Nouvelles méthodes de segmentation des images satellitaires à très hautes résolution : Application à l’utilisation et à la couverture du sol

dc.contributor.authorSalah Eddine MECHKOURI
dc.date.accessioned2025-01-28T11:50:14Z
dc.date.accessioned2026-01-24T08:36:29Z
dc.date.available2025-01-28T11:50:14Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractCe travail de recherche entre dans le cadre du développement des techniques de segmentation, qui sont jusqu'à présent destinées, dans la majorité des méthodes de segmentation développées, aux images en niveaux de gris. Certains travaux récents, ont été consacrés à les généraliser aux images multispectrales. Dans cette thèse, nous présenterons une amélioration de la méthode de segmentation hiérarchique des histogrammes 2D appliquée aux images du satellite QuickBird. L'approche de base que nous avons amélioré utilise, généralement, des stratégies de segmentation qui ne prennent pas en compte les corrélations spectrales et spatiales existantes entre les pixels de l'image. Pour pallier a cet inconvénient, tout en restant dans le même concept de l'analyse hiérarchique des histogrammes 2D, nous avons élaboré deux techniques de segmentation qui permettront de détecter les régions d'intérêt dans des images multispectrales :| La première est basée sur la physique quantique par la résolution de la fonction d'onde appliquée aux images multispectrales. La seconde, est fondée sur la fonction d'optimisation multiobjectif appliquée aux images panchromatiques. Nous avons appliqué ces techniques a des images synthétiques texturées en couleur et en niveau de gris. Les deux méthodes développées (fonction d'onde et optimisation multiobjectif), ont rapporté des cartes de segmentation compactes et cohérentes. En effet, pour évaluer nos méthodes de segmentation d'images multispectrales du satellite QuickBird, nous avons utilisé les critères suivants : | Pour le cas de la fonction d'onde nous avons utilisé le coefficient d'évaluation de Borsotti, | Pour la segmentation d'optimisation multiobjectif nous nous sommes basés sur les critères de Levine et Nazif. Quant aux résultats de segmentation des images multispectrales obtenus par ces deux méthodes, nous en sommes très satisfaits ; la couverture et l'utilisation du sol ont été correctement détectées et identi fiées et les régions ont été correctement reproduites par les deux techniques.fr_FR
dc.description.collaboratorIlias KACIMI (Président)
dc.description.collaboratorMohamed SBIHI (Rapporteur/Examinateur)
dc.description.collaboratorNoureddine ZAHID (Rapporteur/Examinateur)
dc.description.collaboratorMajid HADRI (Rapporteur/Examinateur)
dc.description.collaboratorAbderrahmane HAJRAOUI (Rapporteur/Examinateur)
dc.description.collaboratorHassane ROUKHE (Rapporteur/Examinateur)
dc.description.collaboratorLhoussaine MASMOUDI (Directeur de Thèse)
dc.description.laboratoireConception et Systèmes (Electronique, Signaux et informatique)fr_FR
dc.identifier.urihttps://toubkal.imist.ma/handle/123456789/35101
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.83129/toubkal-14149
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherFaculté des Sciences, Rabatfr_FR
dc.subjectSciences de l’ingénieurfr_FR
dc.subjectElectronique et traitement d’Imagesfr_FR
dc.subjectImages multispectralesfr_FR
dc.subjecthistogramme 2Dfr_FR
dc.subjectsegmentation et classificationfr_FR
dc.subjectfonction d'ondefr_FR
dc.subjectOptimisation multiobjectif et entropiefr_FR
dc.titleNouvelles méthodes de segmentation des images satellitaires à très hautes résolution : Application à l’utilisation et à la couverture du solfr_FR

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