Ben Dhiaf, Zouhour
[Author]
;
Antilles-Guyane
[Contributor];
Université de Tunis El Manar
[Contributor];
Desachy, Jacky
[Contributor]
Fusion de sources d'information pour l'interprétation d'images de télédétection moyenne et haute résolution : application à l'inventaire forestier ; Information sources fusion for the interpretation of medium and high resolution remote sensing images : application to forest inventory
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Media type:
E-Book;
Electronic Thesis;
Text
Title:
Fusion de sources d'information pour l'interprétation d'images de télédétection moyenne et haute résolution : application à l'inventaire forestier ; Information sources fusion for the interpretation of medium and high resolution remote sensing images : application to forest inventory
Footnote:
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Description:
Ce travail vise à mettre en place un système de fusion de sources d'information basé sur la Théorie des Fonctions de Croyance (TFC) et adapté aux contextes des images forestières. La TFC engendre des temps de calcul importants lorsque la cardinalité du cadre de discernement devient grande. Ainsi, nous avons proposé en premier lieu une méthode de réduction du référentiel de définition permettant d'éviter l'explosion combinatoire en restreignant le calcul sur les hypothèses estimées pertinentes et déterminées à partir des histogrammes des classes issues de la phase d'apprentissage. Ensuite, nous avons proposé des techniques d'estimation de fonctions de masse spectrales, texturales, contextuelles et structurelles. L'information multi-fractale a été utilisée comme signature de texture, ainsi l'image de Hôlder a constitué une source d'information pour l'estimation de la masse texturale. Un autre apport consiste à proposer une approche de transfert de masse basée sur l'information contextuelle, en exploitant l'image des couronnes d'arbres comme une source déduite. L'implémentation d'algorithmes de détection de couronnes d'arbres nous a permis d'extraire des mesures sur les couronnes que nous avons utilisées en tant qu'attributs pour l'estimation des fonctions de masse. Nos expérimentations montrent des taux de classification assez satisfaisants et une adéquation de notre approche de fusion à une classification à l'arbre près ; This thesis aims to develop an information source fusion system based on belief functions theory (BFT) and adapted t forest images context (especially high resolution images). Applications of BFT to image classification result in th assignment of each image point to a c1ass or a subset of classes based on the mass functions estimation expressing th belief of an event. BFT leads to significant computation time when the cardinality of the set of definition become large. Thus, we first proposed a method to reduce the frame of discernment in order te avoid the combinatorial explosio by restricting ...