode est basée sur un champ de Markov (MRF) pour la classification, conjointement à une estimation des paramètres de classes qui ne peuvent être supposés constants dans le cas de SWOT. L’estimation des paramètres peut également être modélisée par des champs de Markov. La seconde méthode s’appuie sur une détection de segments au niveau pixellique complétée par une connexion de ces segments. Afin d’étudier l’extension aux séries multi-temporelles, nous proposons des méthodes de traitement adaptées aux données SAR de zones urbaines. Ces zones présentent de forts rétro-diffuseurs, ayant une radiométrie largement supérieure à celle des autres points dans l’image. Les modèles présentés prennent explicitement en compte la présence de ces forts rétro-diffuseurs en considérant les images comme une somme de deux composantes (le fond et les cibles fortes). Différents termes de régularisation peuvent alors être utilisés pour chacune de ces deux composantes. Modélisés comme des champs de Markov, ils peuvent alors être optimisés exactement par recherche de coupure minimale dans un graphe. Nous présentons des applications en détection de cibles fortes, régularisation et détection de changement dans ces sériesTo obtain a better coverage both spatially and temporally, hydrologists use spaceborne data in addition to data acquired in situ. Resulting from a collaboration between NASA’s Jet Propulsion Laboratory (JPL) and the French Space Agency (CNES), the upcoming SWOT mission will provide global continental water elevation measures using Synthetic Aperture Radar (SAR) interferometry. In this dissertation, we address the problem of water detection in SWOT amplitude images, which is to be performed before the interferometric processing. To this end, we propose to use a method dedicated to the detection of large water bodies and a specific algorithm for the detection of narrow rivers. The first method is based on Markov Random Fields (MRF). The classification is regularized and the class parameters, which cannot be assumed constant in the case of SWOT, are jointly estimated. The second method is based on segment detection at the pixel level, completed by a connection step. To study the extension to multi-temporal data, we propose methods adapted to the processing of series of SAR images of urban areas. These areas feature strong scatterers, having a radiometry orders of magnitude higher than the other points in the image. The proposed models explicitly account for the presence of these strong scatterers by considering the images as a sum of two components (the background and the strong scatterers). Different regularization terms can then be applied to each of these components. Modeled as MRF, they can then be optimized exactly using graph cuts. We present applications for strong scatterers detection, regularization and change detection
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Roupioz, Laure. "Modélisation et suivi de l'éclairement et de l'albédo de surface à partir de données satellitaires : le cas du Tibet." Thesis, Strasbourg, 2015. http://www.theses.fr/2015STRAD022/document.
Full textAbstract:
Le suivi journalier du bilan radiatif solaire est indispensable à l’étude des processus à l'interface sol-atmosphère, en particulier en climatologie et en hydrologie. Dans le cadre du projet CEOP-Aegis visant à étudier l'hydrologie du plateau du Tibet, cette thèse se concentre sur le développement d'une méthode permettant d’en estimer le bilan radiatif solaire de surface de façon quotidienne. Une série temporelle de flux radiatifs produite à partir de produits satellitaires existants met en évidence la nécessité d’intégrer la variabilité sous-pixel du terrain et des nuages pour les zones aussi hétérogènes que le Tibet. L’analyse de l’impact de la variabilité spatiale et temporelle des nuages sur le rayonnement solaire illustre le bénéfice lié à l’utilisation de la répartition des nuages plutôt que la fraction de nébulosité et l’importance d’une résolution temporelle élevée. Une méthode novatrice proposée pour la correction topographique sous-pixel montre que l’utilisation d’un modèle numérique de terrain à haute résolution spatiale améliore significativement l'estimation de l’éclairement ainsi que de l'albédo. Deux approches sont proposées pour améliorer l’estimation du bilan radiatif intégrant de manière adéquate l’hétérogénéité sous-pixelMonitoring the solar radiation budget on a daily basis is a prerequisite to study land surface processes, especially in climatology and hydrology. As part of the CEOP-Aegis project studying the hydrology of the Tibetan Plateau, this thesis focuses on developing a method to adequately estimate at-surface daily solar radiation budget over this particular area. A radiation budget time series produced based on existing satellite data products highlights the necessity to consider terrain and clouds sub-pixel variability when working over heterogeneous areas such as the Tibetan Plateau. The analysis of the impact of spatial and temporal variability of clouds on solar radiation demonstrates that the surface irradiance estimation would benefit from using cloud distribution instead of cloud fraction and the significance of high temporal resolution. A new sub-pixel topographic correction method is proposed and shows that using high resolution digital elevation model improves the irradiance as well as the albedo retrieval. Two approaches are proposed to improve solar radiation budget estimates taking into account adequately the sub-pixel heterogeneity
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Beguet, Benoît. "Caractérisation et cartographie de la structure forestière à partir d'images satellitaires à très haute résolution spatiale." Thesis, Bordeaux 3, 2014. http://www.theses.fr/2014BOR30041/document.
