Abstract FR:

Les capteurs radars connaissent aujourd'hui un formidable essor. Outre leur capacité à pénétrer le couvert nuageux, ce sont surtout les nouvelles informations qu'ils apportent qu'il est intéressant d'exploiter. L'objectif de cette thèse est de développer des outils automatiques ou semi-automatiques capables d'extraire des informations cartographiques d'une image radar obtenue par satellite : détection d'objets structurant le paysage (réseaux routiers, fluviaux), segmentation et classification de régions (villes, parcellaire, zones de relief), pour en donner une première interprétation. Cette thèse s'articule en deux grandes parties ; une partie de développement d'outils élémentaires permettant de mettre en évidence des objets spécifiques et une partie d'interprétation proprement dite qui réalise la fusion des résultats obtenus. La première partie de ce travail se décompose elle-même en deux temps. Dans un premier temps, des techniques de bas-niveau s'appuyant sur les propriétés statistiques de l'image radar ont été développées. Un détecteur de structures linéaires tenant compte du phénomène de spécule a été mis au point et une étude statistique approfondie de son comportement a été effectuée. Parallèlement, plusieurs discriminateurs texturaux ont été proposes et testes pour l'analyse des structures surfaciques, permettant de caractériser les régions homogènes (comme certains types de végétation, la mer calme) et hétérogènes (principalement le tissu urbain) des images. Dans un second temps, l'utilisation de techniques de plus haut niveau a permis d'extraire les éléments caractéristiques du paysage. Nos efforts ont particulièrement portes sur la détection du réseau routier, difficilement visible en raison du phénomène de speckle, et une méthode originale s'appuyant sur un champ de markov défini sur un graphe de segments a été proposée. La seconde partie de cette thèse consiste à mettre en commun en les faisant coopérer les différentes informations extraites pour obtenir une sorte de cartographie du paysage. Pour réaliser la fusion des différentes mesures délivrées par les opérateurs précédemment évoqués, nous avons choisi d'utiliser la théorie des croyances de dempster et shafer et la règle de combinaison orthogonale associée. Finalement, des relations contextuelles entre les objets, introduites en utilisant une modélisation markovienne sur le graphe d'adjacence des régions, permettent de lever les dernières ambiguïtés de l'interprétation.