Advanced Spectral Unmixing and Classification methods for Hyperspectral Remote Sensing Data

Directeur de thèse :     Christian JUTTEN

Co-encadrant :     Jocelyn CHANUSSOT

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Grenoble-INP

Établissement d'origine : Universita Oegli Studi di Pavia

Financement(s) : contrat à durée déterminée

Date d'entrée en thèse : 01/10/2008

Date de soutenance : 29/07/2011

Composition du jury :
Jocelyn Chanussot, professeur, Grenoble INP
Christian Jutten, professeur, UJF
Jon Atli Benediktsson, professeur, University of Iceland (Islande)
Johannes Sveinsson, professeur, University of Iceland (Islande)
Melba Crawford, professeur, Purdue University (EE.UU.)
Jean-Yves Tourneret, professeur, ENSEEIHT - IRIT (INP Toulouse)
Paul Scheunders, professeur, University of Antwerp (Beligique)
Antonio Plaza, professeur associé, University of Extremadura (Espagne)

Résumé : La thèse propose des nouvelles techniques pour la classification et le démelange spectral des images obtenus par télédétection iperspectrale. Les problèmes liées au données (notamment très grande dimensionalité, présence de mélanges des pixels) ont été considerés et des techniques innovantes pour résoudre ce problèmes. Nouvelles méthodes de classification avancées basées sur l'utilisation des méthodes traditionnel de réduction des dimension et l'integration de l'information spatiale ont été développés. De plus, les méthodes de démelange spectral ont été utilisés conjointement pour ameliorer la classification obtenu avec les méthodes traditionnel, donnant la possibilité d'obtenir aussi une amélioration de la résolution spatial des maps de classification grâce à l'utilisation de l'information à niveau sous-pixel.