Développement d'une nouvelle approche basée objets pour l'extraction automatique de l'information géographique en milieu urbain à partir des images satellitaires à très haute résolution spatiale

Résumé: L'importance de l'information géographique est indéniable pour des prises de décision efficaces dans le milieu urbain. Toutefois, sa disponibilité n'est pas toujours évidente. Les images satellitaires à très résolution spatiale (THRS) constituent une source intéressante pour l'acquisition de ces informations. Cependant, l'extraction de l'information géographique à partir de ces images reste encore problématique. Elle fait face, d'une part, aux spécificités du milieu urbain et celles des images à THRS et d'autre part, au manque de méthodes d'analyse d'images adéquates. Le but de la présente étude est de développer une nouvelle approche basée objets pour l'extraction automatique de l'information géographique en milieu urbain à partir des images à THRS. L'approche proposée repose sur une analyse d'image basée objets. Deux étapes principales sont identifiées : le passage des pixels aux primitives objets et le passage des primitives aux objets finaux. La première étape est assurée par une nouvelle approche de segmentation multispectrale non paramétrée. Elle se base sur la coopération entre les segmentations par régions et par contours. Elle utilise un critère d'homogénéité spectrale dont le seuil est déterminé d'une manière adaptive et automatique. Le deuxième passage part des primitives objets créées par segmentation. Elle utilise une base de règles floues qui traduisent la connaissance humaine utilisée pour l'interprétation des images. Elles se basent sur les propriétés des objets des classes étudiées. Des connaissances de divers types sont prises en considération (spectrales, texturales, géométriques, contextuelles). Les classes concernées sont : arbre, pelouse, sol nu et eau pour les classes naturelles et bâtiment, route, lot de stationnement pour les classes anthropiques. Des concepts de la théorie de la logique floue et celle des possibilités sont intégrés dans le processus d'extraction. Ils ont permis de gérer la complexité du sujet étudié, de raisonner avec des connaissances imprécises et d'informer sur la précision et la certitude des objets extraits. L'approche basée objets proposée a été appliquée sur des extraits d'images Ikonos et Quickbird. Un taux global de 80 % a été observé. Les taux de bonne extraction trouvés pour les classes bâtiment, route et lots de stationnement sont de l'ordre de 81 %, 75 % et 60 % respectivement. Les résultats atteints sont intéressants du moment que la même base des règles a été utilisée. L'aspect original réside dans le fait que son fonctionnement est totalement automatique et qu'elle ne nécessite ni données auxiliaires ni zones d'entraînement. Tout le long des différentes étapes de l'approche, les paramètres et les seuils nécessaires sont déterminés de manière automatique. L'approche peut être transposable sur d'autres sites d'étude. L'approche proposée dans le cadre de ce travail constitue une solution intéressante pour l'extraction automatique de l'information géographique à partir des images à THRS.||Abstract: The importance of the geographical information is incontestable for efficient decision making in urban environment. But, it is not always available.The very high spatial resolution (VHSR) satellite images constitute an interesting source of this information. However, the extraction of the geographical information from these images is until now problematic.The goal of the present study is to develop a new object-based approach for automatic extraction of geographical information in urban environment from very high spatial resolution images.The proposed approach is object-based image analysis. There are two principal steps: passage of pixels to object primitives and passage of primitives to final objects.The first stage uses a new multispectrale cooperative segmentation approach. Cooperation between region and edge information is exploited. Segments are created with respect to their spectral homogeneity.The threshold is adaptive and its determination is automatic.The second passage leaves from object primitives created by segmentation. Fuzzy rule base is generated from the human knowledge used for image interpretation. Several kinds of object proprieties are integrated (spectral, textural, geometric, and contextual).The concerned classes are trees, grass, bare soil and water as natural classes and building, road, parking lot as man made classes. Fuzzy logic and possibilities theories are integrated in the process of extraction. They permitted to manage the complexity of the studied objects, to reason with imprecise knowledge and to inform on precision and certainty of the extracted objects.The approach has been applied with success on various subsets of Ikonos and Quickbird images.The global extraction accuracy was about 80%.The object-based approach was able to extract buildings, roads and parking lots in urban areas with of 81%, 75% and 60% extraction accuracies respectively.The results are interesting with regard to that the same rule base was used.The original aspect resides in the fact that the approach is completely automatic and no auxiliary data or training areas are required. Along the different stages of the approach, the parameters and the thresholds are determined automatically. This allows the transposability of the approach on others VHRS images.The present approach constitutes an interesting solution for automatic extraction of the geographical information from VHSR satellite images

