Détection des changements d'élévation d'une scène par imagerie satellite stéréoscopique

Session "Posters"National audienceCet article propose une méthode de détection de changements à partir de couples d'images stéréoscopiques très haute résolution. Le but est de mettre en évidence, sur une image labellisée, les changements altimétriques apparus entre deux scènes. Cette méthode s'appui sur une spatio-triangulation par l'affinage simultané des modèles géométriques de toutes les images de l'étude. Pour les capteurs présentant des défauts de modélisation géométrique, la mise en correspondance des images de chaque couple est effectuée grâce à une recherche bidimensionnelle dans l'espace terrain et image. Les Modèles Numériques de Surface (MNS) issus de chaque couple et comparables à l'échelle du pixel sont soustraits et une classification non supervisée est appliquée à la carte de différence à l'aide d'une régularisation spatiale. Cette technique permet de réduire les fausses alarmes dues au bruit de corrélation tout en gardant une très bonne détection des changements pertinents. Sur les zones testées, on atteint l'objectif de plus de 90% de vrais changements détectés avec un taux de fausses alarmes permettant un gain de temps significatif par rapport à une inspection humaine exhaustiv

Points d'intérêt spatio-temporels pour la détection de mouvements dans les vidéos

National audienceParmi toutes les caractéristiques qui peuvent être extraites de vidéos, les points d'intérêt spatiotemporels (STIP) sont particulièrement intéressants car ce sont des caractéristiques de bas niveau simples et robustes qui permettent une bonne caractérisation des objets en mouvement. Dans cet article, nous définissons les STIP et analysons leurs propriétés. Puis, les STIP sont utilisés pour détecter des objets en mouvement et pour caractériser les changements spécifiques dans les mouvements de ces objets. Les performances sont étudiées sur des types très différents de vidéos : des séquences d'athlétisme et des séquences de films d'animation

Proposition d’une méthode pour le suivi du recul du couvert forestier au Togo : Analyse à partir d’images MODIS et LANDSAT sur la période 2001-2015

International audienceComment réaliser le suivi de l'évolution du couvert forestier dans un contexte de déforestation et de dégradation forestière? Dans cette recherche, il s'agit de mettre en place une méthode simple, basée sur une télédétection peu coûteuse, utilisable à grande échelle, et applicable en routine adaptée à la situation de la forêt au Togo. L'analyse est réalisée à partir d'images satellitaires MODIS et Landsat, dans une zone et sur des sites forestiers. Elle combine étude des changements dans les affectations du sol et dynamique du couvert végétal

Cartographie urbaine 3D : détection et analyse des évolutions de l'environnement pour la mise à jour automatique

National audienceCet article présente une méthode automatique de détection et d'analyse des changements qui surviennent dans les scènes urbaines. Ils sont intégrés progressivement par mise à jour incrémentale de la carte 3D. Les nuages de points 3D, acquis lors de passages successifs en un même lieu mais à des jours et horaires différents, sont combinés pour enrichir la cartographie. Les modifications qui se produisent dans la scène au cours de cette période sont détectées et analysées à l'aide de fonctions cognitives de similarité. Les résultats, évalués sur des données réelles en utilisant différentes métriques, démontrent non seulement l'efficacité du procédé mais attestent que les changements qui peuvent intervenir sont effectivement incorporés dans la cartographie 3D résultante. Ainsi, seules les entités permanentes subsistent dans la carte. La méthode proposée est facilement applicable et adaptée pour opérer sur des scènes urbaines de grande taille

Détection de changement par fusion d'images de télédétection de résolutions et modalités différentes

