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Apport des mesures du radar à synthèse d'ouverture de Sentinel-1 pour l'étude des propriétés du manteau neigeux / Gaëlle Veyssière (2019)
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Titre : Apport des mesures du radar à synthèse d'ouverture de Sentinel-1 pour l'étude des propriétés du manteau neigeux Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gaëlle Veyssière, Auteur ; Fatima Karbou, Directeur de thèse ; Samuel Morin, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2019 Importance : 115 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par
l'Institut National Polytechnique de Toulouse, Océan, Atmosphère, ClimatLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] Alpes (France)
[Termes descripteurs IGN] avalanche
[Termes descripteurs IGN] coefficient de rétrodiffusion
[Termes descripteurs IGN] écho radar
[Termes descripteurs IGN] image radar moirée
[Termes descripteurs IGN] image Sentinel-SAR
[Termes descripteurs IGN] manteau neigeux
[Termes descripteurs IGN] modèle de rétrodiffusion
[Termes descripteurs IGN] prévention des risques
[Termes descripteurs IGN] radar à antenne synthétique
[Termes descripteurs IGN] ressources en eauRésumé : (auteur) Le suivi de l’évolution du manteau neigeux est directement lié à des enjeux socio-économiques majeurs en zone de montagne. Parmi ces enjeux figure la prévision du risque d’avalanche qui s’appuie principalement sur des observations et sur la connaissance de l’état du manteau neigeux et de son évolution dans le temps. Dans cette thèse, co-financée par le CNES et par Météo- France, nous avons évalué l’apport d’observations de télédétection spatiale active micro-ondes issues du radar à synthèse d’ouverture (SAR) de Sentinel-1, pour suivre l’évolution de certaines propriétés du manteau neigeux. Dans un premier temps, nous avons évalué la chaîne de modélisation SAFRAN-ISBA/Crocus-MEMLS par rapport aux données Sentinel-1 pré-traitées sur 3 saisons hivernales de 2014 à 2017, sur une zone de 2310 km2 à 20 m de résolution dans les Alpes du Nord françaises. Nous avons montré que les données SAR étaient pertinentes pour suivre l’évolution du manteau neigeux et, avons démontré la capacité de la chaîne de modélisation à reproduire les variations du signal observé dans le temps malgré de forts biais négatifs en cas de neige humide. Nous nous sommes intéressés à la valeur ajoutée des observations SAR de Sentinel-1 pour cartographier la neige humide, c’est-à-dire, la neige avec un taux élevé d’eau liquide. Des comparaisons ont été effectuées entre les produits neige humide obtenus par Sentinel-1 et les produits neige de Sentinel-2 distribués par Theia. Cette étude a été menée sur la saison hivernale 2017-2018, qui a connu un enneigement exceptionnel. Ces travaux ouvrent la voie à l’assimilation de données de télédétection SAR dans le modèle de neige Crocus ainsi qu’à une plus grande exploitation de ces données dans le cadre du suivi de l’enneigement pour de multiples applications. Note de contenu : Introduction générale
1- Contexte scientifique, État de l’art des méthodes
2- Évaluation des simulations de coefficients de rétrodiffusion par rapport aux données SAR de Sentinel-1
3- Détection de la neige humide par imagerie SAR
4- Conclusions générales et perspectivesNuméro de notice : 25842 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océan, Atmosphère, Climat : Université de Toulouse : 2019 Organisme de stage : Groupe d'étude de l'Atmosphère Météorologique DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019INPT0025 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95249
Titre : Estimation parcimonieuse de biais multitrajets pour les systèmes GNSS Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Julien Lesouple, Auteur ; Jean-Yves Tourneret, Auteur ; François Vincent, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2019 Importance : 217 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité : Informatique et TélécommunicationLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Navigation et positionnement
[Termes descripteurs IGN] chaîne de Markov
[Termes descripteurs IGN] correction du trajet multiple
[Termes descripteurs IGN] distribution de Gauss
[Termes descripteurs IGN] erreur de mesure
[Termes descripteurs IGN] erreur systématique
[Termes descripteurs IGN] estimation bayesienne
[Termes descripteurs IGN] filtrage du signal
[Termes descripteurs IGN] mesurage par GNSS
[Termes descripteurs IGN] récepteur GNSS
[Termes descripteurs IGN] représentation parcimonieuse
[Termes descripteurs IGN] traitement du signal
