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Rodes Arnau, Isabel. Estimation de l'occupation des sols à grande échelle pour l'exploitation d'images d'observation de la Terre à hautes résolutions spatiale, spectrale et temporelle

Rodes Arnau, Isabel (2016). Estimation de l'occupation des sols à grande échelle pour l'exploitation d'images d'observation de la Terre à hautes résolutions spatiale, spectrale et temporelle.

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Résumé en francais

Les missions spatiales d'observation de la Terre de nouvelle génération telles que Sentinel-2 (préparé par l'Agence Spatiale Européenne ESA dans le cadre du programme Copernicus, auparavant appelé Global Monitoring for Environment and Security ou GMES) ou Venµs, conjointement développé par l'Agence Spatiale Française (Centre National d 'Études Spatiales CNES) et l'Agence Spatiale Israélienne (ISA), vont révolutionner la surveillance de l'environnement d' aujourd'hui avec le rendement de volumes inédits de données en termes de richesse spectrale, de revisite temporelle et de résolution spatiale. Venµs livrera des images dans 12 bandes spectrales de 412 à 910 nm, une répétitivité de 2 jours et une résolution spatiale de 10 m; les satellites jumeaux Sentinel-2 assureront une couverture dans 13 bandes spectrales de 443 à 2200 nm, avec une répétitivité de 5 jours, et des résolutions spatiales de 10 à 60m. La production efficace de cartes d'occupation des sols basée sur l'exploitation de tels volumes d'information pour grandes surfaces est un défi à la fois en termes de coûts de traitement mais aussi de variabilité des données. En général, les méthodes classiques font soit usage des approches surveillées (trop coûteux en termes de travaux manuels pour les grandes surfaces), ou soit ciblent des modèles locaux spécialisés pour des problématiques précises (ne s'appliquent pas à autres terrains ou applications), ou comprennent des modèles physiques complexes avec coûts de traitement rédhibitoires. Ces approches existantes actuelles sont donc inefficaces pour l'exploitation du nouveau type de données que les nouvelles missions fourniront, et un besoin se fait sentir pour la mise en œuvre de méthodes précises, rapides et peu supervisées qui permettent la généralisation à l'échelle de grandes zones avec des résolutions élevées. Afin de permettre l'exploitation des volumes de données précédemment décrits, l'objectif de ce travail est la conception et validation d'une approche entièrement automatique qui permet l'estimation de la couverture terrestre de grandes surfaces avec imagerie d'observation de la Terre de haute résolution spatiale, spectrale et temporelle, généralisable à des paysages différents, et offrant un temps de calcul opérationnel avec ensembles de données satellitaires simulés, en préparation des prochaines missions. Cette approche est basée sur l'intégration d'algorithmes de traitement de données, tels que les techniques d'apprentissage de modèles et de classification, et des connaissances liées à l'occupation des sols sur des questions écologiques et agricoles, telles que les variables avec un impact sur la croissance de la végétation ou les pratiques de production. Par exemple, la nouvelle introduction de température comme axe temporel pour un apprentissage des modèles ultérieurs intègre un facteur établi de la croissance de la végétation à des techniques d'apprentissage automatiques pour la caractérisation des paysages. Une attention particulière est accordée au traitement de différentes questions, telles que l'automatisation, les informations manquantes (déterminées par des passages satellitaires, des effets de réflexion des nuages, des ombres ou encore la présence de neige), l'apprentissage et les données de validation limitées, les échantillonnages temporels irréguliers (différent nombre d'images disponible pour chaque période et région, données inégalement réparties dans le temps), la variabilité des données, et enfin la possibilité de travailler avec différents ensembles de données et nomenclatures. Dans ce but, une méthodologie de traitement a été mise au point, totalement automatique, où aucune sélection de date ou travail manuel de l'utilisateur est nécessaire, et permettant donc l'utilisation de nomenclatures et ensembles de données différentes. Ainsi, la méthodologie développée démontre la faisabilité de la production automatique de cartes d'occupation du sol à grande échelle, traitant le volume et la variabilité des données, les données de référence limitées et les informations manquantes, en intégrant des connaissances spécialisées et différents algorithmes de traitement de données. Ce travail est encadré par le programme de soutien à la recherche "Terre, Océan, Surfaces Continentales, Atmosphère" (TOSCA) du Centre National d'Études Spatiales, par rapport à trois projets de recherche: Production de cartes d'occupation des sols à échelle régionale a partir de données SPOT HRV multitemporelles par Jordi Inglada, et Traitement et utilisation de séries temporelles d'images LANDSAT pour préparer le traitement et les applications de Venµs et Sentinel-2 et Centre D'Algorithmie et de Validation des Données Venµs et Sentinel-2 (CALVADOVS) par Olivier Hagolle. Il dépend de l'école doctorale Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace (SDU2E) de l'Université Paul Sabatier et il a été développé au laboratoire Centre d'Études Spatiales de la BIOsphère (CESBIO) de Toulouse, France.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Inglada, Jordi
Ecole doctorale:Sciences de l'Univers, de l'environnement et de l'espace (SDU2E)
laboratoire/Unité de recherche :Centre d'Etudes Spatiales de la BIOsphère (CESBIO), UMR 5126
Mots-clés libres :Remote sensing - Automatic large area mapping - Land cover - Sentinel-2 - Satellite time series - Missing data - Multispectral data - Temperature-based non-linear temporal sampling
Sujets :Sciences de l'univers
Déposé le :12 Dec 2017 11:27