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Revel, Charlotte. Apport de la prise en compte de la variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange hyperspectral pour l'imagerie urbaine

Revel, Charlotte (2016). Apport de la prise en compte de la variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange hyperspectral pour l'imagerie urbaine.

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Résumé en francais

Au cours de cette thèse nous nous sommes intéressés à la problématique du démélange hyperspectral en milieux urbains. En particulier nous nous sommes penchés sur la prise en compte du phénomène de variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange. La mise en évidence de la variabilité intra-classe a été le point de départ de cette étude. Nous avons ainsi constaté que ce phénomène était non-négligeable dans les milieux urbains et qu'il devait être pris en compte. En nous basant sur des modèles de mélange existants dans la littérature nous avons développé deux nouveaux modèles de mélange prenant en compte cette variabilité intra-classe. Le premier est un modèle de mélange linéaire. Le second est un modèle linéaire-quadratique qui permet de prendre en compte les réflexions multiples sur les bâtiments. Dans un premier temps nous ne nous sommes intéressés qu'au cas des modèles linéaires. Comme aucune méthode de la littérature ne permet d'effectuer le démélange à partir de nos modèles de mélange nous avons développé deux méthodes UP-NMF et IP-NMF. UP-NMF est une adaptation de la méthode NMF à notre modèle de mélange. Pour rendre compte de la notion de classes de matériaux purs une contrainte sur l'inertie des classes a été ajoutée à UP-NMF pour obtenir IP-NMF. Les premiers tests ont été effectués sur données semi-synthétiques et ont permis de déterminer l'impact de l'initialisation de ces méthodes sur leurs performances et de fixer le paramètre d'inertie. Les performances de UP-NMF et IP-NMF ont été comparées à celles des méthodes standards de démélange. Les seconds tests ont été effectués sur une portion d'image de Toulouse. Dans cette partie nous avons mis en évidence que, contrairement à des méthodes standards, les résultats de IP-NMF étaient peu sensibles à une erreur sur l'estimation du nombre de classes pures. Finalement nous avons développé une méthode de démélange linéaire-quadratique, LQIP-NMF, en nous basant sur le modèle que nous avons mis en place. Les tests de LQIP-NMF ont montré qu'en cas de trop forte variabilité intra-classe les effets de non-linéarité étaient de second ordre et qu'il ne semblait pas pertinent de les prendre en compte.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Deville, Yannick
Briottet, Xavier
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Recherche en Astrophysique et Planétologie (IRAP), UMR 5277 ; Office national d'études et recherches aérospatiales (ONERA)
Mots-clés libres :Démélange hyperspectral - Milieux urbains - Variabilité intra-classe
Sujets :Mathématiques
Déposé le :24 Apr 2017 09:21