Identification du bâti à partir d'images satellitaires à très hautes résolutions spatiales

Résumé: L'urbanisation est un phénomène croissant qui touche l'ensemble du globe et qui a comme conséquence l'étalement des surfaces urbanisées. L'ampleur et la rapidité de cet étalement posent partout des problèmes socio-économiques et environnementaux. Pour réduire au maximum ces problèmes, les aménageurs ont besoin de données spatiales à intégrer aux outils de gestion et de planification. Dans ce contexte général, l'apparition des images satellitaires à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) suscitent de fortes attentes. Ces images conjuguent en effet des résolutions spatiales fines, à des coûts raisonnables d'acquisition et à des courtes périodes de revisites. Les méthodes d'interprétation actuelles apparaissent cependant inadaptées à ces nouvelles images. À partir de cette problématique, l'objectif de notre recherche est identifié comme l'élaboration d'une méthode d'extraction semi-automatique des bâtiments à partir d'images THRS. Pour atteindre cet objectif, nous avons déterminé plusieurs étapes. Chacune d'elles est associée à un chapitre de cette thèse. Le premier chapitre expose le contexte général de notre recherche et conduit à l'identification de notre objectif. Nous présentons tout d'abord un bref historique de l'urbanisation avant de nous concentrer sur le phénomène d'étalement et sur les problèmes qu'il engendre. Nous nous intéressons ensuite à ce que la géographie peut apporter pour diminuer ces problèmes. Les positionnements conceptuels, théoriques et méthodologiques de l'analyse géographique des villes sont suivis d'une présentation des principaux outils de gestion et de planification urbaine. Il ressort un besoin croissant en données spatiales à intégrer à ces outils, besoin à partir duquel nous identifions notre objectif. Dans le second chapitre, nous vérifions la faisabilité de notre objectif à travers l'analyse des caractéristiques techniques des images puis des perturbations subies par le signal. La capacité des images à représenter fidèlement les objets urbains est ensuite abordée à travers les notions de qualité et d'interprétabilité des images. Les résultats confirment l'intérêt de l'utilisation des images satellitaires THRS pour l'analyse des objets urbains. Le troisième chapitre présente les phases préliminaires à l'élaboration de notre méthode d'extraction des bâtiments. Nous évaluons tout d'abord la qualité (géométrique et radiométrique) de l'image Ikonos support d'étude. Une revue des méthodes existantes fait ensuite ressortir une limite commune : la délimitation précise des bâtiments. Ce constat nous conduit à évaluer la qualité des méthodes de segmentation puis à réorienter nos choix méthodologiques. Le quatrième chapitre présente ce qui constitue le coeur de notre travail, à savoir le développement d'une méthode d'extraction du bâti. Après une formalisation rigoureuse des objectifs, nous présentons les principes théoriques de notre approche qui s'appuie sur une définition texturale des bâtiments. Le processus d'identification est basé sur la prise en compte conjointe, à l'aide d'un paramètre unique, de la variance du bâtiment et de celle de son entourage proche. Des informations additionnelles (présence d'ombre et de végétation) sont ensuite intégrées dans le but de diminuer les erreurs de commission. Le cinquième chapitre présente les résultats. Il montre la capacité de la méthode à identifier les bâtiments malgré certaines limites d'applicabilité, en particulier dans le cas des grands bâtiments et/ou dans les milieux hétérogènes. Des pistes d'améliorations sont proposées ainsi que des perspectives d'applications. Il ressort de ce travail que le principal apport tient dans l'originalité de l'approche théorique qui ouvre de nouvelles pistes de réflexion pour les travaux futurs.||Abstract: Urbanisation still remains one of the main problems worldwide. The extent and rapidity of the urban growth induce a number of socio-economic and environmental conflicts everywhere. In order to reduce these problems, urban planners need to integrate spatial information in planning tools. Actually high expectations are made on Very High Spatial Resolution imagery (VHSR). These high-spatial resolution images are available at a reasonable price and due to short revisit periods, they offer a high degree of actuality. However, interpretation methods seem not to be adapted to this new type of images. The aim of our study is to develop a new method for semi-automatic building extraction with VHSR. The different steps performed to achieve our objective are each presented in a chapter. In the first chapter, the general context of our research is described with the definition of our objective. After a short historical review of urbanisation, we focus on urban growth and associated problems. In the following we discuss the possible contributions of geography to reduce these problems. After discussing concepts, theories and methodologies of geographical analysis in urban areas, we present existing general urban planning tools. Finally, we show the special interest of our study that is due to a growing need to integrate spatial information in these decision support tools. In the second chapter we verify the possibility of reaching our objective by analysing the technical characteristics of the images, the noise and the distortions which affect the images. Quality and interpretability of the studied image is analysed in order to show the capacity of these image to represent urban objects as close to reality as possible. The results confirm the potential of VHSR Imagery for urban objects analysis. The third chapter deal with the preliminary steps necessary for the elaboration of our method of building extraction. First, we evaluate the quality of the Sherbrooke Ikonos image (geometric and radiometric quality), the basic image of our analysis. A review of existing methods clearly show a common limit: the detection of building boundaries. Consequently, we evaluate the efficiency of several segmentation methods that finally induces a change in our methodological approach. The fourth chapter contains the central part of our work, which consists in the development of a building extraction method. After strict formalisation of our, objectives, we present the theoretical principles of our approach based on textural buildings definition. In the identification process we use only one parameter that accounts at the same time for the variance of the building and the variance of its immediate surroundings. In the following, additional information (shadow and vegetation) is integrated to reduce commission errors. The last chapter exposes the results. They clearly show the capacity of our method for building identification. However, they show some limitations of application, especially on large size buildings and/or in heterogeneous areas. We also propose possible applications such as analysis of suburban buildings or detection of natural disaster damages. The main outcome of this work is the originality of our theoretical approach that encourages new reflections for future research

