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Université Mohammed V - Agdal

Les Travaux de cette thèse s’articulent autour de deux axes : la classification pour la cartographie de l’occupation du sol et l’extraction du réseau routier à partir des images satellitaires et aériennes. Le premier axe a pour objectif de proposer une méthode de classification visant à prendre en compte le contexte spatial de l’information contenue dans une image satellitaire. Ainsi, nous avons développé une méthode de classification markovienne, avec recherche de la solution optimale par l’algorithme d’ICM (Iterated Conditional Mode). Cette méthode est paramétrée par un facteur de température qui va permettre, premièrement, de régler la tolérance des configurations désavantageuses dans le processus d’évolution de la classification, et deuxièmement, d’assurer la convergence de l’algorithme en un temps de calcul raisonnable. Parallèlement, nous avons introduit une nouvelle contrainte contextuelle de segmentation dans l’algorithme. Cette contrainte va permettre au fil des itérations d’affiner la classification en accentuant les détails détectés par les contours de segmentation. Le second axe de cette thèse est l’extraction du réseau routier à partir des images satellitaires et aériennes. Nous avons proposé une méthodologie complètement automatique à travers un système d’extraction par blocs qui agissent séparément et indépendamment sur l’image, le premier bloc opère un filtrage directionnel adaptatif, permettant ainsi de détecter les routes dans chaque fenêtre de l’image selon les directions dominantes. Quant au deuxième, il applique une segmentation, puis, il sélectionne les segments représentant des routes selon un critère de forme. Ces deux blocs apportent ainsi un type d’informations différent sur la scène étudiée. Ces résultats sont confrontés puis complétés dans un troisième bloc afin de générer une image du réseau routier. Les performances des méthodologies proposées sont vérifiées à travers des exemples sur des images satellitaires et aériennes. Les résultats expérimentaux sont encourageants.