Soutenance de thèse de Diogone SYLLA - Laboratoire LSIS

Le Bureau des Études Doctorales a le plaisir de vous informer que

Monsieur Diogone SYLLA,

Doctorant au laboratoire LSIS - Laboratoire des Sciences de l’Information et des Systèmes – UMR CNRS 7296, rattaché à l’école doctorale 548 « Mer et Sciences », sous la direction de Mme Audrey MINGHELLI-ROMAN, soutiendra publiquement sa thèse en vue de l’obtention du doctorat en automatique, signal, productique, robotique, sur le thème suivant :

« Fusion d’images provenant de différents capteurs satellitaires pour le suivi de la qualité de l’eau en zones côtières »

Le mardi 16 décembre 2014 à 14h00, à l’Université de Toulon, Campus de la Garde, bâtiment X, salle X300,

devant un jury composé de :

  • Mme Mireille GUILLAUME, Maître de conférences – HDR à l’Ecole Centrale de Marseille, rapporteur,
  • M. Thierry RANCHIN, Directeur de recherche à l’Ecole des Mines Paris Tech, rapporteur,
  • Mme Annick BRICAUD, Directrice de recherche CNRS au Laboratoire Océanographique de Villefranche,
  • M. Antoine MANGIN, Directeur Scientifique de la société ACRI-ST,
  • M. Eric MOREAU, Professeur à l’Université de Toulon,
  • Mme Audrey MINGHELLI-ROMAN, Maître de conférences - HDR à l’Université de Toulon.

Résumé :

Le suivi des zones côtières nécessite à la fois une bonne résolution spatiale, une bonne résolution spectrale associée à un bon rapport signal sur bruit et enfin une bonne résolution temporelle pour visualiser des changements rapides de couleur de l’eau.

Les capteurs disponibles actuellement, et même ceux prévus prochainement, n’apportent pas à la fois une bonne résolution spatiale, spectrale ET temporelle. Dans cette étude, nous nous intéressons à la fusion de 2 futurs capteurs qui s’inscrivent tous deux dans le programme Copernicus de l’agence spatiale européenne : MSI sur Sentinel-2 et OLCI sur Sentinel-3.

Comme les capteurs MSI et OLCI ne fournissent pas encore d’images, il a fallu les simuler. Pour cela nous avons eu recours aux images hyperspectrales du capteur HICO. Nous avons alors proposé 3 méthodes : une adaptation de la méthode ARSIS à la fusion d’images multispectrales (ARSIS), une méthode de fusion basée sur la factorisation de tenseurs non-négatifs (Tenseur) et une méthode de fusion basée sur l’inversion de matrices (Inversion)

Ces 3 méthodes ont tout d’abord été évaluées à l’aide de paramètres statistiques entre les images obtenues par fusion et l’image « parfaite » ainsi que sur les résultats d’estimation de paramètres biophysiques obtenus par minimisation du modèle de transfert radiatif dans l’eau.

Mot clés : Fusion, Zones côtières, ARSIS, CNMF, tenseur