Élaboration d'un système à base de règles pour l'identification des zones perturbées en milieu forestier

La gestion d’un territoire forestier exige régulièrement une mise à jour de cartes. Cette actualisation peut s’effectuer automatiquement grâce aux techniques de détection du changement. La procédure s’accomplit en plusieurs étapes, où chacune d’entre elles risque d’introduire des erreurs. La carte finale comporte alors de nombreuses fausses alarmes qui doivent être corrigées pour obtenir un document fiable. C’est pourquoi la méthode traditionnelle par photo-interprétation est souvent préférée, car l’interprète effectue avec une plus grande précision l’identification des zones réellement perturbées. Lors de cette procédure, l’interprète utilise divers paramètres, tels que la texture, l’aspect, le contexte spatial mais aussi sa connaissance sur la région. Afin de reproduire automatiquement ce travail, il est donc nécessaire de développer une démarche similaire en utilisant une approche par région (aussi appelée orientée objet). De plus, l’intégration d’informations issues de la connaissance nécessite l’utilisation de méthodes dites intelligentes. Ces méthodes permettent d’intégrer dans l’analyse les attributs de chaque région ainsi que la connaissance spécifique à l’application. Il existe deux groupes de méthodes, celles dont l’apprentissage est pratiqué avec une base d’exemples, telles que l’arbre de décision C4.5 ou le réseau de neurones Perceptron multi-couches (PMC), et celles dont l’apprentissage est dirigé par l’usager, telles que le système à base de règles (JESS). Les systèmes intelligents ont déjà été utilisés dans le cadre de la mise à jour de cartes forestières. Malheureusement ce type d’approche n’a jamais dépassé l’étape du prototype. Le travail de cette thèse consiste à évaluer l’association d’une méthode classique et d’un système à base de règles. Cette association permet de réduire la complexité du problème à résoudre. En effet, le système intelligent doit uniquement raisonner sur les cas critiques relevés par la méthode classique. Dans le contexte d’une identification du changement en milieu forestier, une analyse post-classification est combinée avec le système expert JESS. Le système proposé a été testé sur un site d’étude au Labrador. Les résultats obtenus sont supérieurs à ceux des méthodes conventionnelles de détection du changement et des méthodes C4.5 et PMC. Le système JESS permet d’intégrer de nombreuses règles sur le contexte spatial, les transitions temporelles et les indices de végétation. La combinaison de toutes ces informations dans un même système surclasse toutes les autres méthodes évaluées. Par ailleurs, l’approche développée peut être reproduite pour une nouvelle mise à jour sans aucune modification.||Natural resources management has become an important topic concerning the environment. Sound management encourages the protection of our environment and supports sustainable development. Policies and regulations regarding the environment require the development of monitoring Systems. Remote sensing technologies are important tools in the elaboration of these Systems. Regional monitoring permits resource managers to obtain accurate information on the status of these resources. Based on this information, it is possible to plan actions contributing to the preservation of the environment. In this context, forest region monitoring requires the updating of forestry maps. The update can take place automatically with the assistance of change detection methods. The procedure takes place in several stages, where the possibility of introducing errors at each step exists. The final map may subsequently include numerous false alarms that must be corrected in order to obtain a reliable document. The traditional method is often preferred, because the interpreter identifies truly disturbed areas with great precision. According to the visual interpretation, the photo-interpreter uses various criteria, such as texture, appearance or context of the area to be identified. In order to reproduce this work automatically, it is necessary to develop a similar approach, such as an oriented-object method. In addition, the integration of information similar to that of the interpreter requires the use of intelligent methods. At the present, time, these methods analyse the attributes of each object, more accurately than conventional methods. In this case two groups of methods are distinguished; those based on the case-based reasoning (CBR), such as decision trees or neural networks; and those whose learning is supervised by the user, known as experts Systems (ES). For change identification in forest region, a method applying the second approach is preferred. A rule-based System has been elaborated for a study site in Labrador. Results of this approach reveal that the system provides more accurate results than the methods of the first approach. Indeed, the first group of methods depends on the samples. Otherwise, the rule-based system permits the conservation of the done work