Full textAbstract:
Les images à très haute résolution spatiale (THR) telles que les images Pléiades (50 cm en Panchromatique, 2m en multispectral) rendent possible une description fine de la structure forestière (distribution et dimensions des arbres) à l'échelle du peuplement, en exploitant la relation entre la structure spatiale des arbres et la texture d'image quand la taille du pixel est inférieure à la dimension des arbres. Cette attente répond au besoin d'inventaire spatialisé de la ressource forestière à l'échelle du peuplement et de ses changements dus à la gestion forestière, à l'aménagement du territoire ou aux événements catastrophiques. L'objectif est double: (1) évaluer le potentiel de la texture d'images THR pour estimer les principales variables de structure forestière (diamètre des couronnes, diamètre du tronc, hauteur, densité ou espacement des arbres) à l'échelle du peuplement; (2) sur ces bases, classer les données image, au niveau pixel, par types de structure forestière afin de produire l'information spatialisée la plus fine possible. Les principaux développements portent sur l'automatisation du paramètrage, la sélection de variables, la modélisation par régression multivariable et une approche de classification par classifieurs d'ensemble (Forêts Aléatoires ou Random Forests). Ils sont testés et évalués sur deux sites de la forêt landaise de pin maritime à partir de trois images Pléiades et une Quickbird, acquises dans diverses conditions (saison, position du soleil, angles de visée). La méthodologie proposée est générique. La robustesse aux conditions d'acquisition des images est évaluée. Les résultats montrent que des variations fines de texture caractéristiques de celles de la structure forestière sont bien identifiables. Les performances en terme d'estimation des variables forestières (RMSE) : ~1.1 m pour le diamètre des couronnes, ~3 m pour la hauteur des arbres ou encore ~0.9 m pour leur espacement, ainsi qu'en cartographie des structures forestières (~82 % de taux de bonne classification pour la reconnaissance des 5 classes principales de la structure forestière) sont satisfaisantes d'un point de vue opérationnel. L'application à des images multi-annuelles permettra d'évaluer leur capacité à détecter et cartographier des changements tels que coupe forestière, mitage urbain ou encore dégâts de tempêteVery High spatial Resolution (VHR) images like Pléiades imagery (50 cm panchromatic, 2m multispectral) allows a detailed description of forest structure (tree distribution and size) at stand level, by exploiting the spatial relationship between tree structure and image texture when the pixel size is smaller than tree dimensions. This information meets the expected strong need for spatial inventory of forest resources at the stand level and its changes due to forest management, land use or catastrophic events. The aim is twofold : (1) assess the VHR satellite images potential to estimate the main variables of forest structure from the image texture: crown diameter, stem diameter, height, density or tree spacing, (2) on these bases, a pixel-based image classification of forest structure is processed in order to produce the finest possible spatial information. The main developments concern parameter optimization, variable selection, multivariate regression modelling and ensemble-based classification (Random Forests). They are tested and evaluated on the Landes maritime pine forest with three Pléiades images and a Quickbird image acquired under different conditions (season, sun angle, view angle). The method is generic. The robustness of the proposed method to image acquisition parameters is evaluated. Results show that fine variations of texture characteristics related to those of forest structure are clearly identifiable. Performances in terms of forest variable estimation (RMSE): ~1,1m for crown diameter, ~3m for tree height and ~0,9m for tree spacing, as well as forest structure mapping (~82% Overall accuracy for the classification of the five main forest structure classes) are satisfactory from an operational perspective. Their application to multi- annual images will assess their ability to detect and map forest changes such as clear cut, urban sprawl or storm damages
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Karasiak, Nicolas. "Cartographie des essences forestières à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions : stabilité des prédictions, autocorrélation spatiale et cohérence avec la phénologie observée in situ." Thesis, Toulouse, INPT, 2020. http://www.theses.fr/2020INPT0115.
