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

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

• Auteur / Autrice : Xing Gong
• Direction : Thomas Corpetti, Laurence Hubert-Moy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géographie
• Date : Soutenance le 30/01/2015
• Etablissement(s) : Rennes 2 en cotutelle avec Université de Pékin
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences humaines et sociales (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : PRES : Université européenne de Bretagne (2007-2016)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique
• Jury : Président / Présidente : Ping Tang
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Courty, Bao Gang Hu
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ping Tang, Frédéric Baret

Mots clés

Mots clés contrôlés

Assimilation de données (géophysique)

Séries chronologiques

Cartographie spatiale

Mots clés libres

Séries temporelles

Assimilation de données

Noyaux élastiques

Time series

Data assimilation

Elastic kernel

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.

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.