Fusion d'images en télédétection satellitaire

Image fusion in satellite remote sensing

• Auteur / Autrice : Miloud Chikr El Mezouar
• Direction : Joseph Ronsin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et de l'image
• Date : Soutenance en 2012
• Etablissement(s) : Rennes, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université européenne de Bretagne (2007-2016)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Signal, Théorie du (télécommunications)

Résumé

Les satellites d'observation de la Terre fournissent des données multi-spectrales et panchromatiques ayant différentes résolutions spatiales, spectrales, temporelles, et radiométriques. La fusion d'une image panchromatique ayant une haute résolution spatiale, mais une basse résolution spectrale avec une image multi-spectrale ayant une basse résolution spatiale mais une haute résolution spectrale est très utile dans de nombreuses applications de télédétection nécessitant à la fois de hautes résolutions spatiales et spectrales. Dans l'image fusionnée les structures et les objets sont bien rehaussés, et la classification de ces objets devient plus précise. Ces techniques de traitement d'image sont connues sous le nom de pansharpening ou les techniques de fusion de résolutions. Dans cette thèse, trois algorithmes sont proposés pour la fusion dont deux dans la catégorie de substitution de composants où nos principales contributions consistent à utiliser la transformée IHS et rehausser la bande verte dans les zones de végétation. Dans le premier algorithme, la végétation est détectée en utilisant l’indice NDVI et le rehaussement de la végétation est effectué avant le processus de fusion. En revanche, pour le second algorithme le rehaussement de la végétation se fait après le processus de fusion et la végétation est délimitée à l'aide d'un nouvel indice (HRNDVI) proposé pour des images de hautes résolutions. HRNDVI est utilisé dans l'extraction de la végétation, même dans le cas complexe des zones urbaines où la végétation est dispersée. Ainsi, en utilisant HRNDVI, une nouvelle méthode a été proposée et testée pour extraire la végétation. Le troisième algorithme pansharpening est inclus dans la catégorie multi-résolution basée sur la transformée NSCT. L'amélioration des résultats est assurée par l’utilisation d'un nombre de niveaux de décomposition réduit pour les images multi-spectrales et un nombre plus élevé de niveaux de décomposition pour l'image panchromatique. Cette stratégie permet d’aboutir à des résultats visuels et quantitatifs satisfaisants. En outre, la contribution de la thèse considère aussi l'évaluation de la qualité des images fusionnées. En fait, un nouveau protocole pour l'évaluation de la qualité est proposé. En fonction de l'application à utiliser, il peut être réglé pour favoriser la qualité spectrale ou spatiale.

Earth observation satellites provide multispectral and panchromatic data having different spatial, spectral, temporal, and radiometric resolutions. The fusion of a panchromatic image having high spatial but low spectral resolutions with multispectral images having low spatial but high spectral resolutions is a key issue in many remote sensing applications that require both high spatial and high spectral resolutions. The fused image may provide feature enhancement, and classification accuracy increase. These image processing techniques are known as pan-sharpening or resolution fusion techniques. In this thesis three algorithms are proposed for pansharpening. In the component substitution category, our main contribution consists in using the IHS transform and boosting the Green band in the vegetated areas. In this case, two algorithms were proposed. In the first one the vegetation is detected using the NDVI index and the boosting is done before the fusion process. In contrast, for the second algorithm the boosting is done after the fusion process and the vegetation is delineated using a new index (HRNDVI) proposed for high resolution images. HRNDVI is used in vegetation extraction even in the complex urban case where the vegetation is scattered. Hence, a new method, using HRNDVI, was proposed and tested to extract vegetation. The third pansharpening algorithm is included in the multiresolution category based on the NSCT transform. The improvement is assured by using a low number of decomposition levels for multispectral images and a high number of decomposition levels for the panchromatic image. This strategy allows getting satisfying visual and quantitative results. Moreover, the contribution of the thesis considers also the quality assessment of the obtained pansharpened images. In fact, a new protocol for evaluating the quality is proposed. According to the application under use, it can be adjusted to favour the spectral or the spatial qualities