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Fiche détaillée HDR
Université Rennes 1 (20/06/2011), Jocelyn Chanussot (Pr.)
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2011_corpetti_hdr.pdf(6.4 MB)
Images & télédétection : analyse de séquences à basse et très haute résolution spatiale
Thomas Corpetti1, 2, 3

Ce document d'habilitation est consacré à l'étude de séries temporelles d'images de télédétection à basse (LSR) et à très haute résolution spatiale (VHSR). Les phénomènes étudiés concernent la météorologie et l'océanographie (données LSR) et l'agriculture et le milieu urbain (données VHSR). La fréquence d'acquisition des données satellites est inversement proportionnelle à la résolution spatiale. Ainsi, pour des données LSR, la cadence d'acquisition est élevée (une images pour $15min$ avec le satellite MSG --Météosat Seconde Génération) et cela autorise l'étude des mouvement atmosphériques turbulents observés à travers le mouvement des nuages, la circulation océanique, ... Les problèmes d'analyse d'images associés concernent l'estimation du mouvement, le suivi de courbe ou encore l'interpolation de données manquantes. En ce qui concerne les données VHSR, la période séparant deux images peut varier de quelques semaines à quelques mois. Les études associées sont alors dédiées à la détection de changements structurels entre deux images. Du point de vue méthodologique, l'analyse de données LSR est principalement réalisée en introduisant des connaissances physiques a priori dans les outils classiques d'analyse d'images. Une part importante est dédiée à l'utilisation de techniques d'assimilation variationnelle de données. Pour l'analyse de données VHSR, nous proposons des descripteurs spécifiques permettant de caractériser les motifs texturés que l'on a à manipuler. Ces descripteurs sont ensuite utilisés pour résoudre différents problèmes d'analyse de données VHSR tels que la segmentation, la classification, la détection de fronts texturés ou encore l'estimation de l'orientation. Enfin, un chapitre est consacré à la détection de changements où nous proposons des techniques pour le détection binaire et multi-labels.
1 :  LIAMA - Laboratoire Franco-Chinois d'Informatique, d'Automatique et de Mathématiques Appliquées
2 :  LETG - Costel - Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique
3 :  INRIA - CEMAGREF - FLUMINANCE
analyse d'images – télédétection – assimilation de données – analyse du mouvement – mouvement fluide – analyse de la végétation – détection de changements

Image processing & remote sensing: analyzing sequences of low and very high spatial resolution
This PhD Habilitation is devoted to the analysis of time series of Low Spatial Resolution (LSR) and Very High Spatial Resolution (VHSR) remote sensing images. Events of interest are related to meteorology and oceanography (for LSR data) and to agriculture and urban applications (for VHSR data). The rate of acquisition of satellite data is inversely proportional to their spatial resolution. Therefore with LSR images, the cadence is very high (for instance one image every $15min$ with MSG --Meteosat Second Generation) and enables an analysis of the turbulent atmospheric flows observed through the motion of the clouds, the oceanic circulation, ... Related computer vision problems concern motion estimation, curve tracking and missing data interpolation. On the other hand, with VHSR images, the time between two data can be from several weeks to several months. The related studies are rather concerned with the definition of advanced change detection techniques to highlight the main structural changes between images. From a methodological point of view, we are based on the introduction of physical knowledge in computer vision tools in order to define specific techniques for the analysis of structures in LSR data. A large part is devoted to variational assimilation approaches. As for VHSR images, we propose original descriptors to characterize the textured areas and applied them for numerous problems (segmentation, classification, orientation estimation, textured front detection). Finally, a chapter is especially devoted to the change detection issue where we introduce techniques for binary and multi-label change detection.
image analysis – remote sensing – data assimilation – motion analysis – fluid motion – vegetation analysis – change detection

tous les articles de la base du CCSd...
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