Classification multi-échelle d'images à très haute résolution spatiale basée sur une nouvelle approche texturale

Résumé : Face à l’accroissement de la résolution spatiale des capteurs optiques satellitaires, de nouvelles stratégies doivent être développées pour classifier les images de télédétection. En effet, l’abondance de détails dans ces images diminue fortement l’efficacité des classifications spectrales; de nombreuses méthodes de classification texturale, notamment les approches statistiques, ne sont plus adaptées. À l’inverse, les approches structurelles offrent une ouverture intéressante : ces approches orientées objet consistent à étudier la structure de l’image pour en interpréter le sens. Un algorithme de ce type est proposé dans la première partie de cette thèse. Reposant sur la détection et l’analyse de points-clés (KPC : KeyPoint-based Classification), il offre une solution efficace au problème de la classification d’images à très haute résolution spatiale. Les classifications effectuées sur les données montrent en particulier sa capacité à différencier des textures visuellement similaires. Par ailleurs, il a été montré dans la littérature que la fusion évidentielle, reposant sur la théorie de Dempster-Shafer, est tout à fait adaptée aux images de télédétection en raison de son aptitude à intégrer des concepts tels que l’ambiguïté et l’incertitude. Peu d’études ont en revanche été menées sur l’application de cette théorie à des données texturales complexes telles que celles issues de classifications structurelles. La seconde partie de cette thèse vise à combler ce manque, en s’intéressant à la fusion de classifications KPC multi-échelle par la théorie de Dempster-Shafer. Les tests menés montrent que cette approche multi-échelle permet d’améliorer la classification finale dans le cas où l’image initiale est de faible qualité. De plus, l’étude effectuée met en évidence le potentiel d’amélioration apporté par l’estimation de la fiabilité des classifications intermédiaires, et fournit des pistes pour mener ces estimations.

Analyse des signaux radars polarimétriques en bandes C et L pour le suivi de l'humidité du sol de sites forestiers

Résumé : Dans les couverts forestiers, le suivi de l’humidité du sol permet de prévenir plusieurs désastres tels que la paludification, les incendies et les inondations. Comme ce paramètre est très dynamique dans l’espace et dans le temps, son estimation à grande échelle présente un grand défi, d’où le recours à la télédétection radar. Le capteur radar à synthèse d’ouverture (RSO) est couramment utilisé grâce à sa vaste couverture et sa résolution spatiale élevée. Contrairement aux sols nus et aux zones agricoles, le suivi de l’humidité du sol en zone forestière est très peu étudié à cause de la complexité des processus de diffusion dans ce type de milieu. En effet, la forte atténuation de la contribution du sol par la végétation et la forte contribution de volume issue de la végétation réduisent énormément la sensibilité du signal radar à l’humidité du sol. Des études portées sur des couverts forestiers ont montré que le signal radar en bande C provient principalement de la couche supérieure et sature vite avec la densité de la végétation. Cependant, très peu d’études ont exploré le potentiel des paramètres polarimétriques, dérivés d’un capteur polarimétrique comme RADARSAT-2, pour suivre l’humidité du sol sur les couverts forestiers. L’effet du couvert végétal est moins important avec la bande L en raison de son importante profondeur de pénétration qui permet de mieux informer sur l’humidité du sol. L’objectif principal de ce projet est de suivre l’humidité du sol à partir de données radar entièrement polarimétriques en bandes C et L sur des sites forestiers. Les données utilisées sont celles de la campagne terrain Soil Moisture Active Passive Validation EXperiment 2012 (SMAPVEX12) tenue du 6 juin au 17 juillet 2012 au Manitoba (Canada). Quatre sites forestiers de feuillus ont été échantillonnés. L’espèce majoritaire présente est le peuplier faux-tremble. Les données utilisées incluent des mesures de l’humidité du sol, de la rugosité de surface du sol, des caractéristiques des sites forestiers (arbres, sous-bois, litières…) et des données radar entièrement polarimétriques aéroportées et satellitaires acquises respectivement, en bande L (UAVSAR) à 30˚ et 40˚ et en bande C (RADARSAT-2) entre 20˚ et 30˚. Plusieurs paramètres polarimétriques ont été dérivés des données UAVSAR et RADARSAT-2 : les coefficients de corrélation (ρHHVV, φHHVV, etc); la hauteur du socle; l’entropie (H), l’anisotropie (A) et l’angle alpha extraits de la décomposition de Cloude-Pottier; les puissances de diffusion de surface (Ps), de double bond (Pd) extraites de la décomposition de Freeman-Durden, etc. Des relations entre les données radar (coefficients de rétrodiffusion multifréquences et multipolarisations (linéaires et circulaires) et les paramètres polarimétriques) et l’humidité du sol ont été développées et analysées. Les résultats ont montré que 1) En bande L, plusieurs paramètres optimaux permettent le suivi de l’humidité du sol en zone forestière avec un coefficient de corrélation significatif (p-value < 0,05): σ[indice supérieur 0] linéaire et σ[indice supérieur 0] circulaire (le coefficient de corrélation, r, varie entre 0,60 et 0,96), Ps (r entre 0,59 et 0,84), Pd (r entre 0,6 et 0,82), ρHHHV_30˚, ρVVHV_30˚, φHHHV_30˚ and φHHVV_30˚ (r entre 0,56 et 0,81) alors qu’en bande C, ils sont réduits à φHHHV, φVVHV et φHHVV (r est autour de 0,90). 2) En bande L, les paramètres polarimétriques n’ont pas montré de valeur ajoutée par rapport aux signaux conventionnels multipolarisés d’amplitude, pour le suivi de l’humidité du sol sur les sites forestiers. En revanche, en bande C, certains paramètres polarimétriques ont montré de meilleures relations significatives avec l’humidité du sol que les signaux conventionnels multipolarisés d’amplitude.