Partitionnement des images hyperspectrales de grande dimension spatiale par propagation d'affinité

The interest in hyperspectral image data has been constantly increasing during the last years. Indeed, hyperspectral images provide more detailed information about the spectral properties of a scene and allow a more precise discrimination of objects than traditional color images or even multispectral images. High spatial and spectral resolutions of hyperspectral images enable to precisely characterize the information pixel content. Though the potentialities of hyperspectral technology appear to be relatively wide, the analysis and the treatment of these data remain complex. In fact, exploiting such large data sets presents a great challenge. In this thesis, we are mainly interested in the reduction and partitioning of hyperspectral images of high spatial dimension. The proposed approach consists essentially of two steps: features extraction and classification of pixels of an image. A new approach for features extraction based on spatial and spectral tri-occurrences matrices defined on cubic neighborhoods is proposed. A comparative study shows the discrimination power of these new features over conventional ones as well as spectral signatures. Concerning the classification step, we are mainly interested in this thesis to the unsupervised and non-parametric classification approach because it has several advantages: no a priori knowledge, image partitioning for any application domain, and adaptability to the image information content. A comparative study of the most well-known semi-supervised (knowledge of number of classes) and unsupervised non-parametric methods (K-means, FCM, ISODATA, AP) showed the superiority of affinity propagation (AP). Despite its high correct classification rate, affinity propagation has two major drawbacks. Firstly, the number of classes is over-estimated when the preference parameter p value is initialized as the median value of the similarity matrix. Secondly, the partitioning of large size hyperspectral images is hampered by its quadratic computational complexity. Therefore, its application to this data type remains impossible. To overcome these two drawbacks, we propose an approach which consists of reducing the number of pixels to be classified before the application of AP by automatically grouping data points with high similarity. We also introduce a step to optimize the preference parameter value by maximizing a criterion related to the interclass variance, in order to correctly estimate the number of classes. The proposed approach was successfully applied on synthetic images, mono-component and multi-component and showed a consistent discrimination of obtained classes. It was also successfully applied and compared on hyperspectral images of high spatial dimension (1000 × 1000 pixels × 62 bands) in the context of a real application for the detection of invasive and non-invasive vegetation species.Les images hyperspectrales suscitent un intérêt croissant depuis une quinzaine d'années. Elles fournissent une information plus détaillée d'une scène et permettent une discrimination plus précise des objets que les images couleur RVB ou multi-spectrales. Bien que les potentialités de la technologie hyperspectrale apparaissent relativement grandes, l'analyse et l'exploitation de ces données restent une tâche difficile et présentent aujourd'hui un défi. Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la réduction et de partitionnement des images hyperspectrales de grande dimension spatiale. L'approche proposée se compose de deux étapes : calcul d'attributs et classification des pixels. Une nouvelle approche d'extraction d'attributs à partir des matrices de tri-occurrences définies sur des voisinages cubiques est proposée en tenant compte de l'information spatiale et spectrale. Une étude comparative a été menée afin de tester le pouvoir discriminant de ces nouveaux attributs par rapport aux attributs classiques. Les attributs proposés montrent un large écart discriminant par rapport à ces derniers et par rapport aux signatures spectrales. Concernant la classification, nous nous intéressons ici au partitionnement des images par une approche de classification non supervisée et non paramétrique car elle présente plusieurs avantages: aucune connaissance a priori, partitionnement des images quel que soit le domaine applicatif, adaptabilité au contenu informationnel des images. Une étude comparative des principaux classifieurs semi-supervisés (connaissance du nombre de classes) et non supervisés (C-moyennes, FCM, ISODATA, AP) a montré la supériorité de la méthode de propagation d'affinité (AP). Mais malgré un meilleur taux de classification, cette méthode présente deux inconvénients majeurs: une surestimation du nombre de classes dans sa version non supervisée, et l'impossibilité de l'appliquer sur des images de grande taille (complexité de calcul quadratique). Nous avons proposé une approche qui apporte des solutions à ces deux problèmes. Elle consiste tout d'abord à réduire le nombre d'individus à classer avant l'application de l'AP en agrégeant les pixels à très forte similarité. Pour estimer le nombre de classes, la méthode AP utilise de manière implicite un paramètre de préférence p dont la valeur initiale correspond à la médiane des valeurs de la matrice de similarité. Cette valeur conduisant souvent à une sur-segmentation des images, nous avons introduit une étape permettant d'optimiser ce paramètre en maximisant un critère lié à la variance interclasse. L'approche proposée a été testée avec succès sur des images synthétiques, mono et multi-composantes. Elle a été également appliquée et comparée sur des images hyperspectrales de grande taille spatiale (1000 × 1000 pixels × 62 bandes) avec succès dans le cadre d'une application réelle pour la détection des plantes invasives

