Interprétation sémantique d'images hyperspectrales basée sur la réduction adaptative de dimensionnalité

Semantic interpretation of hyperspectral images based on the adaptative reduction of dimensionality

• Auteur / Autrice : Akrem Sellami
• Direction : Basel Solaiman, Imed Riadh Farah
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, Image, Vision
• Date : Soutenance le 11/12/2017
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département lmage et Traitement Information - Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
• Jury : Président / Présidente : Sami Faiz
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Basel Solaiman, Imed Riadh Farah, Ali Khenchaf, Ouajdi Korbaa, Touria Bajjouk
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Ali Khenchaf, Ouajdi Korbaa

Mots clés

Mots clés contrôlés

Sémantique

Algèbre multilinéaire

Imagerie hyperspectrale

Apprentissage automatique

Analyse des données

Mots clés libres

Réduction de dimension

Apprentissage automatique

Analyse des données

Imagerie hyperspectrale

Algèbre multi-Linéaire

Sélection de bandes

Extraction des caractéristiques

Interprétation sémantique

Dimensionality reduction

Machine learning

Data analytics

Hyperspectral imagery

Multi-Linear algebra

Band selection

Feature extraction

Semantic interpretation

Résumé

L'imagerie hyperspectrale permet d'acquérir des informations spectrales riches d'une scène dans plusieurs centaines, voire milliers de bandes spectrales étroites et contiguës. Cependant, avec le nombre élevé de bandes spectrales, la forte corrélation inter-bandes spectrales et la redondance de l'information spectro-spatiale, l'interprétation de ces données hyperspectrales massives est l'un des défis majeurs pour la communauté scientifique de la télédétection. Dans ce contexte, le grand défi posé est la réduction du nombre de bandes spectrales inutiles, c'est-à-dire de réduire la redondance et la forte corrélation de bandes spectrales tout en préservant l'information pertinente. Par conséquent, des approches de projection visent à transformer les données hyperspectrales dans un sous-espace réduit en combinant toutes les bandes spectrales originales. En outre, des approches de sélection de bandes tentent à chercher un sous-ensemble de bandes spectrales pertinentes. Dans cette thèse, nous nous intéressons d'abord à la classification d'imagerie hyperspectrale en essayant d'intégrer l'information spectro-spatiale dans la réduction de dimensions pour améliorer la performance de la classification et s'affranchir de la perte de l'information spatiale dans les approches de projection. De ce fait, nous proposons un modèle hybride permettant de préserver l'information spectro-spatiale en exploitant les tenseurs dans l'approche de projection préservant la localité (TLPP) et d'utiliser l'approche de sélection non supervisée de bandes spectrales discriminantes à base de contraintes (CBS). Pour modéliser l'incertitude et l'imperfection entachant ces approches de réduction et les classifieurs, nous proposons une approche évidentielle basée sur la théorie de Dempster-Shafer (DST). Dans un second temps, nous essayons d'étendre le modèle hybride en exploitant des connaissances sémantiques extraites à travers les caractéristiques obtenues par l'approche proposée auparavant TLPP pour enrichir la sélection non supervisée CBS. En effet, l'approche proposée permet de sélectionner des bandes spectrales pertinentes qui sont à la fois informatives, discriminantes, distinctives et peu redondantes. En outre, cette approche sélectionne les bandes discriminantes et distinctives en utilisant la technique de CBS en injectant la sémantique extraite par les techniques d'extraction de connaissances afin de sélectionner d'une manière automatique et adaptative le sous-ensemble optimal de bandes spectrales pertinentes. La performance de notre approche est évaluée en utilisant plusieurs jeux des données hyperspectrales réelles.

Hyperspectral imagery allows to acquire a rich spectral information of a scene in several hundred or even thousands of narrow and contiguous spectral bands. However, with the high number of spectral bands, the strong inter-bands spectral correlation and the redundancy of spectro-spatial information, the interpretation of these massive hyperspectral data is one of the major challenges for the remote sensing scientific community. In this context, the major challenge is to reduce the number of unnecessary spectral bands, that is, to reduce the redundancy and high correlation of spectral bands while preserving the relevant information. Therefore, projection approaches aim to transform the hyperspectral data into a reduced subspace by combining all original spectral bands. In addition, band selection approaches attempt to find a subset of relevant spectral bands. In this thesis, firstly we focus on hyperspectral images classification attempting to integrate the spectro-spatial information into dimension reduction in order to improve the classification performance and to overcome the loss of spatial information in projection approaches.Therefore, we propose a hybrid model to preserve the spectro-spatial information exploiting the tensor model in the locality preserving projection approach (TLPP) and to use the constraint band selection (CBS) as unsupervised approach to select the discriminant spectral bands. To model the uncertainty and imperfection of these reduction approaches and classifiers, we propose an evidential approach based on the Dempster-Shafer Theory (DST). In the second step, we try to extend the hybrid model by exploiting the semantic knowledge extracted through the features obtained by the previously proposed approach TLPP to enrich the CBS technique. Indeed, the proposed approach makes it possible to select a relevant spectral bands which are at the same time informative, discriminant, distinctive and not very redundant. In fact, this approach selects the discriminant and distinctive spectral bands using the CBS technique injecting the extracted rules obtained with knowledge extraction techniques to automatically and adaptively select the optimal subset of relevant spectral bands. The performance of our approach is evaluated using several real hyperspectral data.