Titre :	Conception d'une approche fusion pour la détection de changements sur les images satelitaires
Type de document :	document électronique
Auteurs :	GHERDAOUI Sarah, Auteur
Année de publication :	2017-2018
Accompagnement :	CD
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Informatique:informatique
Mots-clés :	Images satellitaires, classification, détection des changements, fusion, metaheuristique, méthode hybride
Résumé :	Les changements intensifs de l’occupation des terres produisent des impacts négatifs sur l’environnement. L’évolution des techniques de télédétection ont entraîné un développement des activités de « détection de changement » à partir de l’imagerie satellitaire. Comme exemples d’applications on peut citer : l’évaluation dynamique d’impacts d’inondations ou de feux de forêts, le ciblage des stades culturaux en agriculture, l’analyse de la densification d’un tissu urbain, etc La détection de changements significatifs entre deux images satellitaires multi-temporelles demeure un problème délicat. Dans ce contexte, une démarche méthodologique de traitement d’image, appropriée à l’utilisation d’images à moyenne résolution spatiale, a été choisie. Cette démarche consiste à combiner la méthode de post-classification et la méthode hybride, qui crée un masque de changements, afin d’isoler les pixels changés. Quant aux techniques de post-classification, réduisent les impacts de l’environnement; elles produisent une bonne détection sauf que la bonne détection exige beaucoup de temps une grande exactitude de classification. Dans ce cadre nous avons choisis d’utiliser la fusion des metaheuristiques dans le but d’obtenir une bonne qualité de classification et de minimiser le temps. Notre travail était appliqué sur des images satellitaire du groupement de Tlemcen(Algérie) pour détection les changements survenus entre les années 1999 et 2015.
Directeur de thèse :	FIZAZI Hadria

Conception d'une approche fusion pour la détection de changements sur les images satelitaires [document électronique] / GHERDAOUI Sarah, Auteur . - 2017-2018 . -  + CD.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Informatique:informatique
Mots-clés :	Images satellitaires, classification, détection des changements, fusion, metaheuristique, méthode hybride
Résumé :	Les changements intensifs de l’occupation des terres produisent des impacts négatifs sur l’environnement. L’évolution des techniques de télédétection ont entraîné un développement des activités de « détection de changement » à partir de l’imagerie satellitaire. Comme exemples d’applications on peut citer : l’évaluation dynamique d’impacts d’inondations ou de feux de forêts, le ciblage des stades culturaux en agriculture, l’analyse de la densification d’un tissu urbain, etc La détection de changements significatifs entre deux images satellitaires multi-temporelles demeure un problème délicat. Dans ce contexte, une démarche méthodologique de traitement d’image, appropriée à l’utilisation d’images à moyenne résolution spatiale, a été choisie. Cette démarche consiste à combiner la méthode de post-classification et la méthode hybride, qui crée un masque de changements, afin d’isoler les pixels changés. Quant aux techniques de post-classification, réduisent les impacts de l’environnement; elles produisent une bonne détection sauf que la bonne détection exige beaucoup de temps une grande exactitude de classification. Dans ce cadre nous avons choisis d’utiliser la fusion des metaheuristiques dans le but d’obtenir une bonne qualité de classification et de minimiser le temps. Notre travail était appliqué sur des images satellitaire du groupement de Tlemcen(Algérie) pour détection les changements survenus entre les années 1999 et 2015.
Directeur de thèse :	FIZAZI Hadria