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Soutenance de thèse de Christophe Caubet (département I&S, équipe TAD)

Les systèmes de mission de surveillance permettent l'acquisition de données, qui peuvent ensuite être interprétées par des humains ou par des méthodes automatiques pour répondre à des besoins divers militaires ou civils. Afin de pouvoir répondre à des besoins de plus en plus importants, ces systèmes doivent évoluer, notamment à travers l’utilisation de nouveaux types de capteurs et d’imagerie. L'imagerie hyperspectrale permet d'estimer la présence et la position de compositions chimiques dans des images et permet ainsi la discrimination et la localisation de matériaux à longue distance. Au cours des dernières décennies, l’imagerie hyperspectrale a grandement gagné en accessibilité, ce qui en fait un candidat de premier choix pour l’évolution des systèmes de mission de surveillance. Dans cette thèse, nous nous intéressons à des problématiques de détection, de discrimination et de reconnaissance de matériaux dans des images hyperspectrales acquises dans des conditions d'acquisition variées au sol ou à faible altitude. Nous avons acquis deux grandes bases de données hyperspectrales terrestres, de véhicules et de matériaux d’intérêt pour les systèmes de mission de surveillance, dans de multiples conditions d’illumination. Nous avons proposé plusieurs méthodes pour réduire les contraintes liées à la calibration des images hyperspectrales acquises. Enfin, nous avons proposé plusieurs méthodes de traitement et d’analyse d’images hyperspectrales acquises dans des conditions variées pour la détection et la discrimination de matériaux.

Amphi LaBRI