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

Etude des changements d'occupation des sols dans la zone côtière à partir de données hétérogènes : application au pays de Brest.

Land use and land cover changes are a major concern for science, because of their impacts on global environmental chan ge. However land use and land changes in coastal areas and their consequences at a local scale are not often studied. But coastal areas. But human pressure on worldwide coasts increase and lead to major changes of coastal land cover. The major aim of this thesis was to produce relevant information on land cover changes in the coastal area of the Pays de Brest, Brittany (France) between 1977 and 2003. The implemented methodology merge heterogenous data. It is based on an object-oriented classification approach for the identification of land cover types from a 10 m SPOT 5 image and a photo-interpreted national GIS layer (IPLI-1977). The result of the object-oriented classification is a three levels description of the 2003 study area's land cover. The combination of both IPLI and SPOT 5 classification layers describe the main land cover changes between 1977 et 2003. The most significant increase was in the built-up areas, near the town of Brest and the coasts in particular. We also notice the increase of fallow land.De part leur influence déterminante sur les changements globaux, les changements d'occupation et d'utilisation des sols constituent un champ de recherche extrêmement actif. Néanmoins l'étude des changements de la zone côtière de leur conséquences locales est encore relativement rare. Or le littoral connaît depuis le siècle dernier des pressions anthropiques croissantes génératrices de changements d'occupation des sols. La finalité principale de ce travail était de contribuer à la connaissance des dynamiques territoriales récentes de la partie terrestre de la zone côtière, appliquée au territoire du Pays de Brest. La méthodologie retenue s'articule autour de la classification orientée-objet d'une image satellitaire SPOT 5 d'avril 2003, et de l'utilisation de données d'occupation des sols hétérogènes (IPLI-77), pour la production d'une information sur les changements d'occupation des sols survenus dans les communes littorales du Pays de Brest entre 1977 et 2003. Le résultat de l'analyse orientée-objet entreprise sur l'image SPOT 5 permet de décrire finement l'occupation des sols en 2003, à trois niveaux de précision. Puis l'analyse combinée des deux jeux de données décrit les principales évolutions de l'occupation des sols entre les deux dates. Elle montre une artificialisation sensible, notamment aux abords de la ville de Brest et sur le littoral, et un enfrichement des terres agricoles. Enfin la formulation d'hypothèses synthétisées sous forme de variables permet de mettre en évidence quelques facteurs de l'artificialisation à cette période

Détection automatisée du réseau routier en forêt boréale par télédétection

Les routes forestières sont essentielles pour l’aménagement forestier durable, il est important pour les gestionnaires des forêts de détenir l’information adéquate du réseau routier dans leur prise de décision. Ce projet a permis d’évaluer l’apport de trois approches orientées objets d’extraction du réseau routier en forêt boréale à partir de; 1) LiDAR aéroporté à 1 mètre de résolution spatiale; 2) l’image satellitaire Sentinel-2 à 10 mètres de résolution et 3) la fusion de deux sources de données précédentes. Le but étant non seulement d’estimer la contribution individuelle de chaque donnée, mais aussi de compléter les informations morphologiques sur les routes forestières afin de mettre à jour les bases de données géographiques disponibles, à partir d’un processus de détection automatique par télédétection. En effet, les bases de données disponibles sont sujettes des incohérences dues aux problèmes liés à la structuration des données reflétant la réalité de terrain ainsi que des limitations sur le géoréférencement qui affectent la prise de décision sur l’ensemble du territoire forestier. Avec l’essor de la technologie de produits de télédétection et de systèmes d’information géographique, nous proposons dans cette étude, une approche de classification automatique basée sur les objets pour l’identification et la caractérisation automatique des chemins en forêt boréale. La segmentation multirésolution a été appliquée aux trois approches sur trois zones d’étude situés au Québec. Les objets linéaires détectés ont été construits de manière itérative en objets linéaires routes par utilisation supplémentaire de la segmentation basée sur la différence spectrale. Les objets linéaires routes ont ainsi été classifiés en réseau routier à partir d’un jeu de règles, définissant ainsi le processus de la classification orientée objet. Les données des composantes morphologiques des routes (largeur de l’emprise et pente longitudinale) ont été extraites du réseau routier pour servir de caractérisation automatique des chemins forestiers. Cette approche méthodologique minimise les incohérences d’informations retrouvées dans les outils cartographiques actuellement disponibles (Routard) et contribue à la documentation sur la morphologie (qualité de l’information sur la géométrie) des données routières disponibles. Les résultats montrent pour les trois zones d’étude que l’approche utilisant la fusion de données Sentinel-2 et LiDAR améliore considérablement les performances de la précision globale (88%) quant à la détection de réseau routier par rapport à l’approche basée sur Sentinel-2 (70%) et celle basée sur LiDAR (63%). Les résultats obtenus sont présentés sous la forme d’une couche vectorielle dans une base de données d’information géographique pour un territoire d’étude

