Comparaison de procédures d'estimation dans le cadre des modèles non linéaires à paramètres aléatoires : application à la modélisation de l'évolution temporelle de l'indice de surface foliaire de cultures observées par télédétection spatiale

par Sébastien Dejean

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées. Statistiques

Sous la direction de Jean-Marc Azaïs.

Soutenue en 2002

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    Dans le cadre de la télédétection spatiale pour l'agriculture, nous nous intéressons à l'estimation d'un modèle d'évolution de l'indice de surface foliaire d'une culture à partir d'images à haute résolution temporelle ; l'enjeu étant d'améliorer la prévision de rendement sur une région agricole. Les acquisitions d'images sont assimilables à des données longitudinales sur une population de pixels. Nous proposons une modélisation par paramètres aléatoires pour exprimer la variabilité inter-pixels et traiter l'ensemble des pixels simultanément. Nous présentons les expressions paramétriques et non paramétriques de la variabilité inter-pixels. Nous nous attachons au modèle paramétrique pour lequel nous passons en revue les méthodes d'estimation basées soit sur des régressions non linéaires par pixel soit sur la maximisation d'une approximation de la vraisemblance globale. . .

  • Titre traduit

    Comparison of estimation methods in the random parameter nonlinear models framework : application to the modeling of crop leaf index temporal evolution from spatial remote sensing


  • Résumé

    In the spatial remote sensing for agriculture framework, we deal with the estimation of a crop leaf area index evolution model from high temporal resolution images ; the scope of the work is the improvement of yield prediction over a large area. Regular measurements can be considered as longitudinal data of a population of pixels. We propose a random parameter modelling to express between-pixels variability and to deal with the whole pixels simultaneously. We present parametric and non parametric expressions of the between-pixels variability. We focus on the parametric model for which we review estimation methods based either on a per-pixel approach or on the maximization of an approximated global likelihood. . .

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 140 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 125-131

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque :
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2002TOU30062
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.