Correction des données satellitaires de fluorescence de la chlorophylle-a induite par le soleil pour les effets de bidirectionnalité

Les mesures satellitaires de réflectance de télédétection (Rrs) associée à la fluorescence de la chlorophylle-a induite par le soleil (FCIS), notées Rrs,f , sont largement utilisées dans le domaine de l’océanographie converties sous la forme de rendement quantique de la fluorescence (QYF). Le QYF permet de déterminer l’impact de l’environnement sur la croissance du phytoplancton. Tout comme les autres mesures qui reposent sur la luminance montante, le QYF, et donc la Rrs,f , sont influencés par les effets de bidirectionnalité. Ainsi, sachant que la variabilité naturelle du QYF est faible, les biais engendrés par une normalisation inadéquate de la Rrs,f peuvent avoir des impacts importants sur l’interprétation des mesures de QYF à l’échelle planétaire. La méthode actuelle utilisée pour corriger la dépendance angulaire du signal observé dans la bande de fluorescence par le spectroradiomètre imageur à résolution moyenne (MODIS), embarqué à bord du satellite Aqua, repose sur l’application d’une table de correspondance (LUT) développée par Morel et al. (2002). Toutefois, l’approche de Morel et al. (2002) ne tient pas compte du caractère isotrope de la FCIS ce qui induit des biais systématiques sur les mesures de Rrs,f selon la latitude, par exemple. Dans ce mémoire, une nouvelle méthode de calcul de la LUT ayant pour but de réduire ces biais est introduite. Tout d’abord, celle-ci intègre une mise à jour des propriétés optiques inhérentes (IOPs) dans le modèle de transfert radiatif sur la base de publications plus récentes. Ensuite, la gamme spectrale de son application est élargie à la bande de fluorescence contrairement à la méthode actuelle qui se limite à la longueur d’onde de 660 nm. Finalement, la LUT révisée tient compte des trois composantes principales de la réflectance de télédétection que sont (1) la rétrodiffusion élastique de la lumière par les molécules d’eau et par les particules en suspension, (2) la diffusion Raman (inélastique) par les molécules d’eau et (3) la FCIS. Les résultats de Rrs,f normalisées avec la nouvelle méthode présentent une différence de dispersion moyenne par rapport à celle obtenue par l’application de la méthode de Morel et al. (2002) de l’ordre de -15 %. Des différences significatives, de l’ordre de -22 %, sont observées à de grands angles d’observation et d’éclairement (> 55 %).