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    Analyse intra-urbaine à partir d'images satellitaires par une approche de fusion de données sur la ville de Mexico.

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    Ce document présente une analyse intra-urbaine afin d'améliorer la détection des différents tissus urbains avec une application sur la ville de Mexico. La méthode de fission-fusion est proposée ainsi qu'une méthode pour fusionner les classes existantes. Les deux méthodes se composent des étapes suivantes : premièrement, une analyse de texture, nommée étape de fission, est faite pour mieux décrire l'image, ensuite, une classification supervisée, nommée étape de fusion, est faite sur les paramètres issus de l'analyse de texture à partir des valeurs de qualité, notamment la valeur Kappa calculée sur la matrice de confusion. Ces étapes sont réalisées sur des images optiques (SPOT) et radar (ERS) de la ville de Mexico et sont suivies d'un régularisation

    Modeling and Simulating Forest Fire Spread

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    In this work we propose the use of a cellular automata defined on unstructured triangular grids to simulate forest fire propagation. This approach allows us to model computational domains with complex geometries (a domain bounded by a polygonal). It still retains the easy implementation of cellular automata and does not present the anisotropy induced by regular grids. The forest fire spread is modeled by using ignition and burning probabilities for three different fuels. Each cell assumes four states: nonflammable cell, fuel cell, burning cell and burned cell. Ignition probability is modified by effects of type of fuel, ambient temperature/relative humidity slope and wind (intensity/direction). Numerical simulations reproduce the qualitative behavior of forest fires

    Analyse du milieu urbain par une approche de fusion de données satellitaires optiques et radar

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    Cette thèse concerne l extraction et l étude du milieu urbain à partir d images de télédétection. Après avoir constaté l insuffisance de l information radiométrique, nous effectuons une analyse bibliographique des outils d analyse de la texture urbaine. Parmi ceux-ci, nous sélectionnons un paramètre de variance conditionnelle issu d un modèle markovien gaussien. Ce paramètre, estimé en chaque point de l image, nous permet d extraire un premier masque urbain. Après avoir remarqué la complémentarité des capteurs radar et optique, nous combinons l information de texture des capteurs SPOT et ERS pour affiner le masque extrait. Pour finir, nous proposons et comparons différents algorithmes supervisés de fission-fusion qui nous permettent une classification intra-urbaine. A partir des images SPOT et ERS sont extraits différents paramètres texturaux ou radiométriques. Une classification est faite sur chacun de ces paramètres. La pertinence d un paramètre pour les différentes classes est donnée par la matrice de confusion associée à la classification et calculée sur les régions d apprentissage. A partir des différentes matrices de confusion est défini l opérateur de fusion. Le site de validation est la ville de Mexico.This thesis is concerned with the analysis and extraction of urban areas in remote sensing images. As radiometric information alone is insufficient for the detection of such areas, we carry out a study of texture analysis techniques for urban scenes. Of the techniques currently available, we choose to describe texture using the conditional variance parameter of a Gaussian Markov model. This parameter, estimated at each point in the image, allows us to extract our initial urban mask. Having noted the complementary nature of radar and optical sensors, we combine the textural information of SPOT and ERS sensors to refine our mask. Finally, we propose and compare different supervised fission-fusion algorithms which allow us to perform an intra-urban classification. From the SPOT and ERS images we compute different texture and radiometric parameters. A classification is carried out using each of these parameters in turn. The importance of each parameter for each class is given by the corresponding confusion matrix which is computed using training zones. A fusion operator is defined using the different confusion matrices. The site of our study is Mexico City.NICE-BU Sciences (060882101) / SudocSudocFranceF
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