en fr Development and automation of classification methods from remote sensing image time series- Application to land use changes and carbon footprint estimation Développement et automatisation de méthodes de classification à Report as inadecuate




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1 CESBIO - Centre d-études spatiales de la biosphère

Abstract : As acquisition technology progresses, remote sensing data contains an ever increasing amount of information.
Future projects in remote sensing like Copernicus will give a high temporal repeatability of acquisitions and will cover large geographical areas.
As part of the Copernicus project, Sentinel-2 combines a large swath, frequent revisit 5 days, and systematic acquisition of all land surfaces at high-spatial resolution and with a large number of spectral bands.The context of my research activities has involved the automation and improvement of classification processes for land use and land cover mapping in application with new satellite characteristics.
This research has been focused on four main axes: selection of the input data for the classification processes, improvement of classification systems with introduction of ancillary data, fusion of multi-sensors, multi-temporal and multi-spectral classification image results and classification without ground truth data.
These new methodologies have been validated on a wide range of images available: various sensors optical: Landsat 5-7, Worldview-2, Formosat-2, Spot 2-4-5, Pleiades; and radar: Radarsat, Terrasar-X, various spatial resolutions 30 meters to 0.5 meters, various time repeatability up to 46 images per year and various geographical areas agricultural area in Toulouse, France, Pyrenean mountains and arid areas in Morocco and Algeria.
These methodologies are applicable to a wide range of thematic applications like Land Cover mapping, carbon flux estimation and greenbelt mapping.


Résumé : La quantité de données de télédétection archivées est de plus en plus importante et grâce aux nouveaux et futurs satellites, ces données offriront une plus grande diversité de caractéristiques : spectrale, temporelle, résolution spatiale et superficie de l-emprise du satellite.
Cependant, il n-existe pas de méthode universelle qui maximise la performance des traitements pour tous les types de caractéristiques citées précédemment; chaque méthode ayant ses avantages et ses inconvénients.
Les travaux de cette thèse se sont articulés autour de deux grands axes que sont l-amélioration et l-automatisation de la classification d-images de télédétection, dans le but d-obtenir une carte d-occupation des sols la plus fiable possible.
En particulier, les travaux ont portés sur la la sélection automatique de données pour la classification supervisée, la fusion automatique d-images issues de classifications supervisées afin de tirer avantage de la complémentarité des données multi-sources et multi-temporelles et la classification automatique basée sur des séries temporelles et spectrales de référence, ce qui permettra la classification de larges zones sans référence spatiale.
Les méthodes ont été testées et validées sur un panel de données très variées de : capteurs : optique Formosat-2, Spot 2-4-5, Landsat 5-7, Worldview-2, Pleiades et radar Radarsat,Terrasar-X, résolutions spatiales : de haute à très haute résolution de 30 mètres à 0.5 mètre, répétitivités temporelles jusqu-à 46 images par an et zones d-étude : agricoles Toulouse, Marne, montagneuses Pyrénées, arides Maroc, Algérie.
Deux applications majeures ont été possibles grâce à ces nouveaux outils : l-obtention d-un bilan carbone à partir des rotations culturales obtenues sur plusieurs années et la cartographie de la trame verte espaces écologiques dans le but d-étudier l-impact du choix du capteur sur la détection de ces éléments.


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Keywords : Remote sensing image selection classification fusion Carbon foot print Green frame

Mots-clés : Télédétection Classification Sélection d-images Fusion de classifications Bilan Carbone Trame Verte





Author: Antoine Masse -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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