Correction of "Cloud Removal By Fusing Multi-Source and Multi-Temporal Images"

Remote sensing images often suffer from cloud cover. Cloud removal is required in many applications of remote sensing images. Multitemporal-based methods are popular and effective to cope with thick clouds. This paper contributes to a summarization and experimental comparation of the existing multitemporal-based methods. Furthermore, we propose a spatiotemporal-fusion with poisson-adjustment method to fuse multi-sensor and multi-temporal images for cloud removal. The experimental results show that the proposed method has potential to address the problem of accuracy reduction of cloud removal in multi-temporal images with significant changes.Comment: This is a correction version of the accepted IGARSS 2017 conference pape

Deep internal learning for inpainting of cloud-affected regions in satellite imagery

Cloud cover remains a significant limitation to a broad range of applications relying on optical remote sensing imagery, including crop identification/yield prediction, climate monitoring, and land cover classification. A common approach to cloud removal treats the problem as an inpainting task and imputes optical data in the cloud-affected regions employing either mosaicing historical data or making use of sensing modalities not impacted by cloud obstructions, such as SAR. Recently, deep learning approaches have been explored in these applications; however, the majority of reported solutions rely on external learning practices, i.e., models trained on fixed datasets. Although these models perform well within the context of a particular dataset, a significant risk of spatial and temporal overfitting exists when applied in different locations or at different times. Here, cloud removal was implemented within an internal learning regime through an inpainting technique based on the deep image prior. The approach was evaluated on both a synthetic dataset with an exact ground truth, as well as real samples. The ability to inpaint the cloud-affected regions for varying weather conditions across a whole year with no prior training was demonstrated, and the performance of the approach was characterised

Cloud Detection And Information Cloning Technique For Multi Temporal Satellite Images

Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2017Thesis (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2017Uzaktan algılanmış uydu görüntülerinde atmosfer etkilerinden kaynaklı olarak ortaya çıkan bölgesel bulutlar ve bu bulutların gölgeleri, yapılan çalışmalarda problem oluşturan temel gürültü kaynaklarındandır. Değişim analizi, NDVI hesaplama gibi önemli dijital işlemlerde bulut ve gölge bölgeleri, genel olarak yanıltıcı sonuçlar veren bölgeler olduğundan dijital işlemler çoğu zaman bu alanlar maskelenerek gerçekleştirilmektedir. Bu problem birçok çalışmada aynı bölgeden farklı zamanlarda elde edilmiş uydu görüntüleri ile mozaikleme yapılarak aşılmıştır. Ancak, mozaikleme sırasında oluşan spektral ve dokusal bozulmalar çalışmaları olumsuz etkilemektedir. Görüntünün çekilme anına bir daha dönülemeyeceğinden, bulutsuz bir görüntü elde etmek önemli bir süreç haline gelmektedir. Google Earth gibi sık kullanılan harita araçları aynı bölgeye ait çekilmiş birçok görüntü kullanarak bu görüntülerin ortalamalarından bulutsuz mozaikler elde ederek kullanıcılara sunmaktadır. Bu çalışmada bulutlu görüntüler çok zamanlı bulutsuz görüntülerden klonlama yapılarak bulutsuz hale getirilecektir. Diğer benzer çalışmalara ek olarak, klonlama süreci bir fotoğraf düzenleme işleminden öte görüntünün spektral özellikleri kullanılarak gerçekleştirilerek en yakın tarih ve spektral benzerlik göz önünde bulundurularak bulutsuz görüntü elde edilecektir. Üretilen bulutsuz görüntüde oluşan kenar bozulma etkileri çeşitli filtreler ile azaltılacaktır. Geliştirilen yöntem farklı zamanlarda çekilmiş Landsat-8 uydu görüntüleri ile test edilmiştir. Görüntüde bulunan bulutların belirlenmesi, bulut klonlama işleminin gerçekleştirilmesi için ilk aşama ve doğruluğu direkt olarak klonlama doğruluğu etkileyen bir süreçtir. Bulutların oluşturduğu parlaklık ve gölgelerinin oluşturduğu kararmalar birçok veri analizini olumsuz etkilemektedir. Bu etkiler, atmosferik düzeltmede oluşacak zorluklar, NDVI değerlerinin yükselmesi, sınıflandırmadaki hatalar ve değişim analizinin yanlış gerçekleştirilmesi şeklinde olabilir. Tüm bu etkilerin doğrultusunda, uzaktan algılama görüntülerinde bulutlar ve gölgeleri önemli bir gürültü kaynağı olduğundan bunların dijital işlemlerden önceki ilk aşamada belirlenmesi önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Landsat-8 görüntüleri kullanılarak ve mevcut ısıl bantların da yardımıyla, bulut ve gölgelerinin belirlenmesi için bölütleme tabanlı bir kural dizisi ile uygulanan bir yöntem önerilmiş ve test edilmiştir. Çalışmaya temel olan bulut belirleme algoritması, ACCA ve Fmask algoritmalarının geliştirilmiş, sadeleştirilmiş, otomatize edilmiş ve bölütleme tabanlı uyarlanmış bir sürümü olarak değerlendirilebilir . Bu yöntem sayesinde, spektral özellikler ve geometrik özellikler bir arada kullanılarak Landsat 8 görüntülerinden bulut ve bulut gölgeleri belirlenmiştir. Spektral ve geometrik özelliklerin yanı sıra Landsat ısıl bant verileri ile, bulut-gölge ve soğuk yüzey (kar, buz) ayırımı güçlendirilmiştir. Komşuluk ilişkileri kullanılarak, belirlenen bulut alanları etrafındaki bulut gölgelerinin belirleme doğruluğu arttırılmıştır. Geliştirilen algoritma, dört farklı bölge için farklı zamanlarda çekilmiş Landsat görüntüleri üzerinde test edilerek değerlendirilmiştir. Bulut belirleme algoritmasında temel olarak Landsat 8 görüntülerinin OLI ve ısıl bantları kullanılmaktadır. Landsat-8 verileri, DN değerler olarak işlenmemiş halde sağlanmaktadır. Bu veriler, Landsat verileri ile birlikte gelen meta veri dosyasında (MTL) verilen oranlama katsayıları ile atmosfer üstü yansıtım değerlerine ve radyans değerlerine dönüştürülebilmektedir. Böylece veriler fiziksel anlamı olan birimlere dönüştürülmüş olur. Meta veri dosyasında sağlanan ısıl bant katsayıları ile ısıl bant verileri, parlaklık sıcaklığı bilgisine dönüştürülebilmektedir. OLI bantları atmosfer üstü yansıtım değerlerine (ToA), ısıl bantlar ise parlaklık sıcaklığına dönüştürülerek algoritmada kullanılmıştır. Yansıtım değerlerine dönüştürülen görüntülerde bulut alanlarının belirlenmesi için öncelikle bölütleme algoritması ile görüntü süper-piksellere ayrılmış ve kural tabanlı bir sınıflandırma dizisi uygulanarak bulut alanları görüntü üzerinden belirlenmiştir. Bulut alanlarının belirlenmesinden sonra, spektral testler ve bulut alanlarının komşuluk ilişkileri değerlendirilerek bulut gölgesi alanları da belirlenmiştir. Süper pikseller, pikselleri anlamlı gruplar halinde birleştirerek, piksel grupları oluşturmak için kullanılmaktadır. Görüntüdeki aynı bilgiye sahip olan piksellerin birleştirilmesi ile görüntü işleme amaçlı işlemlerin hızı da yüksek oranda artmaktadır. K-ortalamalar (K-means) yönteminin mekânsal özelliklerini de kullanan bir uyarlamasını temel alarak süper pikselleri üreten SLIC algoritması da bu amaçla kullanılan etkin yöntemlerden biridir. Bulut süper piksellerinin üretilmesinde SLIC yöntemi kullanılmıştır. Görüntülerden bulut alanlarının belirlenmesi için, bulutların spektral karakteristiğinin belirlenmesi ile işleme başlanmıştır. Görüntü üzerinden toplanan bulut noktalarının spektral imzaları karşılaştırılmıştır. Algoritma bu imzalar temel alınarak geliştirilmiştir. Bulut özelliklerine benzer şekilde, bulut gölgesi alanlarının sınıflandırılmasında da, görüntü üzerinden toplanan bulut noktalarının spektral imzalarının yorumlanmasını temel alan bir yöntem ile ısıl bandı devre dışı bırakan bir bant oranlama indeksi geliştirilmiştir. Bu indeks ile gölge alanlarının değeri diğer arazi örtüsü özelliklerinden keskin bir şekilde ayrıldığından eşik değeri belirlenmesi dinamik olarak gerçekleştirilebilmektedir. İkinci olarak, farklı gölge alanlarının, bulut gölgeleri ile karışmasını önlemek amacıyla görüntü özniteliklerinden olan güneş azimut açısı kullanılarak tüm bulut bölgelerinin bu açı ile doğru orantılı şekilde belli bir uzaklıkta izdüşümü alınmıştır. Bu izdüşüm alanlar, potansiyel gölge alanlarını ifade etmektedir. Gölge alan belirleme indeksi sonucu ile bu izdüşüm alanların kesişimi final gölge bölgelerinin sınıflandırılmasında kullanılmıştır Bulut ve gölgelerinin belirlenmesi, uzaktan algılamada uzun zamandır üzerinde çalışılan ve birçok yöntemin geliştirildiği bir konudur. Bu yöntemler kimi zaman yeterli doğrulukta sonuçlar verirken, kimi zaman da yeterli doğruluğu sağlayamamaktadır. Piksel tabanlı yöntemlerin yanı sıra, görüntüyü süper-piksellere ayıran bölütleme tabanlı yöntemlerin bulut ve gölge belirlemede kullanılması yeni bir konudur. Bu şekilde, görüntü, homojen özellikler sergileyen piksel gruplarına ayrılarak, hem hesaplama gücü azaltılmakta, hem de nesne tabanlı bir yaklaşım sergilendiğinden, sınıflandırılması hedeflenen özellikler geometrik karakteristikleri bakımından etkin bir şekilde görüntü üzerinden elde edilebilmektedir. Bu çalışmada