Géomatique et géographie de l'environnement. De l'analyse spatiale à la modélisation prospective

Le présent mémoire retrace notre parcours géomatique de géographe de l'environnement, en le situant d'abord dans le champ scientifique avant de résumer les principales approches en modélisation et en simulation prospective applicables dans ce domaine. Sur ces bases, nous présentons le modèle géomatique de simulation prospective de l'occupation du sol que nous avons établi, avant de conclure en ouvrant des perspectives de recherches. Dans la première partie, le positionnement scientifique de la géomatique fait l'objet des 2 premiers chapitres qui analysent l'émergence de ce nouveau champ transdisciplinaire et ses relations avec la géographie. La seconde partie est consacrée à la modélisation et à la simulation prospective de dynamiques environnementales. Dans une dernière partie, plus brève, nous concluons ce mémoire en esquissant quelques perspectives. Perspectives de développement des recherches en matière de modélisation d'abord, mais aussi de thématiques environnementales que nous souhaitons approfondir. Enfin sont suggérées quelques pistes sur la valorisation de nos recherches et les nouveaux enjeux de la formation géomatique en géographie. Un second fascicule complète le premier et fait état, outre le curriculum vitae, de nos activités professionnelles et publications

Contribution de la télédétection à l’évaluation des fonctions des zones humides : de l’observation à la modélisation prospective