Environnement logiciel d'exploitation des images satellitaires pour faciliter la gestion des catastrophes majeures

Cette étude qui porte sur l’évaluation de plusieurs systèmes d’information géographique ainsi que de différents logiciels de traitement d’images vise à déterminer le type d’environnement logiciel nécessaire pour faciliter la manipulation et le traitement des images satellitaires de très haute résolution. Ceci est fait dans le but d’obtenir une plateforme de développement d’algorithmes utiles aux photo-interprètes. Pour ce faire, une étude des différents satellites captant des images de la Terre est d’abord effectuée. Ensuite, les algorithmes nécessaires au traitement de ces images sont présentés. La Charte régissant la gestion des catastrophes majeures est aussi décrite. Les logiciels à évaluer sont présentés et les critères d’évaluation sont décrits. Les résultats de l’évaluation sont ensuite donnés et un choix de logiciel est présenté. Le logiciel sélectionné est décrit plus en détail et des améliorations sont apportées. Finalement, un exemple typique de problème de télédétection relié aux catastrophes majeures est donné en utilisant le logiciel choisi pour le résoudre. Le tout s’inscrit dans un projet plus grand visant à simplifier la tâche du photo-interprète qui prépare les cartes des zones touchées par des catastrophes naturelles de grande envergure

Développement des indicateurs de la qualité de vie urbaine à l'aide de la télédétection à très haute résolution spatiale cas de la ville de Hanoi

In studies of urban quality of life, the information that can be extracted from satellite images is limited by image resolution and by the standard method of pixel classification. Recently, very high spatial resolution (VHSR) satellite images have allowed the development of new remote sensing application, especially for complex urban areas. Despite of the numerous advantages of the object-oriented approach for VHSR image processing, the parameters used to carry it out, especially at the object creation stage, are not very well documented. Moreover, the evaluation of urban quality of life has never considered the perception of inhabitants of the zones under study. This dissertation therefore addresses these two issues and aims 1) at testing a systematic ways of achieving the best parameters for object-oriented classification with the software Definiens and 2) at quantifying the relation between objective indicators and perceived satisfaction. Hoàn Kiém district, in Hanoi, Vietnam, was chosen as our zone of interest. The image used for this study is a 0,7m spatial resolution Quickbird image.In the first part of the dissertation, we identify eight land occupation classes on the image: lakes, river, parks, groups of trees along streets, isolated trees, large road and residential blocks. Using these classes and additional cartographic information, we calculate nine quality of life indicators that correspond to two central aspects of urban life: commodity (urban services) and amenity (urban landscape). For each group of indicators, we carried out a principal components analysis to obtain non-correlated components. We then conducted a survey with eight city planning experts who live and work in the zone under study to obtain an assessment of the satisfaction of inhabitants towards their area of residence. The weight of each component in the determination of quality of life was achieved through an ordinal regression whose independent variables are the components and the dependent variable is the level of satisfaction as evaluated by the experts. The weights were then used to interpret the importance of our indicators for quality of life. Our results show that it is possible to classify land occupation types with a good accuracy: our average accuracy rate is 80.5%. As for the weight of quality of life indicators, our results allow us to make methodological and interpretative contributions. Contrary to previous work, our method allows us to evaluate the explanatory power of our model. Our regression shows that 22% of variation in satisfaction towards commodity and nearly 54% of variation in satisfaction towards amenity can be attributed to our indicators. As for the nature of the factors playing a role in quality of life, our results show that the relation between indicators and perceived satisfaction is not linear, which had never been shown in previous studies. Satisfaction towards commodity increases when transportation and health care are both sufficient. Satisfaction towards amenity is on the other hand largely determined by residential space, while vegetation plays a minor role, contrary to what was found in the urban zones of developed countries

