Sélection experte d'images de télédétection

Abstract

Dans ce mémoire, nous présentons le développement d'un didacticiel conçu pour résoudre le problème de la sélection d'images de télédétection à des fins de cartographie forestière. La sélection thématique réduit la durée du processus de choix en éliminant la nécessité de vérifier si chaque image est pertinente au thème d'intérêt. Elle permet d'assurer une réutilisation maximale des images déjà disponibles. L'utilisation d'un système tutoriel intelligent permet à l'utilisateur de recevoir un suivi.

Les différents modules sont développés avec le langage Java. Le moteur d'inférence est le logiciel Java Expert System Shell (JESS) de Sandia National Laboratories. L'entrée des images dans le système se fait manuellement avec le logiciel Géomatica de PCI Geomatics et leur manipulation est effectuée par la librairie Java Advanced Imaging de Sun Microsystems. La base de données est Microsoft Access.

Ce didacticiel est un des agents du Système Intelligent de Traitement d'Images (SITI), développé par l'Équipe Spécialisée en TRaitement d'Images de TÉLédétection (ESTRITEL) du Centre d'applications et de recherches en télédétection (CARTEL), de l'Université de Sherbrooke. Le projet SITI bénéficie d'un financement CRSNG.

Abstract (AI English translation)

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In this dissertation, we present the development of a tutorial designed to solve the problem of selecting remote sensing images for forest mapping purposes. Thematic selection reduces the time of the choice process by eliminating the need to check whether each image is relevant to the theme of interest. It ensures maximum reuse of images already available. Using an intelligent tutorial system allows the user to receive follow-up.

The different modules are developed with the Java language. The inference engine is Java Expert System Shell (JESS) software from Sandia National Laboratories. The images are entered into the system manually with the Géomatica software from PCI Geomatics and their manipulation is carried out by the Java Advanced Imaging library from Sun Microsystems. The database is Microsoft Access.

This tutorial is one of the agents of the Intelligent Image Processing System (SITI), developed by the Specialized Team in Remote Sensing Image Processing (ESTRITEL) of the Center for Applications and Research in Remote Sensing (CARTEL), of the University of Sherbrooke. The SITI project benefits from NSERC funding.