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MONNET jean-Matthieu

Caractérisation des forêts de montagne par scanner laser aéroporté : Estimation de paramètres de peuplement par régression SVM et apprentissage non supervisé pour la détection de sommets.

 

Directeur de thèse :     Jocelyn CHANUSSOT

École doctorale : Electronique, electrotechnique, automatique, traitement du signal (EEATS)

Spécialité : Signal, image, parole, télécoms

Structure de rattachement : Grenoble-INP

Établissement d'origine :

Financement(s) :

 

Date d'entrée en thèse : 01/10/2008

Date de soutenance : 25/10/2011

 

Composition du jury :
Mr Paul D. GADER, Professeur, Université de Floride, Président
Mme Barbara KOCH, Professeur, Université de Freiburg, Rapporteur
Mme Florence TUPIN, Professeur, Telecom ParisTech, Rapporteur
Mr Markus HOLLAUS, Maître de conférences, Université Technologique de Vienne, Examinateur
Mr Jocelyn CHANUSSOT, Professeur, Grenoble INP, Directeur
Mr Frédéric BERGER, Ingénieur de recherche, Cemagref, co-Directeur

 

Résumé : De nombreux travaux ont montré le potentiel la télédétection par scanner laser aéroporté pour caractériser les massifs forestiers. Cependant, l'application aux peuplements forestiers complexes de montagne reste encore peu documentée. On se propose donc de tester les deux principales méthodes permettant d'extraire des paramètres forestiers sur des données acquises en zone montagneuse et de les adapter aux contraintes spécifiques à cet environnement. En particulier on évaluera d'une part l'apport conjoint de la régression à vecteurs supports et la réduction de dimension pour l'estimation de paramètres de peuplement, et d'autre part l'intérêt d'un apprentissage non supervisé pour la détection d'arbres.


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