La détection de changements dans une scène est l’un des problèmes les plus complexes en télédétection. Il s’agit de détecter des modifications survenues dans une zone géographique donnée par comparaison d’images de cette zone acquises à différents instants. La comparaison est facilitée lorsque les images sont issues du même type de capteur c’est-à-dire correspondent à la même modalité (le plus souvent optique multi-bandes) et possèdent des résolutions spatiales et spectrales identiques. Les techniques de détection de changements non supervisées sont, pour la plupart, conçues spécifiquement pour ce scénario. Il est, dans ce cas, possible de comparer directement les images en calculant la différence de pixels homologues, c’est-à-dire correspondant au même emplacement au sol. Cependant, dans certains cas spécifiques tels que les situations d’urgence, les missions ponctuelles, la défense et la sécurité, il peut s’avérer nécessaire d’exploiter des images de modalités et de résolutions différentes. Cette hétérogénéité dans les images traitées introduit des problèmes supplémentaires pour la mise en œuvre de la détection de changements. Ces problèmes ne sont pas traités par la plupart des méthodes de l’état de l’art. Lorsque la modalité est identique mais les résolutions différentes, il est possible de se ramener au scénario favorable en appliquant des prétraitements tels que des opérations de rééchantillonnage destinées à atteindre les mêmes résolutions spatiales et spectrales. Néanmoins, ces prétraitements peuvent conduire à une perte d’informations pertinentes pour la détection de changements. En particulier, ils sont appliqués indépendamment sur les deux images et donc ne tiennent pas compte des relations fortes existant entre les deux images. L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes de détection de changements qui exploitent au mieux l’information contenue dans une paire d’images observées, sans condition sur leur modalité et leurs résolutions spatiale et spectrale. Les restrictions classiquement imposées dans l’état de l’art sont levées grâce à une approche utilisant la fusion des deux images observées. La première stratégie proposée s’applique au cas d’images de modalités identiques mais de résolutions différentes. Elle se décompose en trois étapes. La première étape consiste à fusionner les deux images observées ce qui conduit à une image de la scène à haute résolution portant l’information des changements éventuels. La deuxième étape réalise la prédiction de deux images non observées possédant des résolutions identiques à celles des images observées par dégradation spatiale et spectrale de l’image fusionnée. Enfin, la troisième étape consiste en une détection de changements classique entre images observées et prédites de mêmes résolutions. Une deuxième stratégie modélise les images observées comme des versions dégradées de deux images non observées caractérisées par des résolutions spectrales et spatiales identiques et élevées. Elle met en œuvre une étape de fusion robuste qui exploite un a priori de parcimonie des changements observés. Enfin, le principe de la fusion est étendu à des images de modalités différentes. Dans ce cas où les pixels ne sont pas directement comparables, car correspondant à des grandeurs physiques différentes, la comparaison est réalisée dans un domaine transformé. Les deux images sont représentées par des combinaisons linéaires parcimonieuses des éléments de deux dictionnaires couplés, appris à partir des données. La détection de changements est réalisée à partir de l’estimation d’un code couplé sous condition de parcimonie spatiale de la différence des codes estimés pour chaque image. L’expérimentation de ces différentes méthodes, conduite sur des changements simulés de manière réaliste ou sur des changements réels, démontre les avantages des méthodes développées et plus généralement de l’apport de la fusion pour la détection de changement

Réception des données spatiales et leurs traitements : analyse d'images satellites pour la mise à jour des SIG par enrichissement du système de raisonnement spatial RCC8

