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Suite à une profusion de données multi-sources de résolutions spatiales, spectrales et temporelles sans précédent, le problème de la reconnaissance dans les images complexes par télédétection de l’environnement est récemment devenu un défi à relever, avec la possibilité de considérer de nouvelles applications importantes. Cependant, il n’existe pas ou peu de cadre méthodologique pour traiter les données à des échelles spatiales et temporelles multiples : les méthodes de reconnaissance utilisées sont souvent des applications directes des méthodes classiques de classification et de modélisation.

Le but du projet ASTERIX (Analyse Spatio­-temporelle pour la Télédétection de l'Environnement par Reconnaissance dans les Images compleXes), et son caractère novateur, est de fournir des méthodes, algorithmes et logiciels dans le domaine de l’analyse d’image et de l’apprentissage automatique afin d’aider à la reconnaissance dans les images complexes, en prenant explicitement en compte la spécificité des images de télédétection. Dans ce contexte, les principaux verrous scientifiques concernent la dimensionnalité, l'hétérogénéité, le volume, le caractère spatio-temporel, et l'évolution temporelle des données images.

Outre des développements méthodologiques permettant l’avancée de l’état de l’art dans les domaines du traitement des images et de l’apprentissage automatique dans un contexte de reconnaissance au sein d’images complexes, les résultats attendus lors du projet ASTERIX consistent en un ensemble de solutions concrètes à des problèmes cruciaux posés en télédétection de l’environnement, et plus précisément dans deux milieux privilégiés, littoral et montagnard, en considérant dans le premier cas la dynamique d’objets environnementaux indicateurs de l’évolution du littoral, et dans le second cas la dynamique de colonisation des prairies par le frêne dans les Hautes-Pyrénées et la dynamique de processus géologiques (glaciers et glissements de terrain).