Apprentissage de connaissances structurelles pour la classification automatique d’images satellitaires dans un environnement amazonien

Classical methods for satellite image analysis appear inadequate for the current bulky data flow. Thus, makingthe interpretation of such images automatic becomes crucial for the analysis and management of phenomenachanging in time and space, observable by satellite. Consequently, this work aims to contribute to the dyna-mic land cover cartography from satellite images, by expressive and easily interpretable mechanisms, and byexplicitly taking into account structural aspects of geographic information. It is part of the object-based imageanalysis framework, and assumes that it is possible to extract useful contextual knowledge from existing maps.Thus, a supervised parameterization method of an image segmentation algorithm is proposed, taking a seg-mentation derived from a land cover map as reference. Secondly, a supervised classification of geographicalobjects is presented. It combines machine learning by Inductive Logic Programming and the Multi-class RuleSet Intersection approach. Finally, prediction confidence indexes are defined to assist interpretation. These ap-proaches are applied to the French Guiana coastline cartography. The results demonstrate the feasibility ofthe segmentation parameterization, but also its variability as a function of the reference map classes and ofthe input data. Nevertheless, methodological developments allow to consider an operational implementation ofsuch an approach. The results concerning the object supervised classification show that it is possible to induceexpressive classification rules that convey consistent and structural information in a given application contextand lead to reliable predictions, with overall accuracy and Kappa values equal to, respectively, 84.6% and 0.7.In conclusion, this work contributes to the automation of the dynamic cartography from remotely sensed imagesand proposes original and promising perspectives.Les méthodes actuelles d'analyse et d'interprétation d'images satellitaires s'avèrent inadaptées au volume du flux actuel et futur des données. L'automatisation de l'interprétation contextuelle de ces images devient donc cruciale pour la caractérisation, le suivi, la modélisation et la prédiction des phénomènes observables par satellite et évoluant dans le temps et l'espace. Dans ce contexte, ce travail vise à contribuer à la cartographie dynamique de l'occupation/usage du sol à partir d'images satellitaires, par des mécanismes expressifs, facilement interprétables et faisant intervenir explicitement les aspects structurels de l'information géographique. Il s'inscrit dans le cadre de l'analyse d'images basée objet et fait l'hypothèse qu'il est possible d'extraire les connaissances contextuelles utiles à partir de cartes existantes.Ainsi, une méthode de paramétrage supervisé d'un algorithme de segmentation d'images, à partir d'une segmentation de référence fournie par une carte d'occupation du sol, est proposée. Dans un deuxième temps, une méthode de classification supervisée d'objets géographiques est présentée, combinant apprentissage automatique à partir de cartes, par Programmation Logique Inductive (PLI), et classement par l'approche Multi-class Rule Set Intersection (MRSI). Enfin, des indices de confiance de prédiction sont définis, facilitant l'interprétation et l'acceptabilité des résultats par l'utilisateur final.Ces approches sont évaluées et discutées dans deux contextes applicatifs relatifs à la cartographie de la bande côtière guyanaise. Les résultats démontrent la faisabilité du paramétrage de la segmentation, mais également la variabilité des valeurs optimales du paramètre en fonction des classes de la nomenclature de la carte de référence et des données d'entrée du processus de paramétrage. Des développements méthodologiques permettent cependant d'envisager une mise en oeuvre opérationnelle de la méthode. Les résultats de la classification supervisée montrent, quant à eux, qu'il est possible d'induire des règles de classification expressives, véhiculant des informations cohérentes et structurelles dans un contexte applicatif donné, et conduisant à des valeurs satisfaisantes de précision globale et de Kappa (respectivement 84,6% et 0,7).Ce travail de thèse contribue ainsi à l'automatisation de la cartographie dynamique à partir d'image de télédétection et propose des perspectives originales et prometteuses