Classification supervisee d'images d'observation de la Terre a haute resolution par utilisation de methodes markoviennes. (Supervised classification of high resolution remote sensing images including urban areas by using Markovian models)
La classification d'images de teledetection incluant des zones urbaines permet d'etablir des cartes d'utilisation du sol et/ou de couverture du sol, ou de zones endommagees par des phenomenes naturels (tremblements de terre, inondations. Les methodes de classification developpees au cours de cette these sont des methodes supervisees fondees sur des modeles markoviens. Une premiere approche a porte sur la classification d'images d'amplitudes issues de capteurs RSO (radar a synthese d'ouverture) a simple polarisation et mono resolution. La methode choisie consiste a modeliser les statistiques de chacune des classes par des modeles de melanges finis, puis a integrer cette modelisation dans un champ de Markov. Afin d'ameliorer la classification au niveau des zones urbaines, non seulement affectees par le bruit de chatoiement, mais aussi par l'heterogeneite des materiaux qui s'y trouvent, nous avons extrait de l'image RSO un attribut de texture qui met en valeur les zones urbaines (typiquement, variance d'Haralick) Les statistiques de cette information texturelle sont combinees a celles de l'image initiale via des copules bivariees. Par la suite, nous avons cherche a ameliorer la methode de classification par l'utilisation d'un modele de Markov hierarchique sur quad arbre. Nous avons integre, dans ce modele, une mise a jour de l'a priori qui permet, en pratique, d'aboutir a des resultats moins sensibles bruit de chatoiement. Les donnees mono resolution sont decomposees hierarchiquement en ayant recours a des ondelettes. Le principal avantage d'un tel modele est de pouvoir utiliser des images multi resolution et/ou multi capteur et de pouvoir les integrer directement dans l'arbre. En particulier, nous avons travaille sur des donnees optiques (type GeoEye) et RSO (type COSMO SkyMed) recalees. Les statistiques a chacun des niveaux de l'arbre sont modelisees par des melanges finis de lois normales pour les images optiques et de lois gamma generalisees pour les images RSO. Ces statistiques sont ensuite combinees via des copules multivariees et integrees dans le modele hierarchique. Les methodes ont ete testees et validees sur divers jeux de donnees mono /multi resolution RSO et/ou optiques.