Exploitation de séries temporelles d'images multi-sources pour la cartographie des surfaces en eau

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Bioresita, Filsa
Copyright Year	2019
Abstract	Les eaux de surface sont des ressources importantes pour la biosphere et l'anthroposphere. Elles favorisent la preservation des habitats, le developpement de la biodiversite et le maintien des services ecosystemiques en controlant le cycle des nutriments et le carbone a l’echelle mondiale. Elles sont essentielles a la vie quotidienne de l’homme, notamment pour l'irrigation, la consommation d’eau potable, la production hydro-electrique, etc. Par ailleurs, lors des inondations, elles peuvent presenter des dangers pour l'homme, les habitations et les infrastructures. La surveillance des changements dynamiques des eaux de surface a donc un role primordial pour guider les choix des gestionnaires dans le processus d’aide a la decision. L’imagerie satellitaire constitue une source de donnees adaptee permettant de fournir des informations sur les eaux de surface. De nos jours, la teledetection satellitaire a connu une revolution avec le lancement des satellites Sentinel-1 (Radar) et Sentinel-2 (Optique) qui disposent d’une haute frequence de revisite et d’une resolution spatiale moyenne a elevee. Ces donnees peuvent fournir des series temporelles essentielles pour apporter davantage d'informations afin d'ameliorer la capacite d'observation des eaux de surface. L’exploitation de telles donnees massives et multi-sources pose des defis en termes d’extraction de connaissances et de processus de traitement d’images car les chaines de traitement doivent etre le plus automatiques possibles. Dans ce contexte, l'objectif de ce travail de these est de proposer de nouvelles approches permettant de cartographier l’extension spatiales des eaux de surface et des inondations, en explorant l'utilisation unique et combinee des donnees Sentinel-1 et Sentinel-2.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02316363/document
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article