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dc.contributor.advisorDubois, Jean-Marie
dc.contributor.advisorBernier, Monique
dc.contributor.authorMoisan, Yves
dc.date.accessioned2017-11-02T18:45:34Z
dc.date.available2017-11-02T18:45:34Z
dc.date.created1996
dc.date.issued1996
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/11444
dc.description.abstractLa présente thèse porte sur la détection des changements temporels sur une série de cinq images ERS-1 détectées en amplitude à l'aide de la technique d'analyse en composantes principales (ACP). L'objectif du travail est d'évaluer deux méthodologies d'utilisation de l'ACP qui ont été proposées ces dernières années pour traiter des données Landsat. Plus particulièrement, nous désirons évaluer le pouvoir de concentration des changements temporels qu'offrent ces méthodologies. Avant d'être soumises à l'ACP, les variables de départ ont été étalonnées, puis superposées et filtrées. Une superposition d'image à image avec rééchantillonnage par convolution cubique a été effectuée à l'aide de points d'appui identifiés par un algorithme de recherche de réflecteurs durs. La stratégie de filtrage que nous avons retenue est celle de l'estimation de la réflectivité par maximum a posteriori (MAP) gamma-gamma. Cette méthode tient compte des statistiques de la scène et du chatoiement et permet un fort lissage dans les zones homogènes tout en préservant les contours. Notre implémentation du MAP requiert une image de contours binaire. Les images de contours ont été obtenues par l'intersection logique d'images de contours résultant de l'application du Laplacien du Gaussien (LdG), d'une part, et du détecteur basé sur le rapport des moyennes (RdM), d'autre part. Nous présentons également une avenue de recherche qui propose l'intersection logique entre les maxima locaux de la fonction image, définis sur des voisinages de 3 X 3, et le RdM. Cette méthode a montré un bon potentiel de détection des contours. Une fois les images restaurées par la méthode du MAP, nous les avons soumises à l'ACP sous deux formes : 1) images restaurées sans traitement additionnel et 2) images de changements. Nos résultats montrent que l'ACP ne permet pas d'isoler les changements dans une composante dans le premier cas. Par • contre, l'utilisation d'images de changements en guise d'intrant à l'ACP permet d'obtenir de nouvelles variables qui concentrent les changements temporels. Trois stypes d'images de changements ont été évalués : 1) rapport d'amplitude, 2) rapport d'intensité et 3) différences de d. Nos essais ont porté sur ce dernier type d'images uniquement. Les deux autres ont été éliminés d'emblée puisqu'ils ne satisfaisaient pas au critère de normalité statistique nécessaire à une bonne interprétation des composantes principales. L'interprétation des composantes principales a été réalisée par une analyse visuelle des images et par l'étude des matrices de corrélation. Nos résultats indiquent que la première composante concentre au moins 90 % des changements temporels. Une analyse quantitative montre que les valeurs extrêmes de la première composante correspondent aux zones de plus forts changements temporels. Nos résultats montrent également que la première composante est associée aux changements temporels significatifs. Les changements qui sont redevables à des artéfacts, comme les problèmes de superposition des images, sont concentrés dans les dernières composantes. Finalement, nous abordons la question de l'utilité de l'ACP dans l'optique plus générale de l'analyse de données radar, plus particulièrement en ce qui a trait à la classification d'images.
dc.language.isofre
dc.publisherUniversité de Sherbrooke
dc.rights© Yves Moisan
dc.titleRestauration de la réflectivité et détection des changements dans une série d’images C-ERS-1 de type RGH à l'aide de la transformation par composantes principales
dc.typeThèse
tme.degree.disciplineTélédétection
tme.degree.grantorFaculté des lettres et sciences humaines
tme.degree.levelDoctorat
tme.degree.namePh.D.


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