Détection et caractérisation de la végétation en milieu urbain à partir d'images aériennes haute résolution

La modelisation 3D des zones urbaines est un enjeu actuel important pour de nombreuses applications liees a l'amenagement du territoire, l'urbanisme ou la gestion de l'environnement. Un large eventail de methodes de traitement automatique d'images aeriennes a ete propose depuis plusieurs annees pour la reconstruction 3D d’environnements urbains. Ces approches sont aussi nombreuses que variees, tant en ce qui concerne le type de donnees utilisees que sur le plan du degre d'automatisation de la methode. Cependant, la plupart des modelisations se limitent aux objets crees par l'homme (bâti, route. . . ). Or la vegetation est egalement tres importante pour la comprehension des zones urbaines. Les modeles urbains 3D peuvent etre ameliores par l’integration de la vegetation, avec une description precise de la disposition des arbres et des especes. Cette these presente le developpement d’un systeme hierarchique d'analyse d'images aeriennes couleur et infrarouge pour la detection et la caracterisation de la vegetation en vue de la modelisation 3D des milieux urbains. Le premier module de ce systeme a pour fonction de detecter les zones de vegetation. L’approche adoptee repose sur une methode de classification supervisee utilisant les Separateurs a Vaste Marge (SVM) que nous comparons aux approches traditionnelles de teledetection. Les modules suivants ont pour but de caracteriser ces zones de vegetation. La separation en vegetation haute (arbre) et vegetation basse (pelouse) repose sur un critere de texture calcule sur le modele numerique de surface (MNS). Ensuite, une etape d'extraction de houppiers faisant intervenir un algorithme de croissance de regions integrant des caracteristiques geometriques d’arbres est presentee. Des parametres morphologiques (la hauteur, le diametre de la couronne, la localisation du tronc des arbres) sont estimes pour chaque houppier. Les differentes especes d’arbres sont ensuite determinees par un systeme de classification supervisee. Dans ce domaine, nous avons etudie l’apport des caracteristiques radiometriques, de texture, ainsi que de leur fusion. L'ensemble des informations extraites par ce systeme (parametres morphologiques, type de vegetation et espece) est utilise pour enrichir un modele 3D urbain avec des modeles de vegetation realistes.