geliştirilen bulut ve gölge belirleme algoritmaları ile bölütleme tabanlı bir yaklaşım bu kapsamda uygulanmıştır. İlk aşamada elde edilen süper-piksellerin doğruluğu sınıflandırma doğruluğunu doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle küçük bir ölçek parametresi seçilerek süper-piksellerin boyutları küçük tutulmuş ve piksel gruplamaları homojen tutularak, heterojen süper-piksellerin oluşması olasılığı azaltılmıştır. Bulut ve gölge gibi nesneler, parlak ve koyu yansıtım değerleri nedeniyle görüntü üzerindeki spektral karakteristikleri belirgin bir şekilde oluşan özelliklerdir. Bu bilgiler esas alınarak SLIC algoritması ile etkin bir bölütleme uygulanarak bulut ve gölge alanları süper-piksellere ayrılmıştır. Spektral tabanlı bir yaklaşımla geliştirilen indeksler ile kural seti şeklinde bir yapı kurularak; parlaklık sıcaklığı, güneş açısı, NDSI, NDWI gibi özellikler de sınıflandırma kural setine eklenerek, çok kriterli bir yapıda bulut ve gölge alanları görüntü üzerinden belirlenmiştir. Burada yeni bir yaklaşım olan bulut-gölge izdüşümü yaklaşımı ile bulut ve gölge arasındaki geometrik bağıntı kullanılarak gölge sınıflandırması doğruluğu arttırılmıştır. Tüm bu sonuçlar farklı bölgelerden alınmış görüntüler üzerindeki aynı parametreler ile koşturularak, yöntemin transfer edilebilirliği test edilmiştir. ACCA, Fmask gibi algoritmaların yanında, burada geliştirilen algoritma, transfer edilebilirliği, süper-piksel tabanlı olması sebebiyle getirdiği işlem kolaylığı ve basitleştirilmiş işlem adımları ile kullanışlılığını kanıtlamıştır. Bulut ve gölge alanlarının tespitinden sonra klonlama işlemine altlık oluşturacak bulut maskeleri elde edilmiştir. Bulut alanlarının, bulutsuz görüntülerden hangisi seçilerek klonlanılmasına görüntüler arasında yapılan spektral benzerlik testleri ile karar verilmiştir. Tüm bu görüntülerin bulutlu görüntüye olan korelesyonları hesaplanarak korelasyonu en yüksek olan görüntü bilgi aktarımı için kullanılmıştır. Görüntülerin klonlanmasında, bulutlu görüntünün çekildiği tarihe en yakın 3 aylık görüntüler girdi olarak alınmıştır. Tespit edilen bulut alanları ayrı ayrı analiz edilerek, öncelikle seçilen alana yakın tarihli görüntülerde aynı bölgenin bulutsuz olup olmadığı görüntülerin kesişimleri alınarak test edilmiştir. Bu testin sonrasında bulutsuz görüntüler ile bulutlu görüntü arasında korelasyonu en yüksek görüntüden taşırma algoritması ile (Flood Fill) bilgi aktarımı yapılarak bulutsuz görüntü elde edilmiştir Görüntülerin klonlanmasından sonra oluşan kenar bozulma etkilerinin düzeltilmesi için, klonlanan bölge sınırlarına ortalama filtresi (mean filter, averaging filter) uygulanmıştır. Görüntülerin klonlanmasının ardından, üretilen bulutsuz görüntülerin yakın zaman ait bulutsuz görüntülere olan benzerliği, Yapısal Benzerlik İndeksi Yöntemi (YBIY) (Structural Similarity Index) ile test edilmiştir. YBIY iki resim arasındaki benzerliğin ölçülmesi için geliştirilmiş, Karesel Ortalama Hata’nın (KOH) geliştirilmiş bir sürümü olan ve sık kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, karşılaştırılan görüntülerden birisini mutlak doğru olarak kabul ederek, diğer görüntünün bu görüntüden sapmasını tespit etmektedir. Görüntünün kontrast ve spektral özelliklerini yanı sıra, yapısal bozulmalarını da hesaplamaya kattığından çalışma için uygun yöntem olarak belirlenmiş ve uygulanmıştır. Bulutlu görüntülerdeki bulutların giderilmesi uzaktan algılama disiplini üzerinde çalışanların uzun zamandır çalıştığı bir konudur. Sis etkisinin giderilmesi için bazı spektral yöntemler geliştirilmiş olsa da, geçirimsiz bulutların giderilmesi ancak farklı zamanlı uydu görüntülerinden bilgi aktarımı ile gerçekleşmektedir. Bu çalışmada, yapılan diğer çalışmalarda kazanılan bulut belirleme başarımının sonrasında bu bilgi kullanılarak görüntüde bulunan bulutların, aynı bölgeden çekilmiş farklı zamanlı görüntülerden bilgi aktarımı ile bulutsuz hale getirilmesi sağlanmıştır. Diğer bulutsuz görüntü elde etme yöntemlerinin yanı sıra, bulutlu alanların bulutsuz görüntülerden klonlanması sırasında, görüntülerin spektral ve yapısal özelliklerini korumak ön planda tutulmuştur. Farklı görüntü benzerlik ve görüntü kalitesi yöntemleri kullanılarak sadece görsellik önde tutulmadan spektral ve yapısal bilgiyi de koruyan bir yöntem geliştirilmiştir.One of the main sources of noises in remote sensing satellite images are regional clouds and shadows of these clouds caused by atmospheric conditions. In many studies, these clouds and shadows are masked with multitemporal images taken from the same area to decrease effects of misclassification and deficiency in different image processing techniques, such as change detection and NDVI calculation. This problem is surpassed in many studies by mosaicking with different images obtained from different acquisition dates of the same region. The main step of all these studies that cover cloud cloning or cloud detection is the detection of clouds from a satellite image. In this study, clouds and shadow patches are classified by using a spectral feature based rule set created after segmentation process of Landsat 8 image. Not only spectral characteristics but also structural parameters like pattern, area and dimension are used to detect clouds and shadows. Information of cloud projection is used to strengthen cloud shadow classification. Rule set of classification is developed within a transferable approach to reach a scene independent solution. Results are tested with different satellite images from different areas to test transferability and compared to other state-of art methods in the literature. Detection of clouds and cloud shadows features correctly is the main step of cloning procedure to create cloudless image from multitemporal image dataset. Multitemporal image dataset is used to find best image to clone cloud image. Choosing best image for cloning process is an important step for reliable cloning. Statistical and seasonal similarity tests are used to find best image to clone cloud covered image. Vector intersections are used to find cloudless images between multitemporal dataset. Flood Fill method is used to create cloudless image from cloud covered image by using information extraction from cloudless images in dataset. Accuracy of cloning process is tested by using SSIM index to find structural and spectral similarity to cloudless image. All cloning results are tested with different image from different regions to check transferability of study. This study can be regarded as a scientific approach to create cloudless image mosaics for each kind of application. Method in this thesis is a scientific approach to well-known methods of famous cloudless mosaic generation methods of Google, Mapbox Co. etc. for creation of visually good-looking base maps for web maps.DoktoraPh.D

