Note ABES Approche collaborative et qualité des données et des connaissances en analyse multi-paradigme d'images de télédétection Collaborative approach and data and knowledge quality in multi-paradigm remote sensing image analysis Approches collaboratives Segmentation Classification Télédétection Collaborative approaches Segmentation Classification Remote sensing 621.36 Images de télédétection Exploration de données Classification Traitement d'images -- Techniques numériques 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. Automatic interpretation of very high spatial resolution remotely sensed images is a complex but necessary task. Object-based image analysis approaches are commonly used to deal with this kind of images. They consist in applying an image segmentation algorithm in order to construct the abjects of interest, and then classifying them using data-mining methods. Most of the existing work in this domain consider the segmentation and the classification independently. However, these two crucial steps are closely related. ln this thesis, we propose two different approaches which are based on data and knowledge quality in order to initialize, guide, and evaluate a segmentation and classification collaborative process. 1. The first approach is based on a mono-class extraction strategy allowing us to focus on the particular properties of a given thematic class in order to accurately label the abjects of this class. 2. The second approach deals with multi-class extraction and offers two strategies to aggregate several mono-class extractors to get a final and completely labelled image. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 99525651 Université de Strasbourg Strasbourg 2017-12-31 https://theses.hal.science/tel-01552626 application/pdf 99308102 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2016/Troya-Galvis_Andres_2016_ED269.pdf http://www.theses.fr/2016STRAD040/abes https://theses.hal.science/tel-01552626 https://theses.hal.science/tel-01552626 https://theses.hal.science/tel-01552626 Troya-Galvis Andrès 1989-11-14 CO 202686868 21316478 https://theses.fr/2016STRAD040 2016STRAD040 https://doi.org/10.70675/556651d2z5cddz492cza0d8zb64796eb9739 2016-10-06 Informatique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Gançarski Pierre MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 033775958 Berti-Équille Laure MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 130675725 Wemmert Cédric MADS_PRESIDENT_DU_JURY 176663576 Passat Nicolas MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 101512821 Cornuéjols Antoine MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 067132669 Lefèvre Sébastien MADS_RAPPORTEUR_1 113437773 Seyler Frédérique MADS_RAPPORTEUR_2 031722040 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 MA 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 UMR7357 176969721 260728 ddc:620 Gançarski Pierre Berti-Equille Laure Wemmert Cédric Passat Nicolas Cornuéjols Antoine Lefèvre Sébastien Seyler Frédérique École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg) PDF 99525651