Extraction et caractérisation des vignes à partir de données de télédétection à très haute résolution spatiale : application en Languedoc-Roussillon pour la constitution de bases de données géographiques

par Carole Delenne

Thèse de doctorat en Sciences de l'environnement. Télédétection

Sous la direction de Gilles Rabatel.

Soutenue en 2006

à Paris, ENGREF .


  • Résumé

    Cette thèse propose de répondre, par l'analyse d'images aériennes à très haute résolution spatiale, aux besoins en information des gestionnaires de territoires viticoles. Les méthodes développées pour la détection des parcelles sont basées sur la reconnaissance de structures spatiales orientées et périodiques. Une analyse fréquentielle permet la segmentation des parcelles en polygones ainsi qu'une caractérisation précise de l'orientation des rangs et de la distance interrang. Ces caractéristiques permettent ensuite l'extraction et l'étude détaillée de chaque rang de vigne, avec pour objectifs 1) d'améliorer le contour des parcelles segmentées, 2) de détecter les pieds manquants et 3) de caractériser les interrangs. Ces travaux de thèse ont permis de répondre à l'essentiel de la demande des utilisateurs par la mise en place d'un processus automatique de détection, segmentation et caractérisation de la vigne.

  • Titre traduit

    Vine plot extraction and caracterisation from very high spatial resolution remote-sensing data : application in Languedoc-Roussillon region to build geographical databases


  • Résumé

    This work aims to meet the vineyard managers' needs for information, using very high spatial resolution aerial images. Three methods have been developed and compared for vine plot detection. They are based on oriented and periodical texture recognition using either a cooccurrence analysis (Haralick's contrast index) or a frequency analysis (Fourier transform and Gabor's filters). The Fourier transform calculation on a sliding window provides the best results with plot segmentation in polygons as well as a precise estimation of row orientation and interrow distance. These characteristics enable the extraction and detailed study of each vine row, designed to: 1) improve definition of plots contours, 2) detect missing vine plants and 3) characterize inter-rows. Most of the users' needs have been met during this PhD study thanks to the implementation of a semi-automatic tool for vine plot detection, segmentation and characterization.

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  • Détails : 1 vol. ( 163 p.)
  • Annexes : Bibliogr. 135 réf.

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  • Cote : 06 ENGR 0005
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