Remote Sensing of Coastal Wetlands: Long term vegetation stress assessment and data enhancement technique

Apalachicola Bay in the Florida panhandle is home to a rich variety of salt water and freshwater wetlands but unfortunately is also subject to a wide range of hydrologic extreme events. Extreme hydrologic events such as hurricanes and droughts continuously threaten the area. The impact of hurricane and drought on both fresh and salt water wetlands was investigated over the time period from 2000 to 2015 in Apalachicola Bay using spatio-temporal changes in the Landsat based NDVI. Results indicate that salt water wetlands were more resilient than fresh water wetlands. Results also suggest that in response to hurricanes, the coastal wetlands took almost a year to recover while recovery following a drought period was observed after only a month. This analysis was successful and provided excellent insights into coastal wetland health. Such long term study is heavily dependent on optical sensor that is subject to data loss due to cloud coverage. Therefore, a novel method is proposed and demonstrated to recover the information contaminated by cloud. Cloud contamination is a hindrance to long-term environmental assessment using information derived from satellite imagery that retrieve data from visible and infrared spectral ranges. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is a widely used index to monitor vegetation and land use change. NDVI can be retrieved from publicly available data repositories of optical sensors such as Landsat, Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) and several commercial satellites. Landsat has an ongoing high resolution NDVI record starting from 1984. Unfortunately, the time series NDVI data suffers from the cloud contamination issue. Though simple to complex computational methods for data interpolation have been applied to recover cloudy data, all the techniques are subject to many limitations. In this paper, a novel Optical Cloud Pixel Recovery (OCPR) method is proposed to repair cloudy pixels from the time-space-spectrum continuum with the aid of a machine learning tool, namely random forest (RF) trained and tested utilizing multi-parameter hydrologic data. The RF based OCPR model was compared with a simple linear regression (LR) based OCPR model to understand the potential of the model. A case study in Apalachicola Bay is presented to evaluate the performance of OCPR to repair cloudy NDVI reflectance for two specific dates. The RF based OCPR method achieves a root mean squared error of 0.0475 sr?1 between predicted and observed NDVI reflectance values. The LR based OCPR method achieves a root mean squared error of 0.1257 sr?1. Findings suggested that the RF based OCPR method is effective to repair cloudy values and provide continuous and quantitatively reliable imagery for further analysis in environmental applications