De nos jours, la résolution des images satellites et le volume des bases de données géographiques disponibles sont en constante augmentation. Les images de télédétection à haute résolution représentent des sources de données hétérogènes de plus en plus nécessaires et difficiles à exploiter. Ces images sont considérées comme des sources très riches et utiles pour la mise à jour des Systèmes d'Information Géographique (SIG). Afin de mettre à jour ces bases de données, une étape de détection de changements est nécessaire. Cette thèse s'attache à l'étude de l'analyse d'images satellites par enrichissement du système de raisonnement spatial RCC8 (Region Connection Calculus) pour la détection des changements topologiques dans le but de mettre à jour des SIG. L'objectif à terme de cette étude est d'exploiter, de détailler et d'enrichir les relations topologiques du système RCC8. L'intérêt de l'enrichissement, l'exploitation et la description détaillée des relations du système RCC8 réside dans le fait qu'elles permettent de détecter automatiquement les différents niveaux de détails topologiques et les changements topologiques entre des régions géographiques représentées sur des cartes numériques (CN) et dans des images satellitaires. Dans cette thèse, nous proposons et développons une extension du modèle topologique d'Intersection et Différence (ID) par des invariants topologiques qui sont : le nombre de séparations, le voisinage et le type des éléments spatiaux. Cette extension vient enrichir et détailler les relations du système RCC8 à deux niveaux de détail. Au premier niveau, l'enrichissement du système RCC8 est fait par l'invariant topologique du nombre de séparations, et le nouveau système est appelé "système RCC-16 au niveau-1". Pour éviter des problèmes de confusion entre les relations de ce nouveau système, au deuxième niveau, l'enrichissement du "RCC-16 au niveau-1" est fait par l'invariant topologique du type d'éléments spatiaux et le nouveau système est appelé "système RCC-16 au niveau-2". Ces deux systèmes RCC-16 (au niveau-1 et au niveau-2) seront appliqués pour l'analyse d'images satellites, la détection de changements et l'analyse spatiale dans des SIG. Nous proposons à partir de celà une nouvelle méthode de détection de changements entre une nouvelle image satellite et une ancienne carte numérique des SIG qui intègre l'analyse topologique par le système RCC-16 afin de détecter et d'identifier les changements entre deux images satellites, ou entre deux cartes vectorielles produites à différentes dates. Dans cette étude de l'enrichissement du système RCC8, les régions spatiales ont de simples représentations spatiales. Cependant, la représentation spatiale et les relations topologiques entre régions dans des images satellites et des données des SIG sont plus complexes, floues et incertaines. Dans l'objectif d'étudier les relations topologiques entre régions floues, un modèle appelé le modèle topologique Flou d'Intersection et Différence (FID) pour la description des relations topologiques entre régions floues sera proposé et développé. 152 relations topologiques peuvent être extraites à l'aide de ce modèle FID. Ces 152 relations sont regroupées dans huit clusters qualitatifs du système RCC8 : Disjoint (Déconnexion), Meets (Connexion Extérieure), Overlaps (Chevauchement), CoveredBy (Inclusion Tangentielle), Inside (Inclusion Non-Tangentielle), Covers (Inclusion Tangentielle Inverse), Contains (Inclusion Non-Tangentielle Inverse), et Equal (Égalité). Ces relations seront évaluées et extraites à partir des images satellites pour donner des exemples de leur intérêt dans le domaine de l'analyse d'image et dans des SIG. La contribution de cette thèse est marquée par l'enrichissement du système RCC8 donnant lieu à un nouveau système, RCC-16, mettant en ouvre une nouvelle méthode de détection de changements, le modèle FID, et regroupant les 152 relations topologiques floues dans les huit clusters qualitatifs du système RCC8.Nowadays, the resolution of satellite images and the volume of available geographic databases are constantly growing. Images of high resolution remote sensing represent sources of heterogeneous data increasingly necessary and difficult to exploit. These images are considered very rich and useful sources for updating Geographic Information Systems (GIS). To update these databases, a step of change detection is necessary and required. This thesis focuses on the study of satellite image analysis by enriching the spatial reasoning system RCC8 (Region Connection Calculus) for the detection of topological changes in order to update GIS databases. The ultimate goal of this study is to exploit and enrich the topological relations of the system RCC8. The interest of the enrichment and detailed description of RCC8 system relations lies in the fact that they can automatically detect the different levels of topological details and topological changes between geographical regions represented on GIS digital maps and satellite images. In this thesis, we propose and develop an extension of the Intersection and Difference (ID) topological model by using topological invariants which are : the separation number, the neighborhood and the spatial element type. This extension enriches and details the relations of the system RCC8 at two levels of detail. At the first level, the enrichment of the system RCC8 is made by using the topological invariant of the separation number and the new system is called "system RCC-16 at level-1". To avoid confusion problems between the topological relations of this new system, the second level by enriching the "system RCC-16 at level-1" is done by using the topological invariant of the spatial element type and the new system is called "system RCC-16 at level-2". These two systems RCC-16 (at two levels : level-1 and level-2) will be applied to satellite image analysis, change detection and spatial analysis in GIS. We propose a new method for detecting changes between a new satellite image and a GIS old digital map. This method integrates the topological analysis of the system RCC-16 to detect and identify changes between two satellite images, or between two vector maps produced at different dates. In this study of the enrichment of the system RCC8, spatial regions have simple spatial representations. However, the spatial and topological relations between regions in satellite images and GIS data are more complex, vague and uncertain. With the aim of studying the topological relations between fuzzy regions, a model called the Fuzzy topological model of Intersection and Difference (FID) for the description of topological relations between fuzzy regions is proposed and developed. 152 topological relations can be extracted using this model FID. These 152 relations are grouped into eight clusters of the qualitative relations of the system RCC8 : Disjoint (Disconnected), Meets (Externally Connected), Overlaps (Partially Overlapping), CoveredBy (Tangential Proper Part), Inside (Non-Tangential Proper Part), Covers (Tangential Proper Part Inverse), Contains (Non-Tangential Proper Part Inverse), and Equal. These relations will be evaluated and extracted from satellite images to give examples of their interest in the image analysis field and GIS. The contribution of this thesis is marked by enriching the qualitative spatial reasoning system RCC8 giving rise to a new system, RCC-16, implementing a new method of change detection, the model FID, and clustering the 152 fuzzy topological relations in eight qualitative clusters of the system RCC8

Détection de changements forestiers à l'aide d'images satellitales

La télédétection satellitale apparaît comme un outil performant d'analyse et de suivi des pratiques sylvicoles à l'échelle d'une région forestière ou d'un département

