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Global investigation of marine atmospheric boundary layer rolls using Sentinel-1 SAR data / Chen Wang (2020)  

Public Titre : Global investigation of marine atmospheric boundary layer rolls using Sentinel-1 SAR data Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Chen Wang, Auteur ; René Garello, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2020 Autre Editeur : Brest : Université de Bretagne Occidentale Importance : 106 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse pour obtenir le doctorat de l’Ecole nationale supérieure MINES-TÉLÉCOM Atlantique Bretagne - Pays de la Loire, Spécialité Océanographie, Physique et Environnement Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] circulation océanique [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] roulis [Termes IGN] vent Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse exploite les données globales du radar à ouverture synthétique (SAR) Sentinel-1 (S-1) pour l'étude des rouleaux de la couche limite atmosphérique marine (MABL). Un modèle basé sur l'apprentissage en profondeur a été développé pour identifier automatiquement les rouleaux à partir des images massives S-1 WV. L'évaluation prouve que des rouleaux plus nombreux et plus clairs sont visibles à un angle d'incidence plus grand avec une limitation à des vitesses de vent très basses et lorsque la direction du vent est perpendiculaire à l'antenne SAR. Au delà de cela, les énormes données conduisent à un nouveau résultat qui, en moyenne et à toutes les vitesses de vent, les rouleaux MABL induisent des variations de vent de surface de ~ 8% (± 3,5%) le débit moyen, dépassant rarement 20%. Les statistiques mondiales ont confirmé dans des études antérieures que jusqu'à 90% des rouleaux identifiés se produisent dans des conditions quasi neutres à légèrement instables. La longueur d'onde et l'orientation du roulis sont extraites avec des résultats d'organisation multi-échelles et de contraste directionnel entre les latitudes basses et moyennes. La distribution systématique de l'orientation des rouleaux par rapport au vent de surface des tropiques aux extra-tropiques rappelle l'importance de la force de Coriolis horizontale sur les rouleaux. Malgré l'importance de ces faits saillants pour les études sur l'atmosphère et l'océan, il est très probable que les données SAR S-1 WV presque globales soient étendues aux rouleaux, aux cellules convectives et à d'autres processus air-mer clés. Les résultats devraient être comparés, expliqués et complétés dans un proche avenir par des études théoriques et numériques approfondies. Note de contenu : 1. Introduction 1.1 Marine atmospheric boundary layer rolls 1.2 Literature review of roll studies 1.3 SAR observation of MABL rolls 2. Scope of this thesis 2.1 Motivation and challenge 2.2 Objectives of the work 2.3 List of publications 2.4 Summary of main results 2.5 Conclusions and perspectives 3. Publications 3.1 A labelled ocean SAR imagery dataset of ten geophysical phenomena from Sentinel-1 wave mode 3.2 ClassificationoftheglobalSentinel-1SARvignettesforoceansurfaceprocess studies 3.3 An assessment of marine atmospheric boundary layer roll detection using Sentinel-1 SAR data 3.4 Insights into the Global Feature of Marine Atmospheric Boundary Layer Rolls Numéro de notice : 26537 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océanographie, Physique et Environnement : Nantes : 2020 Organisme de stage : Laboratoire des Sciences et Techniques de l'Information, de la Communication et de la Connaissance Lab-STICC nature-HAL : Thèse date de publication en ligne : 20/04/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02940927v2/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97700

A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions / Thanh Huy Nguyen (2020)  

Public Titre : A versatile and efficient data fusion methodology for heterogeneous airborne LiDAR and optical imagery data acquired under unconstrained conditions Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thanh Huy Nguyen, Auteur ; Jean-Marc Le Caillec, Directeur de thèse ; Sylvie Daniel, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2020 Autre Editeur : Québec : Université Laval Importance : 173 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure des Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire-IMT Atlantique, Spécialité : Signal, Image, Vision Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications photogrammétriques [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] données lidar [Termes IGN] données localisées 3D [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] image optique [Termes IGN] recalage de données localisées [Termes IGN] reconstruction 3D [Termes IGN] scène urbaine [Termes IGN] semis de points Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The necessity and importance of representing a scene in 3-D have been exemplified through numerous remote sensing applications, such as urban planning, disaster management, etc. In these applications, LiDAR and optical imagery data have been used extensively. A complementarity existing between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets motivates the fusion between them, allowing to represent the observed scenes in 3-D with a better precision and completeness. In recent years, automatic building footprint extraction in urban and residential scenes has become a subject of growing interest among the field of 3-D scene representation and reconstruction. With the rising availability of massive amount of data captured by different LiDAR and imagery sensors onboard airborne and spaceborne platforms, new opportunities arise to perform this task on a large scale. However, existing fusion methods generally consider either hybrid acquisition systems consisting of LiDAR and optical cameras rigidly fixed, or datasets acquired from the same platform at identical or very close dates, and having the same spatial resolution. They do not intend to cope with datasets collected from different platforms with different acquisition configuration at different moments, having different spatial resolutions and levels of detail. Such a context is referred to as unconstrained acquisition context. Furthermore, extracting buildings on a large scale is a complex task. Existing methods reported over the years have achieved relatively significant results by assuming building shapes, enforcing geometrical constraints, or limiting on specific urban areas. Such assumptions are no longer applicable when dealing with large-scale datasets. This research work is devoted to the development of a versatile coarse-to-fine registration method between airborne LiDAR and aerial/satellite optical imagery datasets collected in an unsconstrained acquisition context. It aims at overcoming the challenges associated with this context such as the spatial shift between the datasets, the differences of spatial resolution and level of detail, etc. In addition, this research work elaborates an efficient building footprint extraction method, providing a high accuracy level while being an unsupervised method dedicated to largescale applications. The proposed method, called Super-Resolution-based Snake Model (SRSM), consists in an adaptation of snake models—a conventional image segmentation technique—to operate on high-resolution LiDAR-based elevation images generated by a super-resolution process. It pertains the unconstrained data acquisition context, serving as a prime application example. Relevant results have been achieved when rigorously assessing the proposed methods, namely a highly desirable accuracy level compared to existing methods. Note de contenu : Introduction 1- State of the art 2- Coarse-to-fine Registration of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data on Urban Scenes 3- Building Extraction Based on the Fusion of Airborne LiDAR and Optical Imagery Data 4- Conclusions and Perspectives Numéro de notice : 28327 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences Géomatiques : Mines-Télécom Atlantique : 2020 Organisme de stage : Lab-STICC DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03123328/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98401

