HAL Id: tel-01931767
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Des données brutes raster à l’information vectorielle :
processus complet de modélisation des données diffuses
Grandchamp Enguerran
To cite this version:
Grandchamp Enguerran. Des données brutes raster à l’information vectorielle : processus complet de
modélisation des données diffuses. Traitement des images [eess.IV]. Université des Antilles et de la
Guyane, 2011. �tel-01931767�
Présenté le 8 décembre 2011 par
Jury composé de :
- Richard Nock (Président)
- Lionel Prevost (Directeur)
- Vincent Charvillat (examinateur)
- Christine Fernandez-Maloigne (Rapporteur)
- Kalifa Goïta (Rapporteur)
1 LISTE DES FIGURES ET DES TABLEAUX
6
2 GLOSSAIRE DES TERMES ET DES ABREVIATIONS
7
2.1 A
BRÉVIATIONS7
2.2 T
ERMINOLOGIE8
3 NOTICE INDIVIDUELLE
9
3.1 E
TATC
IVIL9
3.2 F
ORMATION9
3.3 Q
UELQUES DATES IMPORTANTES9
3.4 P
ARCOURS ET THÉMATIQUES D’
ENSEIGNEMENT10
3.5 P
ARCOURS ET THÉMATIQUES DE RECHERCHE11
3.6 E
NCADREMENTS12
3.7 P
ROJETS ET COLLABORATIONS18
3.8 P
UBLICATIONS18
3.9 R
ESPONSABILITÉS ET FONCTIONS ÉLECTIVES22
3.10 A
NIMATION SCIENTIFIQUE22
3.11 P
RIMES DE RECHERCHE22
3.12 S
YNTHÈSE CHRONOLOGIQUE23
4 INTRODUCTION
24
4.1 P
ARCOURS EN RECHERCHE24
4.2 S
YNTHÈSE DES CONTRIBUTIONS26
4.3 O
RGANISATION DU MÉMOIRE28
5 CONTRIBUTIONS
29
5.1 L
E CONTEXTE30
5.1.1 L
ESS
CIENCES D’I
NFORMATIONG
ÉOGRAPHIQUES(SIG)
30
5.1.2 D
IFFÉRENTES REPRÉSENTATIONS D’
UNE MÊME RÉALITÉ32
5.1.3 Q
UELQUES VERROUS34
5.1.4 L’
OPTIMISATION EN TOILE DE FOND35
5.1.5 B
ILANS36
5.2 P
RÉPARATION DES DONNÉES ET EXTRACTION D’
INFORMATION37
5.2.1 T
RAITEMENT D’
IMAGE37
5.2.2 E
XTRACTION DE CARACTÉRISTIQUES42
5.2.3 S
ÉLECTION D’
ATTRIBUTS47
5.2.4 C
LASSIFICATION D’
IMAGES SATELLITES54
5.3 M
ODÉLISATION DES DONNÉES57
5.3.1 L
E DICTIONNAIRE DES ESPACES FORESTIERS DE LAG
UADELOUPE58
5.3.2 C
LASSIFICATION PAR APPROCHE VECTEUR60
5.3.3 A
DAPTATION DES FORMATS VECTORIELS POUR LES DONNÉES DIFFUSES65
5.3.4 M
ODÉLISATION SÉMANTIQUE DES SCÈNES72
5.4.1 O
PTIMISATION DE LA SÉLECTION D’
INFORMATION75
5.4.2 C
OOPÉRATION RASTER-
VECTEUR78
5.5 S
YNTHÈSE DE L’
ORGANISATION DES THÉMATIQUES80
6 PERSPECTIVES
82
6.1 V
ERS UNE COHÉSION AUTOUR DESSIG
82
6.2 P
ERSPECTIVES À COURT ET MOYEN TERMES83
6.2.1 L
A SÉLECTION D’
INFORMATION83
6.2.2 A
FFINER LA CLASSIFICATION VECTORIELLE DES FORÊTS85
6.2.3 V
ERS UNE CLASSIFICATION100%
OBJET86
6.3 P
ERSPECTIVES À LONG TERME87
6.3.1 S
TRICT MAIS IMPRÉCIS,
DIFFUS MAIS PRÉCIS:
VERS UN MÊME MODÈLE?
87
6.3.2 C
OUCHE SÉMANTIQUE EXTERNE OU SÉMANTIQUE INTÉGRÉE?