Geo-rectification and cloud-cover correction of multi-temporal Earth observation imagery

Over the past decades, improvements in remote sensing technology have led to mass proliferation of aerial imagery. This, in turn, opened vast new possibilities relating to land cover classification, cartography, and so forth. As applications in these fields became increasingly more complex, the amount of data required also rose accordingly and so, to satisfy these new needs, automated systems had to be developed. Geometric distortions in raw imagery must be rectified, otherwise the high accuracy requirements of the newest applications will not be attained. This dissertation proposes an automated solution for the pre-stages of multi-spectral satellite imagery classification, focusing on Fast Fourier Shift theorem based geo-rectification and multi-temporal cloud-cover correction. By automatizing the first stages of image processing, automatic classifiers can take advantage of a larger supply of image data, eventually allowing for the creation of semi-real-time mapping applications

ADDRESSING GEOGRAPHICAL CHALLENGES IN THE BIG DATA ERA UTILIZING CLOUD COMPUTING

Processing, mining and analyzing big data adds significant value towards solving previously unverified research questions or improving our ability to understand problems in geographical sciences. This dissertation contributes to developing a solution that supports researchers who may not otherwise have access to traditional high-performance computing resources so they benefit from the “big data” era, and implement big geographical research in ways that have not been previously possible. Using approaches from the fields of geographic information science, remote sensing and computer science, this dissertation addresses three major challenges in big geographical research: 1) how to exploit cloud computing to implement a universal scalable solution to classify multi-sourced remotely sensed imagery datasets with high efficiency; 2) how to overcome the missing data issue in land use land cover studies with a high-performance framework on the cloud through the use of available auxiliary datasets; and 3) the design considerations underlying a universal massive scale voxel geographical simulation model to implement complex geographical systems simulation using a three dimensional spatial perspective. This dissertation implements an in-memory distributed remotely sensed imagery classification framework on the cloud using both unsupervised and supervised classifiers, and classifies remotely sensed imagery datasets of the Suez Canal area, Egypt and Inner Mongolia, China under different cloud environments. This dissertation also implements and tests a cloud-based gap filling model with eleven auxiliary datasets in biophysical and social-economics in Inner Mongolia, China. This research also extends a voxel-based Cellular Automata model using graph theory and develops this model as a massive scale voxel geographical simulation framework to simulate dynamic processes, such as air pollution particles dispersal on cloud

Suivi écologique des prairies semi-naturelles : analyse statistique de séries temporelles denses d'images satellite à haute résolution spatiale

