Modélisation physique, baysienne et évidentielle d'images satellites
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La modélisation des images de télédétection reste un sujet d'actualité car de plus en plus des capteurs sophistiqués sont mis en orbite offrant alors la haute résolution spatiale et temporelle. Dans ce travail, nous sommes intéressés à la fois à la modélisation physique et statistique des images. Ainsi, dans la partie physique, un modèle simulant la réflectance globale d'un couvert végétal qui tient compte de l'effet hot spot tout en conservant l'énergie est détaillé. Par la suite, un modèle qui permet d'améliorer la simulation de la signature angulaire de l'effet hot spot...
La modélisation des images de télédétection reste un sujet d'actualité car de plus en plus des capteurs sophistiqués sont mis en orbite offrant alors la haute résolution spatiale et temporelle. Dans ce travail, nous sommes intéressés à la fois à la modélisation physique et statistique des images. Ainsi, dans la partie physique, un modèle simulant la réflectance globale d'un couvert végétal qui tient compte de l'effet hot spot tout en conservant l'énergie est détaillé. Par la suite, un modèle qui permet d'améliorer la simulation de la signature angulaire de l'effet hot spot et ceci en modélisant la distribution spatiale des feuilles dans le couvert est exposé. En modélisation statistique, nous sommes intéressés au problème de fusion sous différents angles. On a développé au départ une méthode Markovienne pour la désagrégation de la température en utilisant une série temporelle SEVIRI à basse résolution. Par la suite, une approche de pansharpening qui utilise une nouvelle décomposition multirésolution est exposée. A la fin, une méthode de suivi d'objets dans une série temporelle en utilisant la théorie des fonctions de croyance est présentée.
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