Méthodes d'estimations statistiques et apprentissage pour l'imagerie agricole

par Chloé Dimeglio

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Philippe Besse et de Jean-Michel Loubès.

Soutenue en 2013

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    Nous disposons de séries temporelles d'indices associés à chaque pixel d'une image satellite. Notre objectif est de fournir au plus tôt une information fiable sur les estimations de surfaces en culture à partir de l'information attachée à chaque pixel et caractérisée par la courbe qui lui est associée. Il s'agira donc dans un premier temps de caractériser la variabilité spatiale associée à ces pixels et de déterminer une segmentation spatiale qui permette d'homogénéiser les données par classe. Dans un second temps l'extraction de l'information utile tiendra compte de la structure des courbes caractéristiques de la nature des pixels de l'image. L'étape finale consistera à déterminer la méthode adéquate d'estimation pour une prédiction des surfaces en cultures.

  • Titre traduit

    Nonparametric statistics and learning of decision rules applied to agriculture imagery


  • Résumé

    We have to provide reliable information on the acreage estimate of crop areas. We have time series of indices contained in satellite images, and thus sets of curves. We propose to segment the space in order to reduce the variability of our initial classes of curves. Then, we reduce the data volume and we find a set of meaningful representative functions that characterizes the common behavior of each crop class. This method is close to the extraction of a "structural mean". We compare each unknown curve to a curve of the representative base and we allocate each curve to the class of the nearest representative curve. At the last step we learn the error of estimates on known data and correct the first estimate by calibration.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (167 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 163-167

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université Paul Sabatier. Bibliothèque universitaire de sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 2013 TOU3 0110
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.