Analyse de séries temporelles d’images à moyenne résolution spatiale : reconstruction de profils de LAI, démélangeage : application pour le suivi de la végétation sur des images MODIS

par Xing Gong

Thèse de doctorat en Géographie

Sous la direction de Thomas Corpetti et de Laurence Hubert-Moy.

Soutenue le 30-01-2015

à Rennes 2 en cotutelle avec l'Université de Pékin , dans le cadre de École doctorale Sciences humaines et sociales (Rennes) , en partenariat avec Université européenne de Bretagne (PRES) et de Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (laboratoire) .

Le président du jury était Ping Tang.

Le jury était composé de Nicolas Courty, Bao Gang Hu.

Les rapporteurs étaient Ping Tang, Frédéric Baret.


  • Résumé

    Cette thèse s’intéresse à l’analyse de séries temporelles d’images satellites à moyenne résolution spatiale. L’intérêt principal de telles données est leur haute répétitivité qui autorise des analyses de l’usage des sols. Cependant, deux problèmes principaux subsistent avec de telles données. En premier lieu, en raison de la couverture nuageuse, des mauvaises conditions d’acquisition, ..., ces données sont souvent très bruitées. Deuxièmement, les pixels associés à la moyenne résolution spatiale sont souvent “mixtes” dans la mesure où leur réponse spectrale est une combinaison de la réponse de plusieurs éléments “purs”. Ces deux problèmes sont abordés dans cette thèse. Premièrement, nous proposons une technique d’assimilation de données capable de recouvrer des séries temporelles cohérentes de LAI (Leaf Area Index) à partir de séquences d’images MODIS bruitées. Pour cela, le modèle de croissance de plantes GreenLab estutilisé. En second lieu, nous proposons une technique originale de démélangeage, qui s’appuie notamment sur des noyaux “élastiques” capables de gérer les spécificités des séries temporelles (séries de taille différentes, décalées dans le temps, ...)Les résultats expérimentaux, sur des données synthétiques et réelles, montrent de bonnes performances des méthodologies proposées.

  • Titre traduit

    Time series analysis of medium spatial resolution sensing images : LAI recinstruction, unmixing : application to vegetation monitoring on MODIS data


  • Résumé

    This PhD dissertation is concerned with time series analysis for medium spatial resolution (MSR) remote sensing images. The main advantage of MSR data is their high temporal rate which allows to monitor land use. However, two main problems arise with such data. First, because of cloud coverage and bad acquisition conditions, the resulting time series are often corrupted and not directly exploitable. Secondly, pixels in medium spatial resolution images are often “mixed” in the sense that the spectral response is a combination of the response of “pure” elements.These two problems are addressed in this PhD. First, we propose a data assimilation technique able to recover consistent time series of Leaf Area Index from corrupted MODIS sequences. To this end, a plant growth model, namely GreenLab, is used as a dynamical constraint. Second, we propose a new and efficient unmixing technique for time series. It is in particular based on the use of “elastic” kernels able to properly compare time series shifted in time or of various lengths.Experimental results are shown both on synthetic and real data and demonstrate the efficiency of the proposed methodologies.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Autre version

Cette thèse a donné lieu à une publication en 2015 par Université Rennes 2 à Rennes

Analyse de séries temporelles d'images à moyenne résolution spatiale : reconstruction de profils de LAI, démélangeage : application pour le suivi de la végétation sur des images MODIS


Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Rennes 2. Service commun de la documentation. Bibliothèque électronique.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.
Cette thèse a donné lieu à 1 publication .

Consulter en bibliothèque

Cette thèse a donné lieu à une publication en 2015 par Université Rennes 2 à Rennes

Informations

  • Sous le titre : Analyse de séries temporelles d'images à moyenne résolution spatiale : reconstruction de profils de LAI, démélangeage : application pour le suivi de la végétation sur des images MODIS
  • Détails : 1 vol. (VII-117 p.)
  • Notes : Thèse soutenue en co-tutelle.
  • Annexes : Bibliogr. p. 97-111. 168 réf. bibliogr. Liste des tableaux et figures
La version de soutenance de cette thèse existe aussi sous forme papier.

Où se trouve cette thèse ?

Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.