Thèse soutenue

Développement et évaluation de nouvelles méthodes de classification spatiale-spectrale d’images hyperspectrales
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Auteur / Autrice : Guillaume Roussel
Direction : Jean-Claude FortVéronique Achard
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Photonique et systèmes optoélectroniques
Date : Soutenance le 10/07/2012
Etablissement(s) : Toulouse, ISAE
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Génie électrique, électronique, télécommunications et santé : du système au nanosystème (Toulouse)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Office national d'études et de recherches aérospatiales (France). Département d'optique théorique et appliquée
Equipe de recherche : Équipe d'accueil doctoral Optronique, laser, imagerie physique, environnement Spatial (Toulouse, Haute-Garonne)

Résumé

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L'imagerie hyperspectrale, grâce à un nombre élevé de bandes spectrales très fines et contigües, est capable d'associer àchaque pixel d'une image une signature spectrale caractéristique du comportement réflectif du matériau ou du mélange dematériaux présents dans ce pixel. La plupart des algorithmes de classification tirent profit de cette grande profusiond'information spectrale mais exploitent très peu l'information contextuelle existant entre les pixels appartenant à un mêmevoisinage. L'objectif de cette thèse est de réaliser de nouveaux algorithmes utilisant simultanément les informations spectraleet spatiale à des fins de classification et d'étudier la complémentarité de ces deux types d'information dans divers contextes.Dans cette optique nous avons développé trois scénarios de classification sensiblement différents, chacun étant adapté à untype d'application particulier.Nous avons tout d'abord développé un procédé d'extraction puis de classification vectorielle d'un ensemble de caractéristiquesspectrales et spatiales. Les caractéristiques spectrales sont extraites au moyen de méthodes visant à réduire la dimension desimages hyperspectrales tout en conservant une majorité de l'information utile. Les caractéristiques spatiales sont quant àelles produites par l'intermédiaire d'outils de caractérisation de la texture (matrices de co-occurrence et spectres de texture)ou de la forme (profils morphologiques). Nous nous sommes ensuite intéressés à la modélisation markovienne et avonsentrepris d'adapter un algorithme de classification de type Conditional Random Field à un contexte hyperspectral. Notretroisième et dernière approche s'appuie sur une segmentation préalable de l'image afin de réaliser une classification parzones et non plus par pixels.L'information spectrale pure permet de regrouper efficacement des pixels présentant des signatures spectrales similaires etsuffit généralement dans le cadre de problèmes de classification ne faisant intervenir que des classes sémantiquement trèsprécises, liées à un unique type de matériau. Les classes plus générales (utilisées par exemple pour des applicationsd'aménagement des sols) se composent en revanche de plusieurs matériaux parfois communs à plusieurs classes et agencésselon des motifs qui se répètent. Caractérisables à la fois spatialement et spectralement, ces classes sont susceptibles d'êtreplus complètement décrites par une utilisation simultanée de ces deux types d'information. Pour conclure cette étude, nousavons effectué une comparaison des trois méthodes d'intégration de l'information spatiale au processus de classification selonles trois critères sont la précision de classification, la complexité algorithmique et la robustesse