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Dans le domaine de la photo-interprétation automatique, les
performances des systèmes de traitement d’images satellites
restent limitées. Une amélioration sensible de ces
performances passe par la prise en compte de connaissances d’experts et
de données exogènes. Nous nous intéressons
principalement au problème de l’adéquation entre les
objets mis en évidence dans une image et les connaissances
structurelles sur les classes auxquelles ces objets sont susceptibles
d’être rattachés. Dans quelle mesure par exemple un objet
est-il bien situé « dans la direction nord-ouest »
de tel autre ? Nous nous focalisons sur les connaissances, à la
fois courantes et complexes, faisant intervenir soit la notion de
distance entre objets, soit la notion de position relative.
→ À un
MNT matriciel il est usuel d’associer un graphe. Nous discutons du
problème de la définition de fonctions économiques
pour ce type de graphes. Nous introduisons des mesures dites de rentabilité et proposons
ainsi une modélisation de l’accessibilité : car
rentabilité et accessibilité peuvent correspondre de la
même manière que coûts et distances. Nous proposons
enfin un algorithme performant dédié à la
recherche de chemins optimaux dans un graphe associé à un
MNT matriciel.
→
L’évaluation des relations directionnelles (« à
droite de », « au sud de », etc.) entre deux objets
repose généralement sur la constitution d’un histogramme
d’angles. Car un tel histogramme est supposé constituer une
bonne représentation de la position relative des objets. Nous
introduisons un nouveau concept : celui d’histogramme de forces. Il permet
d’assurer un traitement rapide aussi bien de données vecteurs
que rasters, d’objets flous que nets, en tenant compte aussi bien de
l’information métrique qu’angulaire.
Supposons maintenant que nous sachions évaluer
l’adéquation entre objets et connaissances. Comment utiliser
cette aptitude pour mieux classifier une image, dès lors que
certaines connaissances structurelles sur les classes
représentées sont disponibles ? C’est sur ce sujet que
nous poursuivrons naturellement nos recherches. En pratique, il s’agira
de modifier une partition issue d’une pré-classification floue.
Nous concluons le mémoire sur un regard prospectif, en nous
demandant si certaines partitions se prêtent mieux que d’autres
à ce type de manipulation.
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