Lois Gamma multivariées pour le traitement d'images radar

Dans de nombreux systèmes d'imagerie, et notamment dans des systèmes d'imagerie active tels que le radar, l'amplitude du front de l'onde étudiée est classiquement modélisée par une loi gaussienne complexe. Les intensités mesurées correspondent alors au module au carré de lois gaussiennes complexes. L'estimation des paramètres, appliquée à des problèmes de détection, nécessite de connaître alors précisément les statistiques des intensités reçues. L'objet de cette thèse consiste à étudier des extensions multivariées des lois paramétriques, telles que les lois Gamma, rencontrées dans de tels systèmes d'imagerie. Cette modélisation multivariée permet, en effet, de tenir compte des dépendances statistiques entre des images d'une même scène acquises à des dates différentes et/ou par des capteurs différents. C'est pourquoi les familles de lois multivariées étudiées s'avèrent particulièrement utiles pour résoudre de nombreux problèmes d'estimation et de détection rencontrés en traitement de l'image, telles que la détection de changements temporels ou l'analyse polarimétrique d'une scène. ABSTRACT : The wavefront amplitude of many optical systems can be modeled as a sum of complex components distributed according to Gaussian distributions. In particular, this is the case for active imaging sytems such as radar systems. The resulting intensity measurements are the sum of the squared modulus of these complex Gaussian components. Parameter estimation and detection problems require to determine accurately the statistical properties of the collected intensities. The subject of this thesis consists of studying families of multivariate gamma based distributions useful to solve estimation and detection problems in different image processing applications. Multivariate extensions of the uni-dimensional gamma distribution make possible to model the correlation between images of a same scene acquired at different times and/or by different sensors. Therefore, these distributions are interesting for parameter estimation and detection in many image processing applications, such as in change detection problems or in polarimetric analysis

Descripteurs locaux pour l'imagerie radar et applications

We study here the interest of local features for optical and SAR images. These features, because of their invariances and their dense representation, offer a real interest for the comparison of satellite images acquired under different conditions. While it is easy to apply them to optical images, they offer limited performances on SAR images, because of their multiplicative noise. We propose here an original feature for the comparison of SAR images. This algorithm, called SAR-SIFT, relies on the same structure as the SIFT algorithm (detection of keypoints and extraction of features) and offers better performances for SAR images. To adapt these steps to multiplicative noise, we have developed a differential operator, the Gradient by Ratio, allowing to compute a magnitude and an orientation of the gradient robust to this type of noise. This operator allows us to modify the steps of the SIFT algorithm. We present also two applications for remote sensing based on local features. First, we estimate a global transformation between two SAR images with help of SAR-SIFT. The estimation is realized with help of a RANSAC algorithm and by using the matched keypoints as tie points. Finally, we have led a prospective study on the use of local features for change detection in remote sensing. The proposed method consists in comparing the densities of matched keypoints to the densities of detected keypoints, in order to point out changed areas.Nous étudions ici l’intérêt des descripteurs locaux pour les images satellites optiques et radar. Ces descripteurs, par leurs invariances et leur représentation compacte, offrent un intérêt pour la comparaison d’images acquises dans des conditions différentes. Facilement applicables aux images optiques, ils offrent des performances limitées sur les images radar, en raison de leur fort bruit multiplicatif. Nous proposons ici un descripteur original pour la comparaison d’images radar. Cet algorithme, appelé SAR-SIFT, repose sur la même structure que l’algorithme SIFT (détection de points-clés et extraction de descripteurs) et offre des performances supérieures pour les images radar. Pour adapter ces étapes au bruit multiplicatif, nous avons développé un opérateur différentiel, le Gradient par Ratio, permettant de calculer une norme et une orientation du gradient robustes à ce type de bruit. Cet opérateur nous a permis de modifier les étapes de l’algorithme SIFT. Nous présentons aussi deux applications pour la télédétection basées sur les descripteurs. En premier, nous estimons une transformation globale entre deux images radar à l’aide de SAR-SIFT. L’estimation est réalisée à l’aide d’un algorithme RANSAC et en utilisant comme points homologues les points-clés mis en correspondance. Enfin nous avons mené une étude prospective sur l’utilisation des descripteurs pour la détection de changements en télédétection. La méthode proposée compare les densités de points-clés mis en correspondance aux densités de points-clés détectés pour mettre en évidence les zones de changement

Détection indirecte de changements en imagerie satellitaire haute résolution

International audienceDetecting changes between two satellite images generally requires some robustness to different types of variations, such as color, illumination, texture or even resolution. We here present a detection method that avoids direct comparisons between the two images, and can thus be applied to radiometrically different images as well as to time series.Détecter des changements entre deux images satellite requiert en général d'être robuste à différents types de variations, par exemple de couleur, d'éclairement, de texture, voir même de résolution. Nous présentons ici une méthode de détection qui, en s'affranchissant des comparaisons directes entre les deux images, peut s'appliquer à des images radiométriquement différentes, ainsi qu'à des séries temporelles