Parcel-Based Active Learning for Large Extent Cultivated Area Mapping

International audienceThis paper focuses on agricultural land cover mapping at a high resolution scale and over large areas from an operational point of view and from a high-resolution monodate image. In this context, training data are assumed to be collected by successive journeys of field surveys and thus, are very limited. Supervised learning techniques are generally used, assuming that the classes distribution is constant over the whole image. However in practice, a data shift often occurs on large areas due to various acquisition conditions. To alleviate these issues, active Learning (AL) techniques define an efficient training set by iteratively adapting it through adding the most informative unlabeled instances. They can improve the classification process efficiency while keeping a limited training dataset. The novelty in this paper is the application of AL techniques on multispectral images for agricultural land cover mapping, using field sampling instead of pixel sampling which is rarely done in the literature. Besides, we proposed a parcel-based active learning scheme which is suitable for an operational land cover mapping in cultivated areas since the parcel is an agricultural unit and field observations are processed at parcel scale. Random Forests classifier was used. Results were processed on a 6m multispectral Spot6 image over a 35 km 2 Mediterranean cultivated area, in Lebna Catchment, north eastern Tunisia. The contribution of AL techniques was assessed with comparison to a random and stratified random strategies for sampling new instances. For iterative sample selection, two criteria are used and often coupled: uncertainty and diversity. For diversity metric, a new clustering-based metric was proposed based on a mean-shift clustering which improved the classification accuracy. AL techniques showed to be efficient with complex data and fine land cover legend improving random-based selection up to 10%. Besides, the maximum of classification accuracy is reached using mean-shift-BT metric in just 5-day field survey, i.e. 30 days less compared to the random selection. Finally, results showed that the finer the definition of land cover classes, the more crucial is the choice of AL metrics

Développement d'une approche opérationnelle pour l'identification automatique des peupleraies à large échelle par télédétection hypertemporelle. : De l'adaptation de domaine à la création d'un indice spectral dédié

Le peuplier cultivé constitue la première essence de feuillus plantée en France. Il joue un rôle économique de premier plan, notamment pour la production de bois-matériau, contreplaqués et emballages légers. Il est également valorisé dans l’industrie papetière. Pourtant, malgré l'importance de la filière, les surfaces couvertes en peupleraies à l'échelle nationale sont encore très incertaines. Selon la source de données utilisée (BD Forêt IGN, cadastre, inventaire forestier), les estimations montrent des écarts de plus de 50 000 ha. La fréquence de mise à jour de ces sources est inadaptée pour suivre le peuplier cultivé dont le cycle de rotation est court (15-20 ans). La télédétection satellitaire est utilisée depuis longtemps pour cartographier les milieux forestiers, qu'il s'agisse de forêts naturelles ou de plantations. Avec l'amélioration constante des caractéristiques spatiale, spectrale et temporelle des capteurs, il est possible d'envisager son appropriation dans un contexte opérationnel, pour un suivi régulier de la ressource sur de grandes étendues. L'objectif de cette thèse est double. Le premier est d'explorer le potentiel des séries temporelles d'images optiques Sentinel-2 pour distinguer automatiquement les peupleraies des autres essences de feuillus en tenant compte de la diversité des contextes populicoles. Le second est de proposer une stratégie de classification à l'échelle nationale en tenant compte de la nonstationnarité spatiale de la réponse spectrale des peupleraies, de l’hétérogénéité des acquisitions, et du nombre limité de données de référence. La démarche adoptée a consisté à étudier différentes techniques d'adaptation de domaine disponibles dans le champ de l'apprentissage automatique. Ces techniques, non supervisées ou semi-supervisées, ont permis de répondre aux contraintes de passage à l'échelle avec un nombre limité d'échantillons de référence supplémentaires. Cette étude a débouché sur la création d'une chaîne de traitement opérationnelle permettant de produire la première carte des plantations de peuplier à l'échelle nationale à partir d'images satellitaires. Elle s'appuie sur un nouvel indice spectral proposé -- le Poplar Index (PI) -- qui exploite les bandes du SWIR et du Red edge des données Sentinel-2. Cet indice, et son évolution annuelle, ont permis de reconnaître les peupleraies avec une précision producteur de près de 95%. Le résultat de ce travail offre à la filière populicole une méthode robuste pour assurer une production annuelle d'une carte des peupleraies avec un niveau de fiabilité adapté