Analyse et description de la morphologie foliaire : application à la classification et l'identification d'espèces de plantes

• Main Author: Mzoughi, Olfa
• Other Authors: Paris, ENST
• Language: fr
• Published: 2016
• Subjects: Feuilles; Botanique; Caractères morphologiques; Structuration sémantique; Catégorisation; Partition; Modèles statistiques; Fusion tardive; Identification des espèces; Leaves; Botany; Morphological characters; Semantic structuring; Categorisation; Statistical models; Late fusion; Species identification
• Online Access: http://www.theses.fr/2016ENST0028/document

De nos jours, l’identification automatique des espèces de plantes par l’analyse d’images, devient incontournable pour faire perdurer, standardiser voire approfondir les connaissances relatives à la communauté végétale. Cette thèse aborde le problème d’identification automatique des espèces de plantes en utilisant les images de feuilles. Elle s’attaque à deux principaux challenges: Le premier challenge est le grand nombre et la large variabilité de la morphologie foliaire des espèces et le deuxième challenge est la variabilité intra-espèces qui se manifeste localement au niveau de régions particulières des feuilles. Pour pallier à ces deux problèmes, un retour à la botanique et notamment aux concepts botaniques foliaires a été établi pour définir une structuration automatique des feuilles à deux niveaux: Le premier niveau concerne un schéma de catégorisation selon les deux concepts botaniques “arrangement” et “lobation”. Le deuxième niveau consiste à définir les parties sémantiques qui composent la feuille. L’approche de la thèse s’articule autour de deux principaux volets: Dans le premier volet, nous nous intéressons à mettre en place cette structuration guidée par la sémantique botanique en définissant des propriétés géométriques simples corrélées avec les définitions et les observations botaniques. Dans le deuxième volet, nous étudions la faisabilité et la pertinence d’intégrer cette structuration dans la chaîne d’identification. Particulièrement, nous établissons des recherches ciblées dans les catégories et nous définissons des modèles de parties à significations botaniques. Nous établissons notre évaluation sur les deux bases d’images de Scans de feuilles ImageCLEF 2011 et ImageCLEF 2012. Nous comparons notre approche par rapport à un schéma d’identification de référence, appliqué sur la totalité de la base et en utilisant l’image entière, et par rapport à plusieurs méthodes référencées dans la littérature. === Nowadays, automatic identification of plant species, by image analysis, has become crucial to maintain, standardize or deepen knowledge about the plant community. This thesis focus on the problem of automatic identification of plant species using leaf images. It addresses two main challenges: The first challenge is the large number and the high variability in foliar morphology across species. The second challenge is the intra-species variability which occurs locally at particular regions of leaves. To overcome these two problems, a return to botany and especially to leaf botanical concepts is established in order to define an automatic structuring of leaves at two levels: The first level concerns a categorisation scheme according to the botanical concepts “arrangement” and “lobation". The second level consists in decomposing leaves into semantic parts. The approach of the thesis is based on two key parts: In the first part, we focus on establishing this botanical-based structuring process by defining simple geometric properties correlated with botanical definitions and observations. In the second part, we investigate the feasibility and opportunities to integrate this structuring process in the identification scheme. Particularly, we make targeted researches in categories and we define specific part-based models.Experiments are conducted using the ImageCLEF 2011 and 2012 Scan images leaf databases. We compare our approach with respect to the reference identification scheme, applied on the whole databaseand using the entire images, and with respect to several methods referenced in the literature.