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Multi-temporal image change mining based on evidential conflict reasoning / Fatma Haouas in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 151 (May 2019) . - pp 59 - 75 Titre : Multi-temporal image change mining based on evidential conflict reasoning Type de document : Article/Communication Auteurs : Fatma Haouas, Auteur ; Basel Solaiman, Auteur ; Zouhour Ben Dhiaf, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : pp 59 - 75 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] conflit d'intégration [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] image Landsat [Termes descripteurs IGN] image multitemporelle [Termes descripteurs IGN] raisonnement spatial [Termes descripteurs IGN] théorie de Dempster-Shafer [Termes descripteurs IGN] visibilité spatio-temporelle Résumé : (Auteur) Change detection monitoring on multi-temporal remote sensed images is a persistent methodological challenge where the Dempster-Shafer, or evidence, Theory (DST) has been often applied. This paper presents a new method based on the use of DST for mining bi-temporal remotely sensed images change. The main idea is based on the investigation, analysis and interpretation of different types of conflict between two bi-temporal mass distributions. The reasoning process is focused on the conflict significance and its “partial” causes. In fact, the global conflict that occurs during the joint exploitation of multi-temporal images gives general and non-sufficiently concise information. However, the partial conflict provides rich and important information with regards to the disagreement between knowledge sources. For computing the partial conflict between focal elements, the geometric representation of mass distributions is exploited. The obtained conflict measures, caused by change, are analyzed latter by a new algorithm for drifting binary change map and identifying change directions. The effectiveness and reliability of the proposed approach are shown through experimentations on simulated changed images as well as using multi-temporal Landsat satellite images where qualitative criteria as well as quantitative measures are applied. The performances of the proposed approach, in terms of changed area recognition, are compared to three different and widely used conflict measures: the Empty-set mass, the Jousselme’s distance and the Cosine measure. It is shown that the developed change detection approach outperforms these conflict measures. Numéro de notice : A2019-204 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2019.02.018 date de publication en ligne : 13/03/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.018 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92667 [article]

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081-2019051	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
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Segmentation d'image par intégration itérative de connaissances / Mahaman Sani Chaibou Salaou (2019)  

Public Titre : Segmentation d'image par intégration itérative de connaissances Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Mahaman Sani Chaibou Salaou, Auteur ; Basel Solaiman, Directeur de thèse ; Mohamed Ali Mahjoub, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2019 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 148 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, Spécialité : Signal, Image et Vision Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes descripteurs IGN] classification basée sur les régions [Termes descripteurs IGN] classification par forêts aléatoires [Termes descripteurs IGN] description multiniveau [Termes descripteurs IGN] détection de région [Termes descripteurs IGN] fusion de données [Termes descripteurs IGN] interprétation automatique [Termes descripteurs IGN] réseau neuronal artificiel [Termes descripteurs IGN] segmentation d'image [Termes descripteurs IGN] superpixel [Termes descripteurs IGN] zone d'intérêt Résumé : (auteur) Le traitement d’images est un axe de recherche très actif depuis des années. L’interprétation des images constitue une de ses branches les plus importantes de par ses applications socio-économiques et scientifiques. Cependant cette interprétation, comme la plupart des processus de traitements d’images, nécessite une phase de segmentation pour délimiter les régions à analyser. En fait l’interprétation est un traitement qui permet de donner un sens aux régions détectées par la phase de segmentation. Ainsi, la phase d’interprétation ne pourra analyser que les régions détectées lors de la segmentation. Bien que l’objectif de l’interprétation automatique soit d’avoir le même résultat qu’une interprétation humaine, la logique des techniques classiques de ce domaine ne marie pas celle de l’interprétation humaine. La majorité des approches classiques d’interprétation d’images séparent la phase de segmentation et celle de l’interprétation. Les images sont d’abord segmentées puis les régions détectées sont interprétées. En plus, au niveau de la segmentation les techniques classiques parcourent les images de manière séquentielle, dans l’ordre de stockage des pixels. Ce parcours ne reflète pas nécessairement le parcours de l’expert humain lors de son exploration de l’image. En effet ce dernier commence le plus souvent par balayer l’image à la recherche d’éventuelles zones d’intérêts. Dans le cas échéant, il analyse les zones potentielles sous trois niveaux de vue pour essayer de reconnaitre de quel objet s’agit-il. Premièrement, il analyse la zone en se basant sur ses caractéristiques physiques. Ensuite il considère les zones avoisinantes de celle-ci et enfin il zoome sur toute l’image afin d’avoir une vue complète tout en considérant les informations locales à la zone et celles de ses voisines. Pendant son exploration, l’expert, en plus des informations directement obtenues sur les caractéristiques physiques de l’image, fait appel à plusieurs sources d’informations qu’il fusionne pour interpréter l’image. Ces sources peuvent inclure les connaissent acquises grâce à son expérience professionnelle, les contraintes existantes entre les objets de ce type d’images, etc. L’idée de l’approche présentée ici est que simuler l’activité visuelle de l’expert permettrait une meilleure compatibilité entre les résultats de l’interprétation et ceux de l’expert. Ainsi nous retenons de cette analyse trois aspects importants du processus d’interprétation d’image que nous allons modéliser dans l’approche proposée dans ce travail : 1. Le processus de segmentation n’est pas nécessairement séquentiel comme la plus part des techniques de segmentations qu’on rencontre, mais plutôt une suite de décisions pouvant remettre en cause leurs prédécesseurs. L’essentiel étant à la fin d’avoir la meilleure classification des régions. L’interprétation ne doit pas être limitée par la segmentation. 2. Le processus de caractérisation d’une zone d’intérêt n’est pas strictement monotone i.e. que l’expert peut aller d’une vue centrée sur la zone à vue plus large incluant ses voisines pour ensuite retourner vers la vue contenant uniquement la zone et vice-versa. 3. Lors de la décision plusieurs sources d’informations sont sollicitées et fusionnées pour une meilleure certitude. La modélisation proposée de ces trois niveaux met particulièrement l’accent sur les connaissances utilisées et le raisonnement qui mène à la segmentation des images. Note de contenu : Introduction générale 1- Segmentation pour l’interprétation de scène 2- Segmentation par propagation des connaissances 3- Croissance des régions adaptative 4- Similarité des superpixels par apprentissage Conclusions Numéro de notice : 25840 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image et Vision : Ecole Nationale Supérieure Mines-Telecom Atlantique : 2019 DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02310224 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95181

Modélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire / Fethi Ghazouani (2018)  

Public Titre : Modélisation spatio-temporelle multi-niveau à base d'ontologies pour le suivi de la dynamique en imagerie satellitaire Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Fethi Ghazouani, Auteur ; Basel Solaiman, Directeur de thèse ; Imed Riadh Farah, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2018 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 245 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale des Mines-Télécom Atlantique, Spécialité : Signal, Image, Vision Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes descripteurs IGN] analyse des risques [Termes descripteurs IGN] analyse sémantique [Termes descripteurs IGN] découverte de connaissances [Termes descripteurs IGN] détection de changement [Termes descripteurs IGN] dynamique spatiale [Termes descripteurs IGN] image satellite [Termes descripteurs IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes descripteurs IGN] occupation du sol [Termes descripteurs IGN] ontologie [Termes descripteurs IGN] photo-interprétation [Termes descripteurs IGN] raisonnement spatiotemporel [Termes descripteurs IGN] représentation du changement [Termes descripteurs IGN] utilisation du sol Résumé : (auteur) La modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels fait partie des sujets de recherche pour le suivi et l’interprétation des changements affectant le globe terrestre. Pour cela, l’exploitation des images satellitaires se présente comme un moyen efficace qui aide à l’étude la dynamique des phénomènes spatio-temporels qui peuvent se produire sur la surface de la Terre notamment l’urbanisation, la déforestation, l’inondation, la désertification, etc. Ces données fournissent des informations multi-spectrales, multi-capteurs, multi-temporelles et multi-résolutions permettant une bonne classification de la couverture du sol. La modélisation et l’interprétation de la dynamique de changement de ces données permettent l’extraction des connaissances importantes qui seront utilisées pour l’aménagement territoire et comme un support pour promouvoir la bonne gestion de l’occupation/l’utilisation des sols et pour souligner des politiques de prise de décisions pour protéger la surface de la Terre contre divers risques et catastrophes naturelles. Divers modèles et approches ont été proposés pour modéliser les évolutions des objets spatio-temporels. Toutes fois, chaque modèle présente une capacité limitée pour capturer l’évolution des différentes caractéristiques de l’environnement, en plus la structure de représentation utilisée par chaque modèle ne permet pas de saisir complètement la sémantique de l’évolution d’un objet spatio-temporel. C’est dans ce cadre que se situent les travaux de notre thèse qui s’intéresse à la modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels pour l’interprétation des changements en imagerie satellitaire. Ainsi, deux principaux défis sont à lever dans cette thèse : le premier concerne la modélisation de la dynamique des objets et des phénomènes spatio-temporels. Cela revient à trouver le modèle adéquat permettant de représenter les différents concepts. Le deuxième défi concerne l’interprétation sémantique d’images satellites pour l’interprétation des changements en imagerie satellitaire. Cela pose les questions suivantes : comment extraire les connaissances d’une scène d’images ? Et quelle est la meilleure stratégie à suivre pour interpréter les changements ? Dans ce travail, nous proposons une architecture ontologiques multi-niveaux pour la représentation et la modélisation des objets et des processus spatio-temporels dynamiques. L’approche proposée consiste à utiliser différents niveaux d’ontologies : une ontologie de domaine de télédétection permettant de représenter les concepts du domaine et leurs relations, une ontologie de processus modélisant les phénomènes dynamiques et une ontologie de haut niveau utilisée pour distinguer les concepts statiques et dynamiques. Nous proposons également, une nouvelle stratégie d’interprétation sémantiques de scènes d’images satellites pour l’interprétation de changements. L’approche proposée permet la description sémantique du contenu de scènes d’images à travers un mécanisme de raisonnement inférentiel tout en se guidant par les connaissances a priori et contextuelles formulées dans l’ontologie. Une spécificité de cette approche est qu’elle permet l’extraction des connaissances dans différents niveaux d’abstraction de l’image, c’est-àdire, à partir du niveau perceptuel (niveau bas) de l’image jusqu’au niveau sémantique plus élevé (niveau de changement). Le cadre applicatif concerne l’interprétation sémantique d’une scène d’images satellites pour l’interprétation des phénomènes de changements, tels que l’urbanisation et la déforestation. Le résultat obtenu est une carte de changements qui pourra guider une meilleure gestion de l’utilisation/couverture des sols. Note de contenu : Introduction générale I- Etat de l'art 1- Détection et suivi de changements des objets spatio-temporels en imagerie satellitaire 2- Modélisation de la dynamique des objets spatio-temporels II- Contributions 3- Modélisation de la dynamique spatio-temporelle à base des ontologies en imagerie satellitaire 4- Une nouvelle stratégie pour l’interprétation Sémantique de changements en imagerie satellitaire 5- Expérimentation et évaluation de la méthodologie proposée Conclusion Générale et Perspectives Numéro de notice : 25950 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Signal, Image, Vision : Rennes : 2018 DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018IMTA0122 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96317