91
6.3.3 D
E LA NÉCESSITÉ D’
UNE STANDARDISATION À L’
UTILISATION D’
UN FORMALISME:
DES OUTILSORIENTÉS UTILISATEUR
92
6.3.4 L
ES RELATIONS ENTRE OBJETS ET CONCEPTS94
6.4 S
CHÉMA SYNTHÉTIQUE96
7 CONCLUSION: UNE PROJECTION AU MILIEU DE DEFITS DES SIG
98
Tableau 1 - Enseignements ... 10
Tableau 2 - comparaison de l’indice de qualité (GQ) des différentes méthodes de fusion sur les composantes R, V et B. ... 41
Tableau 3 - Comparaison de l’approche multi-objectif avec d’autres approches ... 51
Tableau 4 - Taux de bonne classification et stabilité pour quelques sous-ensembles intéressants ... 53
Tableau 5 - Taux de bonne classification et Erreur Globale pour les données de synthèse ... 55
Tableau 6 - Matrice de confusion entre FT et la classification de référence (% de surface) ... 63
Tableau 7 - Classes d’habitat ... 64
Tableau 8 - Hiérarchie des transitions ... 71
Figure 1 - Schéma synthétique simplifié de la chaîne de traitement ... 29
Figure 2 - Raster vs Vecteur (extrait de [117]) ... 32
Figure 3 – Ensemble de Pareto pour deux critères ... 36
Figure 4 – Projection de différentes classes dans différents espaces couleurs (a) IST (b) LAB (c) HSV (d) RVB ... 37
Figure 5 – Comparaison des algorithmes de recherche d’un espace couleur hybride ... 39
Figure 6 – Comparaison des espaces hybrides ... 40
Figure 7 - Comparaison de résultats de fusion d’images entre TH et le modèle 1 ... 42
Figure 8 - Exemple de caractérisation ... 44
Figure 9 - Extraits d’images représentant des parcelles agricoles (Ai) et des forêts (Fi) et Projection des moyennes des couleurs sur les composantes S et T ... 44
Figure 10 - Textures et histogrammes correspondants ... 46
Figure 11 – Histogramme des Moments de Hu calculés sur chaque texture ... 46
Figure 12 - Dimension fractale ... 46
Figure 13 - Spectre de Legendre ... 47
Figure 14 - Comparaison des stabilités pour différentes bases (a) wine (b) imgSeg (c) ionosphere (d) landSat ... 52
Figure 15 - Analyse de la stabilité pour la base landSat : (a) Front de Pareto (b) Sous ensembles dominants 53 Figure 16 - Exemple de données de synthèse pour la validation des classifieurs (a) image basse résolution, (b) image haute résolution (c) répartition des classes ... 54
Figure 17 - Exemple de données réelles (classées par des experts) pour la validation des classifieurs ... 55
Figure 18 – Résultats de la classification des images de synthèse ... 55
Figure 19 - Résultats de la classification des images naturelles ... 56
Figure 20 - Séparation forêt agriculture sur des images Spot 5 ... 56
Figure 21 - Séparation forêt agriculture sur une scène Quickbird ... 57
Figure 22 - Ontologie des couverts forestiers de la Guadeloupe ... 59
Figure 23 - Extraits de la base de textures ... 60
Figure 24 - Localisation des cimes et des couronnes des arbres ... 60
Figure 25 - Cartographie des unités écologiques naturelles de la Guadeloupe. (La légende ne référence que les unités représentées en Basse-Terre [181]) ... 61
Figure 26 – (a) Données d’apprentissage (Placettes d’observation) et (b) Extrait de la carte des unités... 62
Figure 27 – (a) Carte Ecologique (1996) - Classification supervisée (b) C4.5 et (c) FT (2011) ... 62
Figure 28 – Parc Naturel de la Guadeloupe : (a) Carte Ecologique (1996) (b) Classification supervisée FT (2011) (c) Différences (noir) ... 63
Figure 29 - Classification des habitats en 1996, 2000 et 2004 avec les méthodes d’apprentissage FT et C ... 65
Figure 30 - Cartes Floues de 9 formations forestières ... 68
Figure 31 - Différentes représentations vectorielles simplifiées d’une formation forestière (classe 9) ... 69
Figure 32 - Classes de transition ... 71
Figure 33 - Différentes représentations d’une même entité ... 72
Figure 34 - Liaison couche thématique et ontologie ... 73
Figure 35 - Résolution de conflits sur des données simulées ... 74
Figure 36 - Différents arbres pour un même ensemble de concepts ... 76
Figure 37 - Agrégation hiérarchique ... 77
Figure 39 - Classification raster des unités écologiques vectorielles ... 79
Figure 40 - Extraction d’unités écologiques vectorielles à partir d’une classification raster ... 79
Figure 41 - Schéma synthétique complet de la chaîne de traitement ... 81
Figure 42 – Compacité des concepts d’une couche ( ) ... 84
Figure 43 – Critères de l’approche par voisinage pour la sélection d’information ... 85
Figure 44 – Tolérance de positionnement ... 89
Figure 45 – Représentation du gradient de la fonction d’appartenance ... 90
Figure 46 – Polygone ouvert (extrait de [82]) ... 91
Figure 47 – (a) Couche sémantique externe - (b) Couche augmentée ... 92
Figure 48 – Construction du graph d’adjacence valué ... 95
Figure 49 – Synthèse des contributions et perspectives ... 97
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2 1 4 1 1 1 1 2 1 1 1 3 4 1 4 1 2 1 1 4 2 2 Revue Int. Revue Nat Chapitre Conf. Int. Conf. Nat. 1 1 2 2 1 3 2 3 3 3 1 2 1 2 2 1 1 Doctorat Master 2 Master 1 Autre
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(4)
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(6)
(7)
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2.
4.
5.
