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Soutenance de thèse d'Emmanuelle Cano

Soutenance de thèse d'Emmanuelle Cano

Emmanuelle Cano soutiendra sa thèse intitulée "Cartographie des formations végétales naturelles à l’échelle régionale par classification de séries temporelles d’images satellitaires" le mercredi 15 juin à 14h à l’Université de Rennes 2 (Place du recteur Henri Le Moal), en salle Jacques Léonard, bâtiment A.

Composition du jury :

Marc ROBIN, Professeur, Université de Nantes / Président

Thomas HOUET, Chargé de recherche HDR, Université Jean Jaurès, Toulouse / Rapporteur

Catherine MERING, Professeure, Université Paris-Diderot / Rapporteur

Michel DESHAYES, Ingénieur de recherche, GEO, Genève / Examinateur

Véronique CHERET, Enseignant-chercheur EI-Purpan, Toulouse / Co-directrice de thèse

Laurence HUBERT-MOY, Professeure, Université Rennes 2 / Directrice de thèse

Résumé :

La cartographie du couvert végétal est un outil essentiel au suivi et à la gestion et des milieux « naturels ». Ainsi, des cartes caractérisant les peuplements purs ou les mélanges d’essences forestières à l’échelle régionale sont nécessaires pour effectuer le suivi et la gestion des milieux forestiers. Les séries temporelles d’images satellitaires optiques à moyenne résolution spatiale, peuvent permettre de satisfaire ce besoin, à condition que la classification de ces séries soit suffisamment précise.

L’objectif de cette thèse est d’améliorer la procédure de classification supervisée d’une série temporelle afin de produire des cartes à l’échelle régionale détaillant la composition en essences de la végétation forestière. Les travaux ont consisté à étudier l’apport de la stratification du site d’étude, l’influence des caractéristiques de la série temporelle (composition et résolution spatiale) ainsi que l’effet du choix de l’algorithme de classification sur la qualité des résultats.

Quelle que soit la résolution spatiale des images utilisées, l’analyse de la procédure de classification supervisée des séries temporelles, appliquée ici à la cartographie forestière, permet la définition d’une configuration optimale de cette procédure qui améliore sensiblement la qualité et la précision des résultats obtenus.