Dépôt Institutionnel Université de Jijel

Traitements des images satellitaires en vue d'une classification et/ou de détection des changements interimages

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dc.contributor.author Bouhennache, Rafik
dc.contributor.author Bouden, Toufik (Directeur de thèse)
dc.date.accessioned 2020-11-22T10:53:22Z
dc.date.available 2020-11-22T10:53:22Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/3812
dc.description.abstract L’extraction des zones urbaines à partir d'images satellitaires est très utile pour étudier l'expansion urbaine, la mise à jour des cartes et la gestion des ressources. Pour cela, il existe généralement deux méthodes: la classification et les indices spectraux. Depuis la création de la différence normalisée de végétation index (NDVI), qui est un indice précis pour la cartographie de la végétation, de nombreux indices urbains ont été proposés. Cependant, la précision des zones bâties extraites reste un dilemme et devrait être examinée pour un dressage précis des cartes. Dans ce sens, cette thèse met l'accent sur les dernières méthodes d'extraction des surfaces bâtisses et imperméables, à savoir les classifications et les indices spectraux. Le système urbain est un environnement complexe, et en résulte l’hétérogénéité de ses principaux composants, tels que le bâti, le sol nu et l’eau. La classification traditionnelle par pixel n'était pas satisfaisante à cause des pixels mixtes et cède place à la classification sous-pixel qui est plus performante; néanmoins, pour l'image haute résolution, la méthode de classification dite orientée objet est plus adaptée. Ces dernières années, de nombreux indices spectraux développés pour les images de résolution spatiale et spectrale moyenne, tels que Landsat 8 et Sentinel 2, mais leurs aptitudes à séparer les terres stériles (sols nus) des zones urbaines ne sont pas efficaces et s’accommodent à une précision non satisfaisante. Dans le but de faire progresser l’état de l’art des indices urbains, un nouvel index, appelé indice du bâti pour extraction des caractéristiques des terrains (BLFEI), est proposé. Après une correction radiométrique, une correction atmosphérique et un rehaussement spatial et spectral des images Landsat 8, on procède à la création du nouvel index en utilisant les spectres visible et infrarouge. Pour éviter le seuillage manuel traditionnel, la méthode de seuillage Otsu est utilisée pour trouver automatiquement la valeur du seuil qui sépare les zones construites de celles non construites. L'indice BLFEI tire parti de sa simplicité et de sa bonne séparabilité entre les quatre principales composantes du système urbain, à savoir les zones bâties, stériles, végétales et aquatiques. La méthode de chevauchement d'histogrammes et l'indice de discrimination Résumé III. spectrale (SDI) sont utilisés pour étudier la séparabilité. L'indice BLFEI utilise les images OLI d'Alger, en Algérie, ont été utilisées pour extraire les zones bâties à travers BLFEI et les nouveaux indices urbains récemment développés et utilisés pour la comparaison. Les zones aquatiques sont masquées et l’algorithme de seuillage d’Otsu permet de trouver automatiquement la valeur optimale pour extraire les régions bâties des surfaces non bâties. BLFEI, le nouvel indice a amélioré la séparabilité de 25% et la précision de 5%. BLFEI, le nouvel indice ne détecte pas seulement les zones urbaines, mais peut être utilisé pour la détection des changements du bâti, en se basant sur les images spatio-temporels où la détection inter-images. Il est aussi montré une corrélation entre la température surfacique bâtisseuse et l’index BLFEI d’une part et entre le pourcentage des surfaces urbaines et l’index BLFEI d’autre part. Ces applications sont mises en évidence en utilisant les images satellitaires de la série Landsat appliquées à Alger. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Bâti, classification, extraction, index, spectral. fr_FR
dc.title Traitements des images satellitaires en vue d'une classification et/ou de détection des changements interimages fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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