Fusion d'images par la théorie de Dezert-Smarandache (DSmT) en vue d'applications en télédétection (Thèse doctorale) (French Edition)

 
9781599733364: Fusion d'images par la théorie de Dezert-Smarandache (DSmT) en vue d'applications en télédétection (Thèse doctorale) (French Edition)
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Thèse dirigée par Pr. Driss Mammass, préparée au Laboratoire Image et Reconnaissance de Formes-Systèmes Intelligents et Communicants IRF-SIC, soutenue le 22 juin 2013, Agadir, Maroc. L'objectif de cette thèse est de fournir à la télédétection des outils automatiques de la classification et de la détection des changements d'occupation du sol utiles à plusieurs fins, dans ce cadre, nous avons développé deux méthodes générales de fusion utilisées pour la classification des images et la détection des changements utilisant conjointement l'information spatiale obtenue par la classification supervisée ICM et la théorie de Dezert-Smarandache (DSmT) avec des nouvelles règles de décision pour surmonter les limites inhérentes des règles de décision existantes dans la littérature. L'ensemble des programmes de cette thèse ont été implémentés avec MATLAB et les prétraitements et visualisation des résultats ont été réalisés sous ENVI 4.0, ceci a permis d'effectuer une validation des résultats avec précision et dans des cas concrets. Les deux approches sont évaluées sur des images LANDSAT ETM+ et FORMOSAT-2 et les résultats sont prometteurs. The main objective of this thesis is to provide automatic remote sensing tools of classification and of change detection of land cover for many purposes, in this context, we have developed two general methods used for classification fusion images and change detection using joint spatial information obtained by supervised classification ICM and Dezert-Smarandache theory (DSmT) with new decision rules to overcome the limitations of decision rules existing in the literature. All programs of this thesis have been implemented in MATLAB and C language and preprocessing and visualization of results were achieved in ENVI 4.0, this has allowed for a validation of the results accurately and in concrete cases. Both approaches are evaluated on LANDSAT ETM + and FORMOSAT-2 and the results are promising.

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