Apport de la fusion d'images satellitaires multicapteurs au niveau pixel en télédétection et photo-interprétation

Le nombre croissant d'images de la Terre en provenance de capteurs satellitaires pose aux utilisateurs un probleme d'exploitation, auquel la fusion de donnees semble pouvoir apporter des solutions. Ce travail illustre l'apport de la fusion de donnees en teledetection et en photo-interpretation, sur des donnees issues des capteurs SPOT, ERS-1, et Landsat, qui sont parmi les plus utilises dans le domaine. Les specificites et complementarites de ces capteurs, de type optique (visible ou infrarouge) ou radar, ont ete prises en compte pour realiser une fusion dite heterogene. Face a la grande diversite des methodes de fusion de donnees, nous avons choisi de nous restreindre a la fusion au niveau pixel, c'est-a-dire proche du signal physique bidimensionnel, par opposition au niveau semantique. Trois developpements methodologiques majeurs ont ete realises. L'exploitation thematique des images satellitaires multispectrales se heurte souvent a une limitation de leur resolution spatiale. Afin d'y remedier, nous proposons une methode, nommee ARSIS, qui utilise une image de meilleure resolution spatiale pour ameliorer celle des images multispectrales, sans en modifier l'information spectrale. Les outils mathematiques mis en oeuvre sont l'analyse multiresolution, la transformee en ondelettes, et la modelisation des similitudes spectrales entre les images a fusionner. Des criteres d'estimation de la qualite image des produits synthetises ont ete developpes, pour pouvoir comparer la methode ARSIS aux methodes preexistantes, sur plusieurs scenes SPOT et Landsat. L'interet de la methode ARSIS tient a sa richesse conceptuelle et a un reel gain en qualite spectrale par rapport aux autres methodes. Nous avons egalement etudie quelques methodes de representation visuelle du volume de donnees, qui sont destinees a faciliter le travail de photo-interpretation et a ameliorer la qualite de l'information extraite, mais aussi a concentrer l'important volume de donnees en un minimum d'images. Les methodes de changement d'espace de representation des donnees et l'utilisation de la couleur ont ete experimentees. Les critiques des photo-interpretes sur les produits realises ont mis en evidence la necessite de prendre en compte les specificites des capteurs pour la fusion de donnees heterogenes. Nous avons donc developpe une methode de fusion heterogene optique-radar, qui consiste a extraire les objets ponctuels a fort echo radar pour les representer dans un contexte optique. Le troisieme developpement a porte sur la comparaison de differentes architectures de fusion, dont le role est de definir l'enchainement des algorithmes qui constituent une methode de fusion. L'application retenue est la classification automatique, tres utilisee en teledetection, qui permet de comparer numeriquement les performances des architectures grâce a l'utilisation d'une verite terrain. Des architectures centralisee, decentralisee, et une architecture "mixte" sont presentees. Leurs avantages et inconvenients en ternes de contraintes operationnelles, de souplesse d'utilisation, et de qualite de la classification sont discutes. Ces derniers sont illustres par la comparaison des resultats de classification des differentes architectures, pour deux classificateurs et deux sites differents. Enfin, ce travail met clairement en evidence l'apport de la fusion en classification par rapport aux traitements monocapteurs.