Interfacing between land and water systems, wetlands perform multiple functions and values that are now widely recognized. Inventory, delineation, but also characterization and monitoring of wetlands are now a priority to address the regression and in some cases the loss of these ecosystems. While wetland delineation is widely performed, the assessment of their functions has been only made on small sites of several hectares, whereas it is necessary to evaluate wetland functional status on larger areas to manage them. The objectives of this thesis are to develop a method to map wetland functions on areas greater than a hundred square kilometers, evaluate optical remote sensing data with very high spatial resolution to produce indicators of functional status of wetlands, and assess the impact of land use change on these functions. For this, the FAP approach has been adapted and applied to two sites located in Brittany and Dordogne. Once having defined and characterized wetlands from remotely sensed data, the spatial indicators derived from these data were used to evaluate hydrological, biogeochemical and ecological wetland functions. The evolution of these functions was then simulated under different scenarios of land use changes. The results show the usefulness of remotely sensed data, especially LiDAR data, to accurately characterize the micro-topography, drainage network and vegetation of wetlands. The functional potential of wetlands can therefore be mapped at different scales from the plot to the whole site for various functions. The simulation of land-use changes for the period 2000–2030 and the evaluation of their impact on wetland functions can be a tool for managing these environmentsLes zones humides, à l’interface entre terre et eau, sont des milieux riches et diversifiés, aux fonctions et valeurs multiples aujourd’hui largement reconnues. Face à la sensibilité grandissante des organisations gouvernementales, régionales et du public aux effets néfastes, directs ou indirects, de la régression, voire dans certains cas de la disparition des zones humides, l’inventaire, la délimitation, mais aussi la caractérisation et le suivi de ces milieux sont devenus une priorité. Si leur délimitation est aujourd’hui opérationnelle, l’évaluation de leurs fonctions n’a été opérée que sur des sites de quelques hectares, alors qu’il est nécessaire d’évaluer l’état fonctionnel des zones humides sur des territoires plus étendus pour les gérer. Les objectifs de cette thèse sont de développer une méthode permettant de spatialiser les fonctions des zones humides à l’échelle de territoires d’une centaine de Km² au minimum, d’évaluer des données de télédétection optiques à très haute résolution spatiale afin de produire des indicateurs de l’état fonctionnel des zones humides, et d’évaluer l’impact de changements d’occupation des sols sur ces fonctions. Pour cela, la démarche FAP a été adaptée et appliquée sur deux sites de 130 et 650 km² localisés en Bretagne et en Dordogne. Après avoir délimités et caractérisés les zones humides à partir de données de télédétection, des indicateurs spatialisés dérivés de ces données ont été utilisés pour évaluer des fonctions hydrologiques, biogéochimiques et écologiques. L’évolution de ces fonctions a ensuite été simulée selon différents scénarios de changements d’occupation des sols. Les résultats montrent l’intérêt des données de télédétection, en particulier LiDAR, pour caractériser avec précision la micro-topographie, le réseau hydrographique et la végétation des zones humides. Ces données permettent de cartographier le potentiel fonctionnel des zones humides à différentes échelles allant de la parcelle à l’ensemble du site, et ce pour différentes fonctions. La simulation des changements d’occupation des sols à l’horizon 2030 et l’évaluation de ceux-ci sur les fonctions des zones humides peuvent constituer un outil d’aide à la gestion de ces milieux

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Méthodes de vision et d'intelligence artificielles pour la reconnaissance de spécimens coralliens

Ce mémoire traite de l'automatisation de l'extraction de données nécessaires à la caractérisation de la biodiversité d’espèces benthiques, une problématique environnementale d’actualité. L'impact des activités humaines sur la faune marine est une préoccupation grandissante. Les eaux des Philippines, qualifiées par plusieurs écologistes comme étant le « berceau de la biodiversité marine », sont comme tant d’autres sous la menace constante des changements climatiques, de la pêche invasive et de la pollution côtière. Notre sujet d'intérêt, les récifs coralliens, sont une des principales victimes de ces perturbations humaines. Le phénomène est largement reconnu, mais malheureusement aucune évaluation quantitative des dommages causés à la biodiversité ne peut être obtenue facilement. Les écologistes ont besoin d'outils, permettant de traiter en lot les données recueillies sur le terrain pour conclure sur le véritable impact de l'homme sur cet écosystème fragile. Dans ce contexte, le but de l’étude est de fournir une implémentation logicielle capable d’automatiser la détection et l’identification de spécimens coralliens dans une banque de photographies sous-marines. Pour ce faire, deux approches distinctes ont été mises à l’essai : l’identification des coraux en fonction de leur forme de croissance (la représentation par formes benthiques) et l’identification précise de l’espèce des spécimens (la représentation taxinomique). Pour l’identification par formes benthiques, divers outils de vision artificielle, tels les descripteurs issus des matrices de cooccurrence des tons de gris (GLCM), des motifs binaires locaux (LBP), de l’histogramme des tons et de la transformée de Fourier ont été mis à l’essai. Ces descripteurs ont été utilisés conjointement à divers algorithmes de reconnaissance de formes tels le classificateur bayesien, la méthode des plus proches voisins, l’arbre de classification C4.5, le séparateur à vaste marge (SVM) et le perceptron multicouches qui ont été comparés dans ce contexte de classification par formes benthiques. Dans un deuxième temps, l’expérimentation a été reprise sur le problème de classification taxinomique. Au cours de cette étude, la problématique de segmentation automatisée des spécimens de corail a été abordée. Une présegmentation par laplacien du gaussien et partage des eaux, suivie d’une classification des segments avec un SVM optimisé, utilisant les descripteurs développés précédemment, se sont avérées une solution efficace à ce problème. Par la suite, les segments appartenant au corail (et non à l’arrière plan) ont été classifiés à l’aide d’un autre SVM entraîné à cet effet. Les résultats obtenus démontrent qu’il est possible d’implémenter un tel système de reconnaissance automatisée du benthos. Toutefois, plusieurs conditions devront être respectées pour en assurer le succès : (1) pour être robuste, le système de segmentation et de classification de corail doit être entraîné avec un nombre suffisant d'échantillons et (2) le protocole d'acquisition des données et d’extraction de descripteurs doit être bien défini pour maximiser les performances

