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

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

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

Élaboration d'un indice global de qualité de vie par intégration de données multisources cas de la Ville de Sherbrooke

Résumé : Le milieu urbain suscite un grand intérêt pour plusieurs chercheurs et est une source riche en information de tout genre. Ce travail se situe donc dans l'ensemble des études urbaines et s'intéresse à la qualité de vie des gens qui habitent la ville. Avec les données issues de la télédétection ainsi que les caractéristiques socio-démographiques des populations, il est possible, par intégration dans un SIG, d'évaluer la qualité de vie des citadins. L'étalement des hommes sur le territoire urbain, selon leurs besoins et leurs désirs, provoque une ségrégation des groupes sociaux et ainsi une importante variation du niveau de vie au sein d'une même ville. L'étude de cette variation de la qualité de vie en milieu urbain est possible par la mise en relation d'indicateurs objectifs reliés au bien-être social, à la vitalité économique et à l'intégrité environnementale. L'objectif de cette étude est donc d'évaluer la qualité de vie en milieu urbain par la création d'un indice global de qualité de vie pour les 22 unités de voisinage de la Ville de Sherbrooke. Trois sources de données différentes permettent d'obtenir ces indicateurs, il s'agit des images hautes résolutions du satellite IKONOS, des statistiques du recensement de 1996 ainsi que certaines données provenant des relevés municipaux. Par une intégration de toutes ces données dans un SIG, il est possible de produire une cartographie de la variation de la qualité de vie sur l'ensemble du territoire de la Ville de Sherbrooke. Chacun des neuf indicateurs retenus possède un poids différent dans la composition de l'indice global. Trois cartes représentant l'indice global de qualité de vie ont été produites selon les trois pondérations différentes. Comparés avec la réalité-terrain, il est ensuite possible de déterminer la meilleure pondération identifiant la situation réelle sur le territoire. Les résultats sont très satisfaisants et on remarque l'apport très intéressant des images de la télédétection qui permettent de définir trois indicateurs différents et ainsi d'innover dans ce domaine. Les détails offerts par la haute résolution permettent d'exploiter au maximum certaines caractéristiques urbaines.||Abstract : The urban environment contents a lot of interesting information and it's an important source of inspiration for many researchers. This study goes in that way and has a special interest for the urban quality of life. With the GIS possibilities, the data from remote sensing and the socio-demographic measurements for the urban populations, can be integrated. The quality of life in the urban areas can be quantified. The rapid urbanisation and the sprawl of the humans in the cities, cause an important segregation of the different socials groups. So, the quality of life in a same territory is very different. This variation of the quality of life can be studied by the integration of indicators link to social well-being, economic vitality and environmental integrity. The objective of this project is to evaluate the quality of life for the 22 divisions in the city of Sherbrooke. The data come from three different sources: high spatial resolution IKONOS numeric imagery, statistics from 1996 census and some information form municipality resources. By integrated all of this information in a GIS, it is possible to produce a cartographic representation for the variation of the quality of life on this territory. Every indicator in the global indicator has a different weight of importance. Three different maps for three different weighting has been produce. A comparison with the real situation on the territory has been done to evaluate the choice of the indicators and the methodology. The results are satisfying and the very interesting contribution of the high-resolution imagery is demonstrated. The details offer with these images involves a maximum development in the use of urban characteristics

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

Cartographie automatisée des surfaces boisées en milieu urbanisé fondée sur la texture d'images IKONOS panchromatiques

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal