Outil d'aide à l'interprétation automatique d'images de télédétection TM de Landsat pour la cartographie forestière

L'utilisation de la télédétection et du traitement d'images dans les pays en voie de développement a pris une place de plus en plus importante au cours de la décennie. Les techniques cartographiques modernes présentent un énorme potentiel dans la lutte pour la gestion et la conservation des forêts. Les exigences de formation académique en télédétection et en traitement d'images sont différentes des autres disciplines plus pointues. Elles sont habituellement offertes par les universités au niveau des études supérieures, ou encore par formation continue incluant des stages de durée variable. Dans tous les cas, cette formation ne garantit pas suffisamment l'autonomie des utilisateurs de ces systèmes. Surtout dans les pays en voie de développement où les professionnels pratiquants ou en formation connaissent des problèmes comme l'isolement académique et professionnel ainsi qu'un accès limité au matériel informatique et aux références bibliographiques et techniques. Pour faciliter l'utilisation de l'information spatiale par une clientèle diversifiée, il convient donc d'élaborer un outil d'aide à l'interprétation automatique des images de télédétection. Ce projet de recherche est une procédure interactive d'outil d'aide à l'interprétation automatique des images de télédétection (OAIIT). Son objectif est d'assister les usagers qui ne sont pas des spécialistes en télédétection, dans les diverses étapes du traitement d'images. Ce projet se situe dans le cadre d'une application en foresterie utilisant des images TM de Landsat pour la production de cartes forestières. La procédure régissant l'interface usager fonctionne sous Windows 3.1. Elle est constituée d'écrans et de fenêtres permettant un encadrement simple et stable. L'utilisateur accède successivement à différentes fenêtres lui permettant de suivre les étapes du traitement d'images. L'OAIIT est supporté par une base de données comprenant des textes et références bibliographiques permettant à l'usager de comprendre les étapes à suivre et de se référer à des ouvrages déjà existants

Monitoring of image processing programs for morphological description of galaxies

This paper is concerned with the technics ofartificial intelligence applied to the field of image processing . More precisely the problem studied here is semantical integration of image processing programs . In semantical integration ofprograms, the fonctionality of the programs, and the way to optimize their use are expressed ; this allows the use of the programs in an automatic, robust, and flexible way . First, the shell of expert systems used for the application, OCAPI, is described . Then the application on morphological description of galaxies is detailed : the design of the global system, the knowledge base of the expert system PROGAL, and an illustrated session of the expert system .Cet article présente un apport des techniques de l'intelligence artificielle au domaine du traitement d'images. Le problème étudié est l'intégration sémantique de procédures de traitement d'images. Dans l'intégration sémantique, la fonction des programmes ainsi que la manière d'optimiser leur utilisation sont explicitées; ceci permet une utilisation automatique, robuste et adaptable des algorithmes de traitement. Tout d'abord, nous décrivons le modèle utilisé, qui est celui du noyau de systèmes experts OCAPI. Le système expert PROGAL est ensuite présenté: tout d'abord, son application qui concerne l'automatisation du traitement d'images contenant une galaxie en vue de sa description morphologique, puis sa base de connaissance illustrée à l'aide d'exemples, et enfin une exécution commentée sur un cas particulie

Multiagent system for data fusion in image processing

The data fusion of results in image processing poses many problems of modelling and representation of knowledge, among whic h one can mention : o the difficulty to define, exhaustively, the conditions of utilization of processings in function of the context , the difficulty to evaluate the results of processings , . the difficulty to elaborate strategies making cooperate several processings or merging results . The system ADAGAR (Atelier of Development of AGents on Distributed Architecture) proposes solutions to these problems . ADAGAR results from elaborated concepts in the project BBI (BlackBoard Image) . The aim of the project BBI was to conceive on a multi–processors architecture, a perceptive system of interpretation of images issued from different sources . The idea was not to elaborate new operators of image processing , but to develop a reception structure of existent processing . One of the particularities of the system lies in the expression of a priori valuation knowledge (scores of aptitude) . The formalizatio n of these knowledge is inspired of the theory of Dempster–Shafer. The formalism allows to represent the ignorance on condition s of activation of a processing in a particular context . The prototype BBI contains currently a thirty of agents . It functions on couples of aerial or satellitaire images in the visible and th e infrared spectra or in the visible and the radar spectra . BBI elaborates dynamically one or several strategies of research, from th e specificities of the processed images and objects to detect . The cooperations between processings at the low level, the information fusion and the focus of attention at the symbolic level are the main reasons of the good functioning of the prototype .La fusion des résultats en analyse d'images pose de nombreux problèmes de modélisation et de représentation des connaissances parmi lesquels, on peut mentionner: . la difficulté de définir exhaustivement les conditions d'utilisation des traitements en fonction du contexte, . la difficulté d'évaluer les résultats des traitements, . la difficulté d'élaborer des stratégies faisant coopérer plusieurs traitements ou fusionnant des résultats. Le système ADAGAR (Atelier de Développement d'AGents sur Architecture Répartie) propose des solutions à ces problèmes. ADAGAR résulte de concepts élaborés dans le projet BBI (BlackBoard Image). L'objectif du projet BBI était de concevoir sur une architecture multi-processeurs, un système perceptif d'interprétation d'images issues de sources différentes. L'idée n'était pas d'élaborer de nouveaux opérateurs de traitements d'images, mais de développer une structure d'accueil des traitements existants. Une des particularités du système réside dans l'expression de connaissances d'estimation a priori (scores d'aptitude). La formalisation de ces connaissances est inspirée de la théorie de Dempster-Shafer. Le formalisme employé permet de représenter l'ignorance sur les conditions d'activation d'un traitement dans un contexte particulier. Le prototype BBI contient actuellement une trentaine d'agents. Il fonctionne sur des couples d'images aériennes ou satellitaires dans les spectres visible/infrarouge et visible/radar. BBI élabore dynamiquement une ou plusieurs stratégies de recherche, à partir des spécificités des images traitées et des objets à détecter. Les coopérations entre les traitements au bas niveau, les fusions d'informations et les focalisations d'attention au niveau symbolique sont les principales raisons du bon fonctionnement du prototype. Intelligence artificielle distribuée, Système multi-agents, Système réparti, Interprétation d'images

Cartographie de la pollution de l'air : une nouvelle approche basée sur la télédétection et les bases de données géographiques. Application à la ville de Strasbourg.

International audienceLa qualité de l'air dans les villes est devenue une préoccupation majeure en France, en Europe et dans le monde. Les villes concentrent la majorité des populations et des sources de pollution. Elles sont un objet d'étude privilégié pour l'évaluation des pollutions, de leur influence sur la santé et des solutions proposées pour la réduction des polluants. En France, toutes les villes de plus de 100 000 habitants doivent etre équipées d'un réseau de surveillance de la qualité de l'air. Les coûts d'installation, d'entretien et de gestion de ces réseaux sont importants et limitent le nombre de stations de mesures installées. A partir de ces quelques points de mesures, des cartes de concentration en polluants sont générées de manire routinire par des méthodes d'interpolation et d'extrapolation, comme les plaques minces ou les méthodes basées sur le krigeage. Les résultats dépendent grandement du nombre de mesures. Basée sur une approche multi-sources, cet article présente une méthodologie pour la cartographie des concentrations de polluants. Cette méthodologie s'appuie sur la définition de pseudostations et de stations virtuelles de mesures à l'aide d'images satellitaires et d'une base de données géographiques. Les pseudostations sont des lieux de la ville présentant des caractéristiques spatiales, structurales, morphologiques et des signatures spectrales similaires aux emplacements des stations de mesures réelles. Les signatures spectrales similaires à celles des stations réelles sont recherchées dans une série d'images Landsat. Puis des indices morphologiques calculés à partir de la base de données géographiques BD TOPO sont utilisés pour restreindre le nombre de pseudostations. Ces pseudostations sont alors utilisées pour déterminer les stations virtuelles qui permettent d'affecter une concentration de polluants en ce point de la ville. La densification du nombre de points de mesures (réels et virtuels) permet de calculer une nouvelle cartographie des concentrations de polluants. Une illustration partielle de cette méthodologie est proposée pour la ville de Strasbourg. Une campagne de mesures utilisant des moyens de mesures mobiles en juin 2002 fournira les moyens de valider l'approche

Cartographie de la pollution de l'air : une nouvelle approche basée sur la télédétection et les bases de données géographiques. Application à la ville de Strasbourg

National audienceLa qualité de l'air dans les villes est devenue une préoccupation majeure en France, en Europe et dans le monde. Les villes concentrent la majorité des populations et des sources de pollution. Elles sont un objet d'étude privilégié pour l'évaluation des polluants. En France toutes les villes de plus de 100 000 habitants doivent être équipées d'un réseau de surveillance de la qualité de l'air. Les coûts d'installation, d'entretien et de gestion de ces réseaux sont importants et limitent le nombre de stations de mesures installées. A partir de ces quelques points de mesures, des cartes de concentration en polluants sont générées de manière routinière par des méthodes d'interpolation et d'extrapolation, comme les plaques minces ou les méthodes basées sur le krigeage. Les résultats dépendent grandement du nombre de mesures. Basée sur une approche multi-sources, cet article présente une méthodologie pour la cartographie des concentrations de polluants. Cette méthodologie s'appuie sur la définition de pseudostations et de stations virtuelles de mesures à l'aide d'images satellitaires et d'une base de données géographiques. Les pseudostations sont des lieux de la ville présentant des caractéristiques spatiale, structurales, morphologiques et des signatures spectrales similaires aux emplacements des stations de mesures réelles. Les signatures spectrales similaires à celles des stations réelles sont recherchées dans une série d'images Landsat. Puis des indices morphologiques calculés à partir de la base de données géographiques BD TOPO(R) sont utilisés pour restreindre le nombre de pseudostations. Ces pseudostations sont alors utilisées pour déterminer les stations virtuelles qui permettent d'affecter une concentration de polluants en ce point de la ville. La densification du nombre de points de mesures (réels et virtuels) permet de calculer une nouvelle cartographie des concentrations de polluants. Une illustration partielle de cette méthodologie est proposée pour la ville de Strasbourg. Une campagne de mesures utilisant des moyens de mesures mobiles en juin 2002 fournira les moyens de valider l'approche

Un panorama de la télédétection de l'étalement urbain

The objective of this review paper is to provide an overview of remote sensing based research tackling urban sprawl issue. 113 articles were indexed and analyzed after research on bibliographical databases. These 113 articles are presented in the form of summary table giving highlights of the listed publications. Articles are divided into 6 categories (F, A, B, C, D, E) according to whether they are articles of methodology, characterization, prospective modeling-simulation, retrospective modeling-simulation, analysis of impacts or monitoring of urban sprawl. The summary table is conceived as a tool which can help researchers interested by the measurement and the analysis of urban sprawl.Cette note rend compte d'une recherche bibliographique dont l'objectif est de fournir un panorama des recherches utilisant la télédétection pour aborder la problématique de l'étalement urbain. 113 articles ont été répertoriés et analysés à la suite de recherches dans des bases de données bibliographiques. Ces 113 articles sont présentés sous forme de tableau récapitulatif donnant un aperçu général des publications recensées. Les articles sont répartis en 6 catégories (F, A, B, C, D, E) suivant qu'il s'agit d'articles de méthodologie, de caractérisation, de modélisation-simulation prospective, de modélisation-simulation rétrospective, d'analyse d'impacts ou de monitorage de l'étalement urbain. Le panorama est conçu comme un outil d'aide aux chercheurs qui s'intéressent à la mesure et à l'analyse de l'étalement urbain

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

Modélisation des informations et extraction des connaissances pour la gestion des crises

L’essor des technologies émergentes de collecte de données offre des opportunités nouvelles pour diverses disciplines scientifiques. L’informatique est appelé à jouer sa partition par le développement de techniques d’analyse intelligente des données pour apporter un certain éclairage dans la résolution de problèmes complexes. Le contenu de ce mémoire de recherche doctorale s’inscrit dans la problématique générale de l’extraction des connaissances à partir de données par les techniques informatiques. Ce travail de thèse s’intéresse dans un premier temps à la problématique de la modélisation des informations pour la gestion de crise nécessitant des prises en charge médicale, à l’aide d’une collaboration des applications informatiques de la télémédecine. Nous avons proposé une méthodologie de gestion d’une crise à distance en trois étapes. Elle est principalement axée sur la collaboration des actes de télémédecine (Téléconsultation, Téléexpertise, Télésurveillance, Téléassistance, et la Régulation médicale), de la phase de transport des victimes à la phase de traitements médicaux dans et/ou entre les structures de santé. Cette méthodologie permet non seulement de mettre à la disposition des gestionnaires de crise un système d'aide à la décision informatisé, mais aussi de minimiser les coûts financiers et réduire le temps de réponse des secours à travers une gestion organisée de la crise. Dans un deuxième temps, nous avons étudié en détail l’extraction de la connaissance à l’aide des techniques de data mining sur les images satellitaires afin de découvrir des zones à risques d’épidémie, dont l’étude de cas a porté sur l’épidémie de choléra dans la région de Mopti, au Mali. Ainsi, une méthodologie de six phases a été présentée en mettant en relation les données collectées sur le terrain et les données satellitaires pour prévenir et surveiller plus efficacement les crises d’épidémie. Les résultats nous indiquent qu’à 66% le taux de contamination est lié au fleuve Niger, en plus de certains facteurs sociétaux comme le jet des ordures en période hivernale. Par conséquent, nous avons pu établir le lien entre l’épidémie et son environnement d’évolution, ce qui permettra aux décideurs de mieux gérer une éventuelle crise d’épidémie. Et enfin, en dernier lieu, pendant une situation de crise d’épidémie, nous nous sommes focalisés sur l’analyse médicale, plus précisément par l’usage des microscopes portables afin de confirmer ou non la présence des agents pathogènes dans les prélèvements des cas suspects. Pour ce faire, nous avons présenté une méthodologie de six phases, basée sur les techniques du deep learning notamment l’une des techniques des réseaux de neurones convolutifs, l’apprentissage par transfert qui tirent parti des systèmes complexes avec des invariants permettant la modélisation et l'analyse efficace de grandes quantités de données. Le principe consiste à entraîner les réseaux de neurones convolutifs à la classification automatique d’images des agents pathogènes. Par exemple dans notre cas d’étude, cette approche a été utilisée pour distinguer une image microscopique contenant le virus de l’épidémie de choléra appelé Vibrio cholerae d’une image microscopique contenant le virus de l’épidémie du paludisme appelé Plasmodium. Ceci nous a permis d’obtenir un taux de réussite de classification de 99%. Par la suite, l’idée est de déployer cette solution de reconnaissance d’images d’agents pathogènes dans les microscopes portables intelligents pour les analyses de routine et applications de diagnostic médical dans la gestion de situations de crise. Ce qui permettra de combler le manque de spécialistes en manipulation microscopique et un gain de temps considérable dans l’analyse des prélèvements avec des mesures précises favorisant l’accomplissement du travail dans de meilleures conditions

Détection automatique des changements du bâti en milieu urbain sur des images à très haute résolution spatiale (Ikonos et QuickBird) en utilisant des données cartographiques numériques

The updating of cartographic databases in urban environments is a difficult and expensive task. It can be facilitated by an automatic change detection method. Several methods have been developed for medium and low spatial resolution images. These methods are not adapted for the very high spatial resolution images (VHSR) and are not applicable in urban environment. This study proposes a new method for change detection of buildings in urban environments from VHSR images and using existing digital cartographic data. The proposed methodology is composed of several stages. The existing knowledge on the buildings and the other urban objects are first modelled and saved in a knowledge base. All change detection rules are defined at this stage. Then, the image is segmented. The parameters of segmentation are computed thanks to the integration between the image and the geographical database (GDB). Thereafter, the segmented image is analyzed using the knowledge base to localize the segments where the change of building is likely to occur. The change detection rules are then applied on these segments to identify the segments that represent the changes of buildings. These changes represent the updates of buildings to add to the geographical database. Finally, the map representing changes is assessed before being integrated in the geographical database. The data used in this research concern the city of Sherbrooke (Quebec, Canada) and the city of Rabat (Morocco). For Sherbrooke, we used an Ikonos image acquired in October 2004, an Ikonos image acquired in July 2006 and a GDB at the scale of 1:20,000. For Rabat, a QuickBird image acquired in August 2004 has been used with a GDB at the scale of 1:10,000. The results of tests on several zones are encouraging. Indeed, the rate of good detection is of 90%. Concerning the geometric precision of detection, the mean error is 3 m for Ikonos and 2 m for QuickBird. The proposed method presents some limitations on the detection of the exact contours of the buildings. It could be improved by including a shape post-analysis of detected buildings. The proposed method can be integrated in a cartographic update process or as a method for the quality assessment of a topographic database