ID ProdINRA 415874Grasslands are a significant source of biodiversity in farmed landscapes that is important to monitor. New generation satellites such as Sentinel-2 offer new opportunities for grassland’s monitoring thanks to their combined high spatial and temporal resolutions. Conversely, the new type of data provided by these sensors involves big data and high dimensional issues because of the increasing number of pixels to process and the large number of spectro-temporal variables. This thesis explores the potential of the new generation satellites to monitor biodiversity and factors that influence biodiversity in semi-natural grasslands. Tools suitable for the statistical analysis of grasslands using dense satellite image time series (SITS) with high spatial resolution are provided. First, we show that the spectro-temporal response of grasslands is characterized by its variability within and among the grasslands. Then, for the statistical analysis, grasslands are modeled at the object level to be consistent with ecological models that represent grasslands at the field scale. We propose to model the distribution of pixels in a grassland by a Gaussian distribution. Following this modeling, similarity measures between two Gaussian distributions robust to the high dimension are developed for the classification of grasslands using dense SITS: the High-Dimensional Kullback-Leibler Divergence and the α-Gaussian Mean Kernel. The latter out-performs conventional methods used with Support Vector Machines for the classification of grasslands according to their management practices and to their age. Finally, indicators of grassland biodiversity issued from dense SITS are proposed through spectro-temporal heterogeneity measures derived from the unsupervised clustering of grasslands. Their correlation with the Shannon index is significant but low. The results suggest that the spectro-temporal variations measured from SITS at a spatial resolution of 10 meters covering the period when the practices occur are more related to the intensity of management practices than to the species diversity. Therefore, although the spatial and spectral properties of Sentinel-2 seem limited to assess the species diversity in grasslands directly, this satellite should make possible the continuous monitoring of factors influencing biodiversity in grasslands. In this thesis, we provided methods that account for the heterogeneity within grasslands and enable the use of all the spectral andtemporal information provided by new generation satellites.Les prairies représentent une source importante de biodiversité dans les paysages agricoles qu’il est important de surveiller. Les satellites de nouvelle génération tels que Sentinel-2 offrent de nouvelles opportunités pour le suivi des prairies grâce à leurs hautes résolutions spatiale et temporelle combinées. Cependant, le nouveau type de données fourni par ces satellites implique des problèmes liés au big data et à la grande dimension des données en raison du nombre croissant de pixels à traiter et du nombre élevé de variables spectro-temporelles. Cette thèse explore le potentiel des satellites de nouvelle génération pour le suivi de la biodiversité et des facteurs qui influencent la biodiversité dans les prairies semi-naturelles. Des outils adaptés à l’analyse statistique des prairies à partir de séries temporelles d’images satellites (STIS) denses à haute résolution spatiale sont proposés. Tout d’abord, nous montrons que la réponse spectro-temporelle des prairies est caractérisée par sa variabilité au sein des prairies et parmi les prairies. Puis, pour les analyses statistiques, les prairies sont modélisées à l’échelle de l’objet pour être cohérent avec les modèles écologiques qui représentent les prairies à l’échelle de la parcelle. Nous proposons de modéliser la distribution des pixels dans une prairie par une loi gaussienne. A partir de cette modélisation, des mesures de similarité entre deux lois gaussiennes robustes à la grande dimension sont développées pour la classification des prairies en utilisant des STIS denses: High-Dimensional Kullback-Leibler Divergence et α-Gaussian Mean Kernel. Cette dernière est plus performante que les méthodes conventionnelles utilisées avec les machines à vecteur de support (SVM) pour la classification du mode de gestion et de l’âge des prairies. Enfin, des indicateurs de biodiversité des prairies issus de STIS denses sont proposés à travers des mesures d’hétérogénéité spectro-temporelle dérivées du clustering non supervisé des prairies. Leur corrélation avec l’indice de Shannon est significative mais faible. Les résultats suggèrent que les variations spectro-temporelles mesurées à partir de STIS à 10 mètres de résolution spatiale et qui couvrent la période où ont lieu les pratiques agricoles sont plus liées à l’intensité des pratiques qu’à la diversité en espèces. Ainsi, bien que les propriétés spatiales et temporelles de Sentinel-2 semblent limitées pour estimer directement la diversité en espèces des prairies, ce satellite devrait permettre le suivi continu des facteurs influençant la biodiversité dans les prairies. Dans cette thèse, nous avons proposé des méthodes qui prennent en compte l’hétérogénéité au sein des prairies et qui permettent l’utilisation de toute l’information spectrale et temporelle fournie par les satellites de nouvelle génération