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BEN ABBES Ali


Modélisation de la non stationnarité des séries temporelles d’images satellites : Application à la prédiction des changements

Jeudi 15 Décembre 2016

Les Séries Temporelles d’Images Satellites (STIS) représentent une source d’information pertinente pour l’interprétation de l’occupation du sol ainsi que pour la compréhension des changements des zones géographiques. Ces changements peuvent être périodiques, progressifs ou aléatoires. Toutefois, la découverte des connaissances impose de répondre à plusieurs défis qui sont liés aux caractéristiques des STIS et à leurs contraintes. Dans cette thèse, nous nous intéressons d’abord à la modélisation de la non-stationnarité dans les STIS vu que la plupart des travaux dans la littérature développent les modèles sous l’hypothèse de la stationnarité. Cette modélisation permet de décomposer la série en trois composantes puis d’interpréter les changements en termes de ces composantes en utilisant des métriques spécifiques. Notre contribution consiste à proposer un modèle pour l’extraction des connaissances pertinentes à partir de cette décomposition des STIS. Nous utilisons l’apprentissage artificiel pour l’extraction de règles d’association floues afin d’expliquer les changements aléatoires tout en intégrant d’autres sources auxiliaires comme la température et les précipitations. Pour la génération de ces règles, nous avons appliqué les algorithmes génétiques. Dans la deuxième phase de cette thèse, nous profitons de la modélisation proposée afin de mettre en place un modèle prévisionnel basé sur les Chaînes de Markov Cachées (CMC). Nous présentons par la suite plusieurs variantes du modèle en tenant compte de la stationnarité des données (stationnaires ou non stationnaires). La performance de notre approche est évaluée en utilisant plusieurs jeux des données simulées et réelles dans le cas de végétation ainsi que l’urbain.

Membres de jury :

M. Ouajdi Korbaa, Professeur à ISITCom (Président)
M. Sami Faiz, Professeur à l’ISAMM (Rapporteur)
M. Basel Solaiman, Professeur à Telecom Bretagne(Rapporteur)
M. Engelbert MEPHU NGUIFO, Professeur à l’ISIMA (Examinateur)
M. Vincent Barra, Professeur à l’ISIMA (Directeur de thèse)
M. Imed Riadh Farah, Professeur à l’ISAMM (Directeur de thèse)