[Termes descripteurs IGN] trajet multipleRésumé : (auteur) L’évolution des technologies électroniques (miniaturisation, diminution des coûts) a permis aux GNSS (systèmes de navigation par satellites) d’être de plus en plus accessibles et donc utilisés au quotidien, par exemple par le biais d’un smartphone, ou de récepteurs disponibles dans le commerce à des prix raisonnables (récepteurs bas-coûts). Ces récepteurs fournissent à l’utilisateur plusieurs informations, comme par exemple sa position et sa vitesse, ainsi que des mesures des temps de propagation entre le récepteur et les satellites visibles entre autres. Ces récepteurs sont donc devenus très répandus pour les utilisateurs souhaitant évaluer des techniques de positionnement sans développer tout le hardware nécessaire. Les signaux issus des satellites GNSS sont perturbés par de nombreuses sources d’erreurs entre le moment où ils sont traités par le récepteurs pour estimer la mesure correspondante. Il est donc nécessaire decompenser chacune des ces erreurs afin de fournir à l’utilisateur la meilleure position possible. Une des sources d’erreurs recevant beaucoup d’intérêt, est le phénomène de réflexion des différents signaux sur les éventuels obstacles de la scène dans laquelle se trouve l’utilisateur, appelé multitrajets. L’objectif de cette thèse est de proposer des algorithmes permettant de limiter l’effet des multitrajets sur les mesures GNSS. La première idée développée dans cette thèse est de supposer que ces signaux multitrajets donnent naissance à des biais additifs parcimonieux. Cette hypothèse de parcimonie permet d’estimer ces biais à l’aide de méthodes efficaces comme le problème LASSO. Plusieurs variantes ont été développés autour de cette hypothèse visant à contraindre le nombre de satellites ne souffrant pas de multitrajet comme non nul. La deuxième idée explorée dans cette thèse est une technique d’estimation des erreurs de mesure GNSS à partir d’une solution de référence, qui suppose que les erreurs dues aux multitrajets peuvent se modéliser à l’aide de mélanges de Gaussiennes ou de modèles de Markov cachés. Deux méthodes de positionnement adaptées à ces modèles sont étudiées pour la navigation GNSS. Note de contenu : Introduction
1- La navigation par satellites
2- Estimation parcimonieuse pour la navigation par satellites
3- Estimation Bayésienne des hyperparamètres
4- Utilisation de mélanges de Gaussiennes pour la modélisation des erreurs GNSS
Conclusion et perspectivesNuméro de notice : 25802 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunication : Toulouse : 2019 DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2019INPT0020 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95044
Titre : Imagerie radar en ondes millimétriques appliquée à la viticulture Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dominique Henry, Auteur ; Hervé Aubert, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2018 Importance : 212 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute FréquenceLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes descripteurs IGN] agriculture de précision
[Termes descripteurs IGN] données GPS
[Termes descripteurs IGN] estimation quantitative
[Termes descripteurs IGN] géolocalisation
[Termes descripteurs IGN] image multibande
[Termes descripteurs IGN] image radar
[Termes descripteurs IGN] Leaf Area Index
[Termes descripteurs IGN] logistique
[Termes descripteurs IGN] Normalized Difference Vegetation Index
[Termes descripteurs IGN] optimisation (gestion)
[Termes descripteurs IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes descripteurs IGN] parcelle agricole
[Termes descripteurs IGN] pesticide
[Termes descripteurs IGN] rendement agricole
[Termes descripteurs IGN] ressources humaines
[Termes descripteurs IGN] rétrodiffusion
[Termes descripteurs IGN] stress hydrique
[Termes descripteurs IGN] viticulture
[Termes descripteurs IGN] volume (grandeur)Résumé : (auteur) Avec l’expansion des exploitations agricoles, le principe d’homogénéité du rendement (céréales, fruits…) devient de moins en moins pertinent. Ce phénomène de variabilité spatiale implique des conséquences économiques et environnementales avec le développement de nouveaux concepts agricoles comme les « site-specific management » (gestion spécifique des parcelles). Les traitements tels que les fertilisants, les intrants et autres pesticides doivent être utilisés de manière différente en les appliquant au bon endroit, à la bonne période et au bon taux. Cette nouvelle façon de penser l’agriculture fait partie de l’agriculture de précision (PA) et se concentre en quatre domaines technologiques : (i) la télédétection, (ii) la navigation et guidage, (iii) la gestion des données et (iv) les technologies à taux variable. Initiée à la fin des années 1990, la viticulture de précision (PV) est une branche particulière de la PA, caractérisée par des problématiques spécifiques à la viticulture. Les travaux effectués durant cette thèse entrent dans le cadre de la télédétection (ou détection proche) appliquée à la PV. Ils se focalisent sur une nouvelle méthode d’estimation de la quantité de grappes (masse ou volume) directement sur les plants de vignes. Pouvoir estimer le rendement des vignes plusieurs semaines avant la récolte offre de nombreux avantages avec des impacts économiques et qualitatifs, avec par exemple : (i) l’amélioration du rapport rendement/qualité en supprimant au plut tôt une partie de la récolte, (ii) l’optimisation des ressources humaines et la logistique à la récolte, (iii) un remboursement le plus équitable par les assurances en cas d’intempéries qui endommageraient les pieds de vignes. La méthode proposée ici repose sur l’imagerie microondes (à 24GHz ou des fréquences plus élevées) générée par un radar FM-CW. Elle implique la mise en place d’un système d’interrogation intra-parcellaire « pied par pied » à distance basé au sol, et en particulier : (i) l’évaluation de la précision des mesures et les limites du système, (ii) le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse de données tridimensionnelles, (iii) la construction d’estimateurs pour retrouver le volume des grappes, et finalement (iv) l’analyse des données recueillies pendant les campagnes de mesures. Dû au caractère saisonnier des récoltes, les mesures sont en premier lieu effectuées sur des cibles canoniques, des charges variables et des capteurs passifs en laboratoire. Pour mettre en avant la flexibilité de cette interrogation radar, le même système est utilisé en parallèlement dans le cadre du projet régional PRESTIGE, pour compter à distance le nombre de pommes présentes sur les pommiers en verger. Ces travaux ont été financés par l’entreprise Ovalie-Innovation et l’ANRT (Agence Nationale de la Recherche Technologique). Note de contenu : Introduction générale