Full textAbstract:
La forêt a un rôle essentiel sur terre, que ce soit pour stocker le carbone et ainsi lutter contre le réchauffement climatique ou encore fournir un habitat à de nombreuses espèces. Or la composition de la forêt (la localisation des essences ou leur diversité) a une influence sur les services écologiques rendus. Dans ce contexte, il est important de cartographier les forêts et les essences qui la composent. La télédétection, en particulier à partir d’images satellitaires, apparat comme le moyen le plus adéquat pour caractériser un vaste territoire. Avec l’arrivée de constellations satellitaires comme Sentinel-2 ou Landsat-8 et leur gratuité d’acquisition pour l’utilisateur, il devient possible d’envisager l’usage de séries temporelles d’images satellites à haute résolution spatiale, spectrale et temporelle à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Si de nombreux travaux ont étudié le potentiel des images satellitaires pour identifier les essences, rares sont ceux qui utilisent des séries temporelles (plusieurs images par an) avec une haute résolution spatiale et en tenant compte de l’autocorrélation spatiale des références, i.e. la ressemblance des échantillons spatialement proches les uns des autres. Or, en ne prenant pas en compte ce phénomène, des biais d’évaluation peuvent survenir et ainsi surestimer la qualité des modèles d’apprentissage. Il s’agit aussi de mieux cerner les verrous méthodologiques afin de comprendre pourquoi il peut être facile ou compliqué pour un algorithme d’identifier une essence d’une autre. L’objectif général de la thèse vise à étudier le potentiel et les verrous concernant la reconnaissance des essences forestières à partir des séries temporelles d’images satellite à haute résolution spatiale, spectrale, et temporelle. Le premier objectif consiste à étudier la stabilité temporelle des prédictions à partir d’une archive de neuf ans du satellite Formosat-2. Plus particulièrement, les travaux portent sur la mise en place d’une méthode de validation qui soit le plus fidèle à la qualité observée des cartographies. Le second objectif s’intéresse au lien entre les évènements phénologiques in situ (pousse des feuilles en début de saison, ou perte et coloration des feuilles en fin de saison) et ce qu’il est observable par télédétection. Outre la capacité de détecter ces évènements, il sera étudié si ce qui permet aux algorithmes de différencier les essences les unes des autres est lié à des comportements spécifiques par espèceForests have a key role on earth, whether to store carbon and so reducing the global warming or to provide a place for many species. However, the composition of the forest (the location of the tree species or their diversity) has an influence on the ecological services provided. In this context, it seems critical to map tree species that make it up the forest. Remote sensing, especially from satellite images, appears to be the most appropriate way to map large areas. Thanks to the satellite constellations such as Sentinel-2 or Landsat-8 and their free acquisition for the user, the use of time series of satellite images with high spatial, spectral and temporal resolution using automatic learning algorithms is now easy to access. While many works have studied the potential of satellite images to identify tree species, few use time series (several images per year) with high spatial resolution and taking into account the spatial autocorrelation of references, i.e. the spectral similarity of spatially close samples. However, by not taking this phenomenon into account, evaluation biases may occur and thus overestimate the quality of the learning models. It is also a question of better identifying the methodological barriers in order to understand why it can be easy or complicated for an algorithm to identify one species from another. The general objective of the thesis is to study the potential and the obstacles concerning the idenficiation of forest tree species from satellite images time series with high spatial, spectral and temporal resolution. The first objective is to study the temporal stability of predictions from a nine-year archive of the Formosat-2 satellite. More specifically, the work focuses on the implementation of a validation method that is as faithful as possible to the observed quality of the maps. The second objective focuses on the link between in situ phenological events (leaf growth at the beginning of the season, or leaf loss and coloration at the end of the season) and what can be observed by remote sensing. In addition to the ability to detect these events, it will be studied whether what allows the algorithms to identify tree species from each other is related to species-specific behaviors
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Moussa, Hadjer. "Traitement automatique de données océanographiques pour l'interpolation de la ∫CO₂ de surface dans l'océan Atlantique tropical, en utilisant les données satellitaires." Thesis, Perpignan, 2016. http://www.theses.fr/2016PERP0025/document.
