Contribution au recalage des images satellitaires de haute résolution pour le suivi à long terme des changements écologiques
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Date
2015
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Abstract
La complexité d’un paysage s’accroît à travers le temps en particulier dans un
contexte d’explosion démographique d’où l’utilité d’analyser les changements
écologiques à long terme des territoires, pour évaluer les impacts induits par les
activités humaines. La détection automatique des changements est basée sur l’utilisation
d’images multi-temporelles et nécessite la mise en œuvre d’un processus de
comparaison de ces images. La comparaison entre plusieurs observations doit être
possible au niveau géographique et au niveau qualité d’images. Il faut donc que les
images observées correspondent de la façon la plus précise possible à la même scène ;
ce prétraitement qui est essentiel et appelé «recalage d’image» a une grande influence
sur la précision de la détection des changements. Les techniques de recalage sont assez
complexes, variées et fortement liées aux types de capteur utilisés. Ce travail est
focalisé sur cette phase de recalage des images satellitaires. Il a été est axé sur deux
contributions principales qui se placent dans le cadre de développement d’une approche
automatique de recalage en se basant sur les valeurs d’intensité des images satellitaires
multitemporelle de haute résolution, Dan une première approche la technique
géométrique de recalage basée sur les détecteurs des points d’intérêt
(HARRIS,SURF,SIFT), ainsi que le détecteur basé sur les propriétés des courbures. La
corrélation bidirectionnelle a été utilisée comme technique de mise en correspondance
des points d’intérêts détectés. Dan une deuxième approche, la démarche iconique de
recalage, combinant l'information mutuelle et un algorithme d'optimisation basé sur les
systèmes immunitaires artificiel « AIS » a été utilisée. La transformation rigide nous a
paru le choix le plus judicieux pour établir le recalage. Enfin l’évaluation des deux
approches proposées a été réalisée sur des images multi temporelles de haute résolution.