1- Agriculture de précision
2- Viticulture de précision
3- Application pour l’estimation de volumes et l’interrogation de capteurs passifs
Conclusion généraleNuméro de notice : 25755 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Electromagnétisme et Systèmes Haute Fréquence : Toulouse : 2018 Organisme de stage : Laboratoire d'Analyse et d'Architecture des Systèmes DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2018INPT0044 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94953 Modeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing / Pierre-Antoine Thouvenin (2017)
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Titre : Modeling spatial and temporal variabilities in hyperspectral image unmixing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Pierre-Antoine Thouvenin, Auteur ; Nicolas Dobigeon, Directeur de thèse ; Jean-Yves Tourneret, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2017 Importance : 191 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité Signal, Image, Acoustique et OptimisationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes descripteurs IGN] amplitude
[Termes descripteurs IGN] analyse des mélanges spectraux
[Termes descripteurs IGN] données multitemporelles
[Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale
[Termes descripteurs IGN] méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov
[Termes descripteurs IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes descripteurs IGN] processus stochastique
[Termes descripteurs IGN] séparation aveugle de source
[Termes descripteurs IGN] signature spectrale
[Termes descripteurs IGN] variabilitéRésumé : (auteur) Acquired in hundreds of contiguous spectral bands, hyperspectral (HS) images have received an increasing interest due to the significant spectral information they convey about the materials present in a given scene. However, the limited spatial resolution of hyperspectral sensors implies that the observations are mixtures of multiple signatures corresponding to distinct materials. Hyperspectral unmixing is aimed at identifying the reference spectral signatures composing the data – referred to as endmembers – and their relative proportion in each pixel according to a predefined mixture model. In this context, a given material is commonly assumed to be represented by a single spectral signature. This assumption shows a first limitation, since endmembers may vary locally within a single image, or from an image to another due to varying acquisition conditions, such as declivity and possibly complex interactions between the incident light and the observed materials. Unless properly accounted for, spectral variability can have a significant impact on the shape
and the amplitude of the acquired signatures, thus inducing possibly significant estimation errors during the unmixing process. A second limitation results from the significant size of HS data, which may preclude the use of batch estimation procedures commonly used in the literature, i.e., techniques exploiting all the available data at once. Such computational considerations notably become prominent to characterize endmember variability in multi-temporal HS (MTHS) images, i.e., sequences of HS images acquired over the same area at different time instants. The main objective of this thesis consists in introducing new models and unmixing procedures to account for spatial and temporal endmember variability. Endmember variability is addressed by considering an explicit variability model reminiscent of the total least squares problem, and later extended to account for time-varying signatures. The variability is first estimated using an unsupervised deterministic optimization procedure based on the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM). Given the sensitivity of this approach to abrupt spectral variations, a robust model formulated within a Bayesian framework is introduced. This formulation enables smooth spectral variations to be described in terms of spectral variability, and abrupt changes in terms of outliers. Finally, the computational restrictions induced by the size of the data is tackled by an online estimation algorithm. This work further investigates an asynchronous distributed estimation procedure to estimate the parameters of the proposed models.Note de contenu : Introduction
1- Hyperspectral unmixing with spectral variability using a perturbed linear mixing model
2- A Bayesian model accounting for endmember variability and abrupt spectral changes to unmix multitemporal hyperspectral images
3- Online unmixing of multitemporal hyperspectral images
4- A partially asynchronous distributed unmixing algorithm
Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 25812 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Signal, Image, Acoustique et Optimisation : Toulouse : 2017 Organisme de stage : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (I.R.I.T.) DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017INPT0068 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95075 Multifractal analysis for multivariate data with application to remote sensing / Sébastien Combrexelle (2016)
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Titre : Multifractal analysis for multivariate data with application to remote sensing Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Sébastien Combrexelle, Auteur ; Jean-Yves Tourneret, Directeur de thèse ; Steve Mclaughlin, Directeur de thèse Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2016 Importance : 211 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse, Spécialité Signal, Image, Acoustique et OptimisationLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes descripteurs IGN] analyse fractale
[Termes descripteurs IGN] analyse multivariée
[Termes descripteurs IGN] approche hiérarchique
[Termes descripteurs IGN] estimation bayesienne
[Termes descripteurs IGN] image hyperspectrale
[Termes descripteurs IGN] modèle statistique
[Termes descripteurs IGN] télédétection
[Termes descripteurs IGN] texture d'image
[Termes descripteurs IGN] transformation en ondelettesRésumé : (auteur) Texture characterization is a central element in many image processing applications. Texture analysis
can be embedded in the mathematical framework of multifractal analysis, enabling the study of the fluctuations in regularity of image intensity and providing practical tools for their assessment, the wavelet coefficients or wavelet leaders. Although successfully applied in various contexts, multifractal analysis suffers at present from two major limitations. First, the accurate estimation of multifractal parameters for image texture remains a challenge, notably for small image sizes. Second, multifractal analysis has so far been limited to the analysis of a single image, while the data available in applications are increasingly multivariate. The main goal of this thesis is to develop practical contributions to overcome these limitations. The first limitation is tackled by introducing a generic statistical model for the logarithm of wavelet leaders, parametrized by multifractal parameters of interest. This statistical model enables us to counterbalance the variability induced by small sample sizes and to
embed the estimation in a Bayesian framework. This yields robust and accurate estimation procedures, effective both for small and large images. The multifractal analysis of multivariate images is then addressed by generalizing this Bayesian framework to hierarchical models able to account for the assumption that multifractal properties evolve smoothly in the dataset. This is achieved via the design of suitable priors relating the dynamical properties of the multifractal parameters of the different components composing the dataset. Different priors are investigated and compared in this thesis by means of numerical simulations conducted on synthetic multivariate multifractal images. This work is further completed by the investigation of the potential benefits of multifractal analysis and the proposed Bayesian methodology for remote sensing via the example of hyperspectral imaging.Note de contenu : Introduction
1- Multifractal analysis
2- Statistical model and univariate Bayesian estimation
3- Bayesian multifractal analysis of
multivariate imagesNuméro de notice : 25811 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse étrangère Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Signal, Image, Acoustique et Optimisation : Toulouse : 2016 Organisme de stage : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (I.R.I.T.) En ligne : http://www.theses.fr/2016INPT0078 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95074 PermalinkAcquisition de connaissances sur les déplacements quotidiens des individus dans un contexte de risques naturels : Protocoles d’enquête à l’aide de technologies mobiles / Sidonie Christophe (2010)
PermalinkClassification des tissus urbains à partir de données vectorielles : application à Strasbourg / Anne Puissant (2010)
PermalinkCo-visualisation de données sur une carte : Aide à la cartographie de données multiples et hétérogènes sur un portail de données géographiques / Firas Bessadok (2010)
PermalinkOpérations et cohérence pour l’exploration des propriétés structurelles d’un réseau de transport / Eric Mermet (2010)
PermalinkLes randonneurs définissent leurs cartes : Exploitation d'une enquête semi-directive à questions ouvertes avec des outils statistiques et linguistiques / Catherine Dominguès (2010)
PermalinkSAGEO '10, conférence internationale de géomatique et d'analyse spatiale, Toulouse, 17, 18 et 19 novembre 2010 / Claude Monteil (2010)
PermalinkSimuler la densification du tissu urbain au moyen d’un processus de peuplement / Florence Curie (2010)
PermalinkUn système d’information géographique 3D pour l’exploration des règles d’urbanisme / Mickaël Brasebin (2010)
PermalinkVers un système en ligne d’aide à la découverte du contenu de bases de données géographiques / Ammar Mechouche (2010)
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