Généralisation et intégration pour un fond vert commun entre l'IFN et l'IGN

International audienceThe presented paper deals with a study carried out at COGIT laboratory of IGN France in relation to a collaboration between IGN and IFN (Inventaire Forestier National), the French institute that manages national forests. For some time, IGN and IFN have tried to gather efforts of production of their own vector vegetation coverage through the creation of a "common green coverage". The common green coverage would be derived to meet IGN and IFN different specifications that are different in terms of level of detail and thematic content. COGIT laboratory studied if it was possible to automatically produce the common green coverage and then the derived products by generalisation and data matching. Tests were carried out on three different landscape areas and they allow to conclude that a partly automated process is possible to meet both institutes needs. It lead to effective production flow lines.Le travail présenté est une étude réalisée au laboratoire COGIT de l'IGN (Institut Géographique National) qui a pris place dans le contexte de la collaboration entre l'IGN et l'IFN (Inventaire Forestier National), organisme en charge de l'inventaire permanent de la ressource forestière nationale. L'IGN et l'IFN ont travaillé à mutualiser la production de leurs données vectorielles relatives aux zones de forêt pour constituer un "fond vert" commun à partir duquel chacun pourrait dériver les données répondant à ses propres besoins. Le laboratoire COGIT a étudié dans quelle mesure il était possible de passer automatiquement des données végétation produites à l'IGN, à ce fond vert commun, puis à des données répondant aux besoins propres de l'IFN et de l'IGN. Les techniques utilisées pour cela sont d'une part la généralisation pour simplifier les données, et d'autre part l'appariement pour mettre en correspondance des données saisies indépendamment. Cette étude testée sur trois zones représentatives a montré la faisabilité d'un processus de généralisation et d'intégration automatique répondant aux besoins des deux organismes. Elle a débouché sur une mise en production effective de certaines des propositions faites

Développement et automatisation de méthodes de classification à partir de séries temporelles d'images de télédétection : application aux changements d'occupation des sols et à l'estimation du bilan carbone

La quantité de données de télédétection archivées est de plus en plus importante et grâce aux nouveaux et futurs satellites, ces données offriront une plus grande diversité de caractéristiques : spectrale, temporelle, résolution spatiale et superficie de l'emprise du satellite. Cependant, il n'existe pas de méthode universelle qui maximise la performance des traitements pour tous les types de caractéristiques citées précédemment; chaque méthode ayant ses avantages et ses inconvénients. Les travaux de cette thèse se sont articulés autour de deux grands axes que sont l'amélioration et l'automatisation de la classification d'images de télédétection, dans le but d'obtenir une carte d'occupation des sols la plus fiable possible. En particulier, les travaux ont portés sur la la sélection automatique de données pour la classification supervisée, la fusion automatique d'images issues de classifications supervisées afin de tirer avantage de la complémentarité des données multi-sources et multi-temporelles et la classification automatique basée sur des séries temporelles et spectrales de référence, ce qui permettra la classification de larges zones sans référence spatiale. Les méthodes ont été testées et validées sur un panel de données très variées de : capteurs : optique (Formosat-2, Spot 2/4/5, Landsat 5/7, Worldview-2, Pleiades) et radar (Radarsat,Terrasar-X), résolutions spatiales : de haute à très haute résolution (de 30 mètres à 0.5 mètre), répétitivités temporelles (jusqu'à 46 images par an) et zones d'étude : agricoles (Toulouse, Marne), montagneuses (Pyrénées), arides (Maroc, Algérie). Deux applications majeures ont été possibles grâce à ces nouveaux outils : l'obtention d'un bilan carbone à partir des rotations culturales obtenues sur plusieurs années et la cartographie de la trame verte (espaces écologiques) dans le but d'étudier l'impact du choix du capteur sur la détection de ces élémentsAs acquisition technology progresses, remote sensing data contains an ever increasing amount of information. Future projects in remote sensing like Copernicus will give a high temporal repeatability of acquisitions and will cover large geographical areas. As part of the Copernicus project, Sentinel-2 combines a large swath, frequent revisit (5 days), and systematic acquisition of all land surfaces at high-spatial resolution and with a large number of spectral bands.The context of my research activities has involved the automation and improvement of classification processes for land use and land cover mapping in application with new satellite characteristics. This research has been focused on four main axes: selection of the input data for the classification processes, improvement of classification systems with introduction of ancillary data, fusion of multi-sensors, multi-temporal and multi-spectral classification image results and classification without ground truth data. These new methodologies have been validated on a wide range of images available: various sensors (optical: Landsat 5/7, Worldview-2, Formosat-2, Spot 2/4/5, Pleiades; and radar: Radarsat, Terrasar-X), various spatial resolutions (30 meters to 0.5 meters), various time repeatability (up to 46 images per year) and various geographical areas (agricultural area in Toulouse, France, Pyrenean mountains and arid areas in Morocco and Algeria). These methodologies are applicable to a wide range of thematic applications like Land Cover mapping, carbon flux estimation and greenbelt mappin