Full textAbstract:
Ce travail de thèse consiste à utiliser les données satellitaires de SST (température de surface), SSS (salinité de surface), et Chl-a (chlorophylle-a), pour l’interpolation de la fugacité du CO2 (fCO2) dans la couche de surface de l’océan Atlantique tropical, pour les saisons de la période 2002-2013. Trois types de données ont été utilisés : in situ (BD (base de données) SOCAT V.3) ; satellitaires (capteurs : MODIS-A, Sea-WIFS, et SMOS) ; et assimilées (BD SODA V.2.2.4). La première étape était la classification des données en se basant sur la SST. La deuxième étape était l’interpolation de la fCO2 (pour chaque classe de chaque saison), en utilisant des RNs (réseaux de neurones artificiels) de type feedforward, avec un apprentissage de type backpropagation. Les résultats obtenus (RMSEs (root mean square error) variant de 8,8 à 15,7 µatm) permettent de confirmer l’importance de : traiter les saisons séparément, classifier les données, et choisir le meilleur RN en fonction des résultats de la généralisation. Ceci a permis l’élaboration de 138 fichiers CSV (Comma-separated values) de fCO2 mensuelle, avec une résolution de 4 km x 4 km, pour la période allant de juillet 2002 à décembre 2013This thesis work consists of using satellite data of SST (sea surface temperature), SSS (sea surface salinity), and Chl-a (chlorophyll-a), in order to interpolate the CO2 fugacity (fCO2) in the surface of the tropical Atlantic ocean, for seasons of the period 2002-2013. Three data types were used: in situ (SOCAT V.3 DB (database)); satellite (MODIS-A, Sea-WIFS, and SMOS sensors); and assimilated (SODA V.2.2.4 DB). The first step was the data classification based on SST. The second step was the fCO2 interpolation (for each class of each season), using feedforward NNs (artificial neural networks) with a backpropagation learning method. Obtained results (RMSEs (root mean square error) between 8,8 and 15,7 µatm) confirm the importance of: process each season separately, pass through data classification step, and choose the best NN on the basis of generalization step results. This allowed the development of 138 monthly fCO2 CSV (Comma-separated values) file, with 4 km x 4 km spatial resolution, for the period from July 2002 to December 2013
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Hedhli, Ihsen. "Modèles de classification hiérarchiques d'images satellitaires multi-résolutions, multi-temporelles et multi-capteurs. Application aux désastres naturels." Thesis, Nice, 2016. http://www.theses.fr/2016NICE4006/document.
Full textAbstract:
Les moyens mis en œuvre pour surveiller la surface de la Terre, notamment les zones urbaines, en cas de catastrophes naturelles telles que les inondations ou les tremblements de terre, et pour évaluer l’impact de ces événements, jouent un rôle primordial du point de vue sociétal, économique et humain. Dans ce cadre, des méthodes de classification précises et efficaces sont des outils particulièrement importants pour aider à l’évaluation rapide et fiable des changements au sol et des dommages provoqués. Étant données l’énorme quantité et la variété des données Haute Résolution (HR) disponibles grâce aux missions satellitaires de dernière génération et de différents types, telles que Pléiades, COSMO-SkyMed ou RadarSat-2 la principale difficulté est de trouver un classifieur qui puisse prendre en compte des données multi-bande, multi-résolution, multi-date et éventuellement multi-capteur tout en gardant un temps de calcul acceptable. Les approches de classification multi-date/multi-capteur et multi-résolution sont fondées sur une modélisation statistique explicite. En fait, le modèle développé consiste en un classifieur bayésien supervisé qui combine un modèle statistique conditionnel par classe intégrant des informations pixel par pixel à la même résolution et un champ de Markov hiérarchique fusionnant l’information spatio-temporelle et multi-résolution, en se basant sur le critère des Modes Marginales a Posteriori (MPM en anglais), qui vise à affecter à chaque pixel l’étiquette optimale en maximisant récursivement la probabilité marginale a posteriori, étant donné l’ensemble des observations multi-temporelles ou multi-capteurThe capabilities to monitor the Earth's surface, notably in urban and built-up areas, for example in the framework of the protection from environmental disasters such as floods or earthquakes, play important roles in multiple social, economic, and human viewpoints. In this framework, accurate and time-efficient classification methods are important tools required to support the rapid and reliable assessment of ground changes and damages induced by a disaster, in particular when an extensive area has been affected. Given the substantial amount and variety of data available currently from last generation very-high resolution (VHR) satellite missions such as Pléiades, COSMO-SkyMed, or RadarSat-2, the main methodological difficulty is to develop classifiers that are powerful and flexible enough to utilize the benefits of multiband, multiresolution, multi-date, and possibly multi-sensor input imagery. With the proposed approaches, multi-date/multi-sensor and multi-resolution fusion are based on explicit statistical modeling. The method combines a joint statistical model of multi-sensor and multi-temporal images through hierarchical Markov random field (MRF) modeling, leading to statistical supervised classification approaches. We have developed novel hierarchical Markov random field models, based on the marginal posterior modes (MPM) criterion, that support information extraction from multi-temporal and/or multi-sensor information and allow the joint supervised classification of multiple images taken over the same area at different times, from different sensors, and/or at different spatial resolutions. The developed methods have been experimentally validated with complex optical multispectral (Pléiades), X-band SAR (COSMO-Skymed), and C-band SAR (RadarSat-2) imagery taken from the Haiti site