Modélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire

Ontology-based multi-level spatio-temporal modeling for monitoring dynamics in satellite imagery

• Auteur / Autrice : Fethi Ghazouani
• Direction : Basel Solaiman, Imed Riadh Farah
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, Image, Vision
• Date : Soutenance le 10/12/2018
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire en cotutelle avec Ecole Nationale des Sciences Informatiques (Tunis)
• 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
• Jury : Président / Présidente : Ali Khenchaf
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Basel Solaiman, Imed Riadh Farah, Mohamed Sabeur Naceur, Jean-Paul Haton, Sami Faiz, Touria Bajjouk
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Mohamed Sabeur Naceur, Jean-Paul Haton

Mots clés

Mots clés contrôlés

Déboisement

Urbanisation

Ontologies (informatique)

Modélisation des données (informatique)

Imagerie satellitaire

Mots clés libres

Modélisation de la dynamique

Modélisation et raisonnement spatio-temporel

Ontologies

Interprétation sémantique

Interprétation de changements

Extraction de connaissances

Dynamics modeling

Spatio-temporal reasoning and modeling

Ontologies

Semantic interpretation

Change interpretation

Knowledge extraction

Résumé

La modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels fait partie des sujets de recherche pour le suivi et l'interprétation des changements affectant le globe terrestre. Pour cela, l'exploitation des images satellitaires se présente comme un moyen efficace qui aide à l'étude de la dynamique des phénomènes spatio-temporels qui peuvent se produire sur la surface de la Terre notamment l'urbanisation, la déforestation, la désertification, etc. Divers modèles et approches ont été proposés pour modéliser les évolutions des objets spatio-temporels. Toutes fois, chaque modèle présente une capacité limitée pour capturer l'évolution des différentes caractéristiques de l'environnement, en plus la structure de représentation utilisée par chaque modèle ne permet pas de saisir complètement la sémantique de l'évolution d'un objet spatio-temporel. Les travaux de notre thèse s'intéressent à la modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels pour l'interprétation des changements en imagerie satellitaire. En conséquence, nous avons proposé dans un premier temps une architecture ontologiques multi-niveaux pour la représentation et la modélisation des objets et des processus spatio-temporels dynamiques. Également, nous avons présenté une nouvelle stratégie d'interprétation sémantique de scènes d'images satellites pour l'interprétation de changements. Le cadre applicatif concerne l'interprétation sémantique d'une scène d'images satellites pour l'interprétation des phénomènes de changements, tels que l'urbanisation et la déforestation. Le résultat obtenu est une carte de changements qui pourra guider une meilleure gestion de l'utilisation/couverture des sols.

Modeling the dynamics of spatio-temporal objects is part of the research subjects for monitoring and interpretation of the changes affecting the Earth. Satellite images are an effective way for studying the dynamics of spatio-temporal phenomena, including urbanization, deforestation, flooding, desertification, and so on, that can occur on the surface of the Earth. Various models and approaches have been proposed to model the evolution of the spatio-temporal objects. However, each of these models has a limited ability to capture the evolution of the different characteristics of the environment, and the representation structure used by each model does not fully capture the semantics of the evolution of a spatio-temporal object. The works of our thesis interested in modeling the dynamics of spatio-temporal objects for changes interpretation in satellite imagery. Therefore, we proposed initially a multi-level ontological architecture for representation and modeling the dynamic of spatio-temporal objects and process. Also, we have presented a new semantic scene interpretation strategy for change interpretation in remote sensing imagery. The application Framework concerns the semantic interpretation of a satellite images scenes for change interpretation of phenomena, such as urbanization and deforestation. The result is a change map that can guide better management of the land use/cover.