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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 descripteurs IGN] angle d'incidence [Termes descripteurs IGN] étalonnage des données [Termes descripteurs IGN] fonction de transfert de modulation [Termes descripteurs IGN] houle [Termes descripteurs IGN] image Envisat-ASAR [Termes descripteurs IGN] image Gaofen [Termes descripteurs IGN] image radar moirée [Termes descripteurs IGN] image Radarsat [Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR [Termes descripteurs IGN] océan [Termes descripteurs IGN] phénomène météorologique [Termes descripteurs IGN] polarisation croisée [Termes descripteurs IGN] radar à antenne synthétique [Termes descripteurs IGN] rapport signal sur bruit [Termes descripteurs IGN] tempête [Termes descripteurs IGN] trajectoire [Termes descripteurs IGN] vague [Termes descripteurs 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 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 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

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

Public Titre : Sparsity, redundancy and robustness in artificial neural networks for learning and memory Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Philippe Tigréat, Auteur ; Claude Berrou, Directeur de thèse Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2017 Autre Editeur : Université Bretagne Loire Importance : 150 P. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Thèse IMT Atlantique sous le sceau de l’Université Bretagne Loire pour obtenir le grade de Docteur, Signal, Image, Vision Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle [Termes descripteurs IGN] apprentissage (cognition) [Termes descripteurs IGN] apprentissage automatique [Termes descripteurs IGN] apprentissage profond [Termes descripteurs IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes descripteurs IGN] codage [Termes descripteurs IGN] cognition [Termes descripteurs IGN] mémoire [Termes descripteurs IGN] reconnaissance de formes [Termes descripteurs IGN] stockage de données Résumé : (auteur) The objective of research in Artificial Intelligence (AI) is to reproduce human cognitive abilities by means of modern computers. The results of the last few years seem to announce a technological revolution that could profoundly change society. We focus our interest on two fundamental cognitive aspects, learning and memory. Associative memories offer the possibility to store information elements and to retrieve them using a sub-part of their content, thus mimicking human memory. Deep Learning allows to transition from an analog perception of the outside world to a sparse and more compact representation.In Chapter 2, we present a neural associative memory model inspired by Willshaw networks, with constrained connectivity. This brings an performance improvement in message retrieval and a more efficient storage of information.In Chapter 3, a convolutional architecture was applied on a task of reading partially displayed words under similar conditions as in a former psychology study on human subjects. This experiment put inevidence the similarities in behavior of the network with the human subjects regarding various properties of the display of words.Chapter 4 introduces a new method for representing categories usingneuron assemblies in deep networks. For problems with a large number of classes, this allows to reduce significantly the dimensions of a network.Chapter 5 describes a method for interfacing deep unsupervised networks with clique-based associative memories. Note de contenu : 1- Introduction 2- Sparse Neural Associative Memories 3- Robustness of Deep Neural Networks to Erasures in a Reading Task 4- Assembly Output Codes for Learning Neural Networks 5- Combination of Unsupervised Learning and Associative Memory 6- Conclusion and Openings Numéro de notice : 25836 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Signal, Image, Vision : Université Bretagne Loire : 2017 Organisme de stage : Laboratoire Labsticc DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01812053 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95178