Divergence de Kullback Leibler en grande dimension pour la classification des prairies a partir de series temporelles d'images satellite a haute resolution
Les nouvelles missions satellite offrent des series temporelles d'images a haute resolution spatiale. Des outils statistiques appropries sont requis afin de gerer la grande dimension des donnees face au faible nombre d'echantillons de reference. L'objectif de cette etude est de construire un modele permettant la classification d'objets non homogenes du paysage, les prairies, a partir d'une serie temporelle d'un indice de vegetation spectral. La methode proposee utilise la divergence de Kullback Leibler adaptee a la grande dimension pour calculer la distance entre chaque paire de prairies. Elle permettra la classification a l'echelle de l'objet avec un echantillon de petite taille et un nombre de variables eleve.