Abstract FR:

Notre recherche se situe dans le cadre d'un systeme expert specialise dans l'interpretation des images satellite et la resolution de problemes de teledetection. Notre travail se situe essentiellement dans la partie du systeme expert permettant l'evaluation et le calcul automatique du contexte topographique au niveau de chaque point. Dans une premiere partie, nous avons developpe une nouvelle methode permettant l'evaluation de la distance reelle entre chaque pixel de l'image et un objet quelconque defini par sa position geographique. L'avantage de la nouvelle mesure de distance reside dans le fait que les effets topographiques modelises par un modele numerique de terrain sont pris en compte. Nous avons ensuite defini une nouvelle methode d'extraction automatique du reseau hydrographique multi-niveau a partir d'un modele numerique de terrain. La seconde partie de notre etude a ete consacree au developpement de nouvelles techniques pour l'evaluation des premisses de regles modelisant des connaissances structurelles. Nous avons defini en premiere etape une methode de segmentation floue, permettant la description de chaque image de coefficients d'appartenance par un ensemble de regions floues. Chaque region floue ainsi extraite sera transformee en un ensemble aleatoire constitue par un ensemble fini de regions ordinaires representant les differentes possibilites de representation de la region floue de depart (region inconnue). Nous avons ensuite developpe un nouvel algorithme permettant a partir d'une connaissance structurelle de transformer un ensemble aleatoire en un autre, en s'assurant que la region floue representee par l'ensemble aleatoire final verifie plus ce contexte topologique. L'application de ces nouvelles techniques a la classification des images satellite par notre systeme expert et qui fusionne donnees numeriques et symboliques est un pas important vers la classification automatique des images satellite