Aide à l'interprétation d'une séquence d'images par la modélisation de l'évolution du système observé : application à la reconnaissance de l'occupation du sol

par Christine Largouët (Largoue͏̈t)

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Marie-Odile Cordier.

Soutenue en 2000

à Rennes 1 .


  • Résumé

    Les travaux présentés dans cette thèse portent sur l'étude et la mise en oeuvre d'une méthode d'interprétation d'une séquence d'images exploitant un modèle d'évolution du système observé. Nous nous situons plus particulièrement dans le contexte de la reconnaissance de l'occupation du sol à partir d'une série d'images aériennes et satellitales décrivant une région agricole. Nous montrons que le problème de la classification automatique d'images par les techniques traditionnelles conduit à des résultats imparfaits où subsistent des erreurs de classification et des problèmes d'ambiguïté entre les classes. Nous proposons une approche dont la particularité est d'exploiter un modèle d'évolution de la parcelle agricole, considérée alors comme un système dynamique, et d'utiliser la séquence d'images dans sa globalité, pour améliorer la classification. La démarche se décompose en deux étapes : une préclassification des images permet de s'affranchir des traitements de bas niveau et de disposer d'une première classification qui est ensuite raffinée par les connaissances sur les cycles culturaux décrites dans le modèle d'évolution de la parcelle. L'amélioration consiste à confronter les observations dérivées des images avec les résultats proposés par la simulation du modèle d'évolution afin de supprimer toutes les ambiguïtés et de proposer, pour chaque parcelle et à chaque date, l'occupation du sol la plus précise possible. Le principe général utilise le modèle d'évolution selon des mécanismes de prévision et de postdiction. Nous avons choisi d'utiliser une modélisation indépendante du type d'image qui représente l'évolution avec le temps des différents stades culturaux et de leurs successions. Notre système, la parcelle agricole, évolue selon des contraintes temporelles incertaines induisant un non-déterminisme. Le formalisme qui nous a paru le plus adapté pour représenter le système est celui des automates temporisés. Le problème de désambiguisation des parcelles peut être résolu par une analyse de type model-checking, où les observations sont vérifiées par rapport à l'automate temporisé. Notre méthode a été appliquée dans le cadre d'un projet lié à l'environnement pour lequel la connaissance de l'occupation du sol est essentielle. L'expérimentation, réalisée sur une séquence de cinq images de la région de Rennes, a donné des résultats encourageants. Dans cette étude, les hypothèses fournies par les images ou par la simulation du modèle sont représentées par des ensembles de classes possibles. Nous proposons, dans une dernière partie, une extension de la méthode aux probabilités afin de tenir compte, lorsqu'une ambiguïté subsiste après l'étape d'amélioration, du poids de la simulation dans le choix de la classe finalement affectée à la parcelle.


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Informations

  • Détails : 1 vol. (188 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 175-186

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  • Bibliothèque : Centre de recherche en informatique de Lens. Bibliothèque.
  • Disponible sous forme de reproduction pour le PEB
  • Cote : THE 00 LAR
  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2000/97
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