Extraction d'information et compression conjointes des séries temporelles d'images satellitaires

par Lionel Gueguen

Thèse de doctorat en Signal et images

Sous la direction de Mihai Datcu.

Soutenue en 2007

à Paris, ENST .


  • Résumé

    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 Satellitaires.

  • Titre traduit

    Joint information extraction and compression of satellite image time series


  • Résumé

    Nowadays, 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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Cette thèse a donné lieu à une publication en 2008 par École nationale supérieure des télécommunications à Paris

Extraction d'information et compression conjointes des séries temporelles d'images satellitaires


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La version de soutenance existe sous forme papier

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  • Détails : 1 vol. (177 p.)
  • Annexes : 164 réf. bibliogr. Résumés en anglais et en français

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  • Bibliothèque :
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 8.461 GUEG
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Cette thèse a donné lieu à une publication en 2008 par École nationale supérieure des télécommunications à Paris

Informations

  • Sous le titre : Extraction d'information et compression conjointes des séries temporelles d'images satellitaires
  • Dans la collection : ENST , 2007E025 , 0751-1353
  • Détails : 1 vol. (8-169 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 159-169. Résumés en anglais et en français
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