Détection de nuages de poussière dans les images météosat à l'aide des attributs de textures et de la fusion de segmentations : Application à la zone sahélienne du continent africain

par Oumar Diop

Thèse de doctorat en Électronique. Traitement d'images

Sous la direction de Ronsin, Joseph.

Soutenue en 2007

à Rennes, INSA .


  • Résumé

    Gestion et protection de l’environnement et de l’atmosphère constituent un programme majeur pour le monde depuis un certain nombre d’années. La télédétection satellitaire peut fournir un outil essentiel dans la recherche de solutions pour le suivi de l’évolution et la protection de l’environnement. Tirant profit de la télédétection, cette thèse vise à l’exploitation des images du satellite Météosat pour la détection des nuages de poussière sur la zone sahélienne du continent africain. Les nuages de poussière sont de fines particules de sable et de poussière mises en suspension dans l’air par des vents de surface et qui peuvent être transportés sur de très longues distances. Nous utilisons ici certaines techniques de traitement d’images. Ainsi, dans une première démarche, une approche est constituée par la détermination des attributs de texture afin de segmenter l’image en trois zones : océan, continent, nuages d’eau. Ensuite, une technique de seuillage multimodal est appliquée afin de déterminer différentes zones sur le continent dont, plus particulièrement celle indiquant la présence des nuages de poussière. Enfin, nous appliquons une méthode de fusion de segmentations basée sur la théorie des ensembles flous. Les résultats obtenus par cette approche paraissent pertinents et présentent une bonne analogie des formes en comparaison avec les images IDDI, résultats d’une autre approche servant ici de référence.

  • Titre traduit

    Detection of dust clouds in the meteosat images using textures attributes and fusion segmentations : Application to the sahelian zone of africa


  • Résumé

    Environment, atmosphere’s management and protection constitute a major concern for the world since a certain number of years. The satellite remote sensing can provide a main tool in the search of solutions to the follow up of development and environmental protection. Taking advantage of remote sensing, this thesis aims at the exploitation of images taken from the Meteosat satellite for the detection of dust clouds on the sahelian zone of the African continent. Dust clouds are fine particles of sand and dust made airborne by surface winds and which can be transported on very long distances. Here, we use some image processing techniques. Thus, in a first step, an approach consists of determining the texture attributes in order to segment the image into three areas: ocean, continent, water clouds. Then, a multimodal thresholding technique is applied to determine the different areas on the continent including those indicating the presence of dust clouds. Finally, we apply a fusion segmentation method based on the theory of fuzzy sets. The results of this approach appear to be relevant and have a good analogy forms in comparison with the IDDI images, results of another approach used here for reference.

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Informations

  • Détails : 1 vol. 140 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr.p.121-131 (76 réf.). Index

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  • Bibliothèque : Institut National des Sciences Appliquées. Bibliothèque.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : THE DIOP

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 07 ISAR 0030
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