Thèse : Approche collaborative et qualité des données et des connaissances en analyse multi-paradigme d'images de télédétection

Soutenance de thèse : Andrés TROYA-GALVIS

Équipe : SDC

Titre : Approche collaborative et qualité des données et des connaissances en analyse multi-paradigme d'images de télédétection

Résumé : L'interprétation automatique d'images de télédétection à très haute résolution spatiale est une tâche complexe mais nécessaire. Les méthodes basées objet sont couramment employées pour traiter ce type d'images. Elles consistent à construire les objets d'intérêt au moyen d'une étape de segmentation puis à les classifier en utilisant des méthodes de fouille de données. La majorité des travaux entrepris dans ce domaine considèrent la segmentation et la classification de manière indépendante. Or, ces deux étapes cruciales du processus sont fortement liées. Dans cette thèse, nous proposons deux approches différentes basées sur la qualité des données et des connaissances, pour initialiser, guider et évaluer un processus collaboratif de manière objective :

1. Une première approche basée sur une stratégie d'extraction mono-classe qui permet de se focaliser sur les propriétés particulières d'une classe donnée afin de mieux labelliser les objets de cette classe par rapport au reste.
2. Une deuxième approche multi-classe offrant deux stratégies différentes d'agrégation d'extracteurs mono-classes qui permet l'obtention d'une image entièrement labellisée de manière automatique.

La thèse a été dirigée par Pierre Gançarski, professeur à l'Université de Strasbourg et co-dirigée par Laure Berti-Équille, directrice de recherches à l'IRD Montpellier.

La présentation en français aura lieu le jeudi 6 octobre 2016 à 10h30 dans l'amphithéâtre A301 du pôle API à Illkirch.