Approche collaborative et qualité des données et des connaissances en analyse multi-paradigme d'images de télédétection
Langue Français
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Auteur : Troya-Galvis, Andrès
Date de soutenance : 06-10-2016

Directeur(s) de thèse : Gançarski, Pierre - Berti-Équille, Laure

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Approches collaboratives, Segmentation, Classification, Télédétection
Mots-clés :
  • Images de télédétection
  • Exploration de données
  • Classification
  • Traitement d'images -- Techniques numériques
Résumé : L'interprétation automatique d'images de télédétection à très haute résolution spatiale est une tâche complexe mais nécessaire. Les méthodes basées objet sont couramment employées pour traiter ce type d'images. Elles consistent à construire les objets d'intérêt au moyen d'une étape de segmentation puis à les classifier en utilisant des méthodes de fouille de données. La majorité des travaux entrepris dans ce domaine considèrent la segmentation et la classification de manière indépendante. Or, ces deux étapes cruciales du processus sont fortement liées. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes basées sur la qualité des données et des connaissances, pour initialiser, guider et évaluer un processus collaboratif de manière objective: 1. Une première approche basée sur une stratégie d'extraction mono-classe qui permet de se focaliser sur les propriétés particulières d'une classe donnée afin de mieux labelliser les objets de cette classe par rapport au reste. 2. Une deuxième approche multi-classe offrant deux stratégies différentes d'agrégation d'extracteurs mono-classes qui permet l'obtention d'une image entièrement labellisée de manière automatique.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2016STRAD040
Type de ressource : Thèse