Caractérisation et cartographie de la structure forestière à partir d'images satellitaires à très haute résolution spatiale

Very High spatial Resolution (VHR) images like Pléiades imagery (50 cm panchromatic, 2m multispectral) allows a detailed description of forest structure (tree distribution and size) at stand level, by exploiting the spatial relationship between tree structure and image texture when the pixel size is smaller than tree dimensions. This information meets the expected strong need for spatial inventory of forest resources at the stand level and its changes due to forest management, land use or catastrophic events. The aim is twofold : (1) assess the VHR satellite images potential to estimate the main variables of forest structure from the image texture: crown diameter, stem diameter, height, density or tree spacing, (2) on these bases, a pixel-based image classification of forest structure is processed in order to produce the finest possible spatial information. The main developments concern parameter optimization, variable selection, multivariate regression modelling and ensemble-based classification (Random Forests). They are tested and evaluated on the Landes maritime pine forest with three Pléiades images and a Quickbird image acquired under different conditions (season, sun angle, view angle). The method is generic. The robustness of the proposed method to image acquisition parameters is evaluated. Results show that fine variations of texture characteristics related to those of forest structure are clearly identifiable. Performances in terms of forest variable estimation (RMSE): ~1,1m for crown diameter, ~3m for tree height and ~0,9m for tree spacing, as well as forest structure mapping (~82% Overall accuracy for the classification of the five main forest structure classes) are satisfactory from an operational perspective. Their application to multi- annual images will assess their ability to detect and map forest changes such as clear cut, urban sprawl or storm damages.Les images à très haute résolution spatiale (THR) telles que les images Pléiades (50 cm en Panchromatique, 2m en multispectral) rendent possible une description fine de la structure forestière (distribution et dimensions des arbres) à l'échelle du peuplement, en exploitant la relation entre la structure spatiale des arbres et la texture d'image quand la taille du pixel est inférieure à la dimension des arbres. Cette attente répond au besoin d'inventaire spatialisé de la ressource forestière à l'échelle du peuplement et de ses changements dus à la gestion forestière, à l'aménagement du territoire ou aux événements catastrophiques. L'objectif est double: (1) évaluer le potentiel de la texture d'images THR pour estimer les principales variables de structure forestière (diamètre des couronnes, diamètre du tronc, hauteur, densité ou espacement des arbres) à l'échelle du peuplement; (2) sur ces bases, classer les données image, au niveau pixel, par types de structure forestière afin de produire l'information spatialisée la plus fine possible. Les principaux développements portent sur l'automatisation du paramètrage, la sélection de variables, la modélisation par régression multivariable et une approche de classification par classifieurs d'ensemble (Forêts Aléatoires ou Random Forests). Ils sont testés et évalués sur deux sites de la forêt landaise de pin maritime à partir de trois images Pléiades et une Quickbird, acquises dans diverses conditions (saison, position du soleil, angles de visée). La méthodologie proposée est générique. La robustesse aux conditions d'acquisition des images est évaluée. Les résultats montrent que des variations fines de texture caractéristiques de celles de la structure forestière sont bien identifiables. Les performances en terme d'estimation des variables forestières (RMSE) : ~1.1 m pour le diamètre des couronnes, ~3 m pour la hauteur des arbres ou encore ~0.9 m pour leur espacement, ainsi qu'en cartographie des structures forestières (~82 % de taux de bonne classification pour la reconnaissance des 5 classes principales de la structure forestière) sont satisfaisantes d'un point de vue opérationnel. L'application à des images multi-annuelles permettra d'évaluer leur capacité à détecter et cartographier des changements tels que coupe forestière, mitage urbain ou encore dégâts de tempête