Suivi de La Couverture Vegetale Par Images Satellites Optiques » książka
Suivi de La Couverture Vegetale Par Images Satellites Optiques
ISBN-13: 9786131514081 / Francuski / Miękka / 2010 / 232 str.
L'objet de ce travail est l'estimation de la couverture vegetale a partir de donnees de teledetection optique. Pour cela, nous proposons tout d'abord de modeliser le transfert radiatif dans la vegetation. Le modele propose consiste a coupler les modeles SAIL et Adding ce qui permet d'ameliorer la modelisation de la diffusion et de tenir compte du phenomene de hot spot entre les flux diffus. Ensuite, nous definissons le modele inverse qui permet d'estimer le taux de vegetation a partir des mesures (Rouge, Proche Infrarouge). Pour cela, nous proposons une inversion semi-empirique du modele couple SAIL/Adding consistant a etalonner quatre parametres. Par la suite, dans l'objectif d'ameliorer les resultats, nous proposons de fusionner notre methode avec des indices de vegetation. Nous avons alors propose une regle de combinaison qui tient compte de la correlation entre les differents estimateurs. La derniere partie est consacree a la creation d'une cartographie de taux de couverture. Nous nous placons ainsi dans le cadre de la classification par champs de Markov. Afin de conserver les structures fines de l'image, nous proposons de considerer un voisinage adaptatif pour chaque pixel."
Lobjet de ce travail est lestimation de la couverture végétale à partir de données de télédétection optique. Pour cela, nous proposons tout dabord de modéliser le transfert radiatif dans la végétation. Le modèle proposé consiste à coupler les modèles SAIL et Adding ce qui permet daméliorer la modélisation de la diffusion et de tenir compte du phénomène de hot spot entre les flux diffus. Ensuite, nous définissons le modèle inverse qui permet destimer le taux de végétation à partir des mesures (Rouge, Proche Infrarouge). Pour cela, nous proposons une inversion semi-empirique du modèle couplé SAIL/Adding consistant à étalonner quatre paramètres. Par la suite, dans lobjectif daméliorer les résultats, nous proposons de fusionner notre méthode avec des indices de végétation. Nous avons alors proposé une règle de combinaison qui tient compte de la corrélation entre les différents estimateurs. La dernière partie est consacrée à la création dune cartographie de taux de couverture. Nous nous plaçons ainsi dans le cadre de la classification par champs de Markov. Afin de conserver les structures fines de limage, nous proposons de considérer un voisinage adaptatif pour chaque pixel.
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