Global observations of ocean surface winds and waves using spaceborne synthetic aperture radar measurements / Huimin Li (2019)  

Public Titre : Global observations of ocean surface winds and waves using spaceborne synthetic aperture radar measurements Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Huimin Li, Auteur Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2019 Importance : 163 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure des Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire-IMT Atlantique, en Sciences de la Mer et du littoral : Spécialité : Océanographie, Physique et Environnement Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications [Termes IGN] angle d'incidence [Termes IGN] étalonnage des données [Termes IGN] fonction de transfert de modulation [Termes IGN] houle [Termes IGN] image Envisat-ASAR [Termes IGN] image Gaofen [Termes IGN] image radar moirée [Termes IGN] image Radarsat [Termes IGN] image Sentinel-SAR [Termes IGN] océan [Termes IGN] phénomène météorologique [Termes IGN] polarisation croisée [Termes IGN] radar à antenne synthétique [Termes IGN] rapport signal sur bruit [Termes IGN] tempête [Termes IGN] trajectoire [Termes IGN] vague [Termes IGN] vent Index. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Spaceborne synthetic aperture radar (SAR) has been demonstrated invaluable in observing the global ocean winds and waves. SAR images acquired by multiple sensors are employed, including Sentinel-1(S-1), Envisat/ASAR, Gaofen-3 and Radarsat-2. This thesis reviews the commonly used SAR parameters (NRCS and azimuth cutoff) in the first part. A series of calibration steps are required to obtain a proper NRCS and assessment of NRCS is carried out for S-1wave mode (WV). It turns out that WV is poorly calibrated and is thus re-calibrated to obtain accurate NRCS. Azimuth cut off is demonstrated to be complementary to NRCS and can account for the sea state impact on the wind retrieval. Based on the available fully polarimetric SAR products, azimuth cut off is found to vary greatly with polarizations. The present SAR mapping transformation is sufficient to interpret the co-polarized azimuth cut off, while not for the cross-polarization. With the limitations of SAR imaging in mind, a new parameter is proposed and defined based on the SAR image cross-spectra, termed as MACS. The imaginary part of MACS is found to be a signed quantity relative to the wind direction. Given this dependence, an independent wind retrieval algorithm is expected to benefit. The magnitude of MACS is able to aid for estimate of modulation function of SAR mapping. In addition, MACS also gives promising results regarding the global wave studies. The global signatures of MACS at various wave lengths are well representative of the winds distributions, spatially and seasonally. MACS of long waves shows greater values over the storm tracks while the shorter waves are mostly within the trader winds. These results are expected to help evaluate the model outputs and complement further studies of the global wave spectral climate. Data continuity in the coming 10 years shall extend the study towards longer duration. Note de contenu : I- Background and study of the existing SAR parameters Chap. 1 - Background Chap. 2 - SAR imaging of the ocean surface Chap. 3 - Status and challenges in SAR winds Chap. 4 - Azimuth cutoff of polarimetric SAR images II- A new SAR parameter and its applications in wind/wave study Chap. 5 - A new SAR parameter: MACS and its directionality Chap. 6 - Statistics of MACS magnitude and derived RAR MTF Chap. 7 - Investigation of global ocean waves using SAR MACS Chap. 8 - Conclusion and perspectives Numéro de notice : 25729 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océanographie, Physique et Environnement : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique : 2019 Organisme de stage : Ifremer nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02164506/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94895

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 IGN] classification basée sur les régions [Termes IGN] classification par forêts aléatoires [Termes IGN] description multiniveau [Termes IGN] détection de région [Termes IGN] fusion de données [Termes IGN] interprétation automatique [Termes IGN] réseau neuronal artificiel [Termes IGN] segmentation d'image [Termes IGN] superpixel [Termes 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 nature-HAL : Thèse 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 IGN] analyse des risques [Termes IGN] analyse sémantique [Termes IGN] découverte de connaissances [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] dynamique spatiale [Termes IGN] image satellite [Termes IGN] modélisation spatio-temporelle [Termes IGN] occupation du sol [Termes IGN] ontologie [Termes IGN] photo-interprétation [Termes IGN] raisonnement spatiotemporel [Termes IGN] représentation du changement [Termes 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 nature-HAL : Thèse 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

Sparsity, redundancy and robustness in artificial neural networks for learning and memory / Philippe Tigréat (2017)  

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