Espace membre

Cet espace est dédié aux étudiants, aux enseignants et au personnel administratif de l'école

Valider

Mot de passe oublié?

Actualités de l'école

10/04/2017

Soutenance de doctorat de Safa REJICHI



Soutenance de thèse de doctorat le 10/04/2017 à 10H00 , à l'amphi 1 de Sup'Com.


Intitulé :Exploitation multi-temporelle des images satellitaires pour l’étude de l’évolution des scènes dynamiques

Présentée par : Safa REJICHI



JURY


Président

Mme. Najoua SOUKRI BEN AMARA

Professeur à l'ENISO, Sousse

 

 

 

Examinateur

M. Riadh ABDELFATTAH

Professeur à SUP'COM, Tunis

 

Rapporteurs

M. Imed Riadh FARAH

Professeur à l'ISAMM, la Manouba

 

M. Abdelaziz KALLEL

Maître de Conférences à l'ENET'COM, Sfax

 

Directrice de thèse

Mme. Amel BENAZZA

Professeur à SUP'COM, Tunis

 
 

Invité

M. Samir BELHAJ SALAH

Directeur de la protection des forêts, Tunisie

 

Résumé


L'analyse des scènes par le biais des images satellitaires a été toujours un sujet d'actualité dans le domaine de la télédétection. Quand les images sont acquises à des dates différentes pour une même zone géographique, elles forment une série chronologique d'images satellitaires connues sous le nom de Série Temporelle d'Images Satellitaires (STIS). La dimension temporelle combinée avec la Très Haute Résolution (THR) spatiale, ouvrent un grand nombre d'applications essentiellement l'étude de l'évolution de la couverture du sol en fonction des phénomènes survenus.


Dans un premier temps, nous avons dressé une description des STIS à travers leurs conditions et leurs systèmes d'acquisition. Nous avons aussi abordé les prétraitements qu'elles subissent et les approches les exploitant en vue d'étudier les scènes dynamiques. Ceci nous a mené à choisir, comme modélisation d'une scène dynamique, les graphes dont les nœuds représentent les objets spatiaux, bien délimités grâce à la THR spatiale, et dont les arêtes représentent les relations temporelles. Cette modélisation est exploitée tout au long de cette thèse.


Les contributions de cette thèse sont abordées sur deux volets. En premier lieu, une classification supervisée par l'algorithme SVM avec un noyau pour les graphes adapté à ce contexte dans le but d'avoir une idée sur les parcelles de terrain qui évoluent de façon similaire, est proposée et testée à travers une modélisation originale des labels des nœuds et des arcs.


En deuxième lieu, nous avons intégré la dimension temporelle, à travers la modélisation par les graphes, dans une approche de conceptualisation de la connaissance d'expert exploitée pour l'étude d'une scène statique. Cette approche permet d'introduire une sémantique aux évolutions des régions selon le point de vue d'un expert en télédétection par la construction d'une ontologie d'une scène de télédétection et une base des connaissances spatio-temporelles à travers les histogrammes de ses concepts. Le choix de la mesure de similarité fondée sur le noyau des graphes a été justifié à travers les résultats expérimentaux.


Mots-clés


Série Temporelle d'Images Satellitaires (STIS), Très Haute Résolution (THR) spatiale, scène dynamique, évolution spatio-temporelle, SVM, noyau pour les graphes, connaissances d'expert, sémantique ...