Étude du potentiel des données hyperspectrales en vue de développer une méthode de cartographie automatique 

du patrimoine arboré en milieu urbain

Aval, Josselin

Briottet, Xavier

Fabre, Sophie

Fauvel, Mathieu

Sheeren, David

Zenou, Emmanuel

Open Archive Toulouse Archive Ouverte

Open Archive TOULOUSE Archive Ouverte (OATAO) OATAO is an open access repository that collects the work of Toulouse researchers andmakes it freely available over the web where possible. This  is  an  author-deposited version  published  in  :  http://oatao.univ-toulouse.fr/Eprints ID : 1965To link to this article : URL https://prodinra.inra.fr/?locale=en#!ConsultNotice:421963To cite this version :  Aval, Josselin and Fabre, Sophie and Briottet, Xavier and Zenou, Emmanuel and Sheeren, David and Fauvel, Mathieu : Étude du potentiel des données hyperspectrales en vue de développer une méthode de cartographie automatique du patrimoine arboré en milieu urbain (2016)Any correspondance concerning this service should be sent to the repositoryadministrator: staff-oatao@listes-diff.inp-toulouse.fr                  Pixel  ~75 % de précision globale  Erreurs en périphérie de l’arbre  Pixel-objet  100 % de précision globale Étude du potentiel des données hyperspectrales en vue  de développer une méthode de cartographie automatique du patrimoine arboré en milieu urbain       Mots clés           télédétection    -    hyperspectral    -    panchromatique    -    urbain    -    végétation    -    délinéation    -    spéciation Josselin Aval*, Sophie Fabre, Xavier Briottet, Emmanuel Zenou, David Sheeren, Mathieu Fauvel *ONERA, 2 avenue Édouard Belin, 31055 Toulouse, France Josselin.Aval@onera.fr Contexte, problématiques et objectifs Matériel et méthode Résultats et analyses Conclusion et perspectives 11, 12 et 13 mai 2016 Colloque Capteur aéroporté Caméra HySpex Altitude ~ 2000 m  Toulouse , 24/10/2012 Place Wilson à Toulouse   Parc en milieu urbain 17 espèces d’arbres  Parce que la végétation a un rôle écologique dans les problématiques environnementales actuelles (îlot de fraîcheur, purification de l’air, biodiversité, etc.), la cartographie des arbres (position, espèce, etc.) en milieu urbain constitue un enjeu important.   La télédétection semble prometteuse pour fournir de telles informations sur de grandes surfaces de manière automatique. Exemple de cartographie en milieu urbain Comparaison de différentes méthodes de classification en vue de développer une méthode de cartographie Objectif des travaux Approche Classifieur Normalisation Réduction Précision globale (%) Pixel SVC 86.9 % de pixels Pixel SVC PCA (0.99, 24) 84.3 % de pixels Pixel SVC Euclidienne 90.1 % de pixels Pixel-objet SVC 83.5 % d’arbres Pixel-objet SVC PCA (0.99, 24) 81.3 % d’arbres Pixel-objet SVC Euclidienne 85.3 % d’arbres Comparaison Pixel / Pixel-objet pour le Tilia platyphyllos  (Tilleul à grandes feuilles) Constat Analyse  Pour le parc de la place Wilson à un instant donné, la technologie hyperspectrale  présente du potentiel pour effectuer la spéciation d’une vingtaine d’arbres de quinze espèces.   L’approche Pixel-objet permet de classifier les arbres à leur échelle, en s’affranchissant en partie des erreurs de classification à l’intérieur des couronnes.   Ces approches semblent bénéficier d’une normalisation. Une réduction par PCA n’influence que peu les résultats.  MAIS Cas d’étude  À généraliser sur de larges échelles car pas assez de représentant par espèce   À étendre à un autre cas (Grand Rond ?)   Permettra la mise en œuvre d’autres approches Apports d’autres technologies par combinaison de données  Texture via panchromatique  Géométrie via LiDAR Méthode de cartographie  Peut être basée sur les MPP (Marked Point Process) car considération d’objets, combinaison de données « aisée »  Introduire l’arbre en tant qu’arbre d’une espèce (entité à part entière) Référence Prédiction Référence Prédiction Alonzo et al., 2014 Caractéristiques image 0.4-2.5 µm, 408 bandes,  1.6 m de résolution spatiale Image hyperspectrale Carte de référence de délinéation et d’espèce + Normalisation facultative Après orthorectification, géoréférencement et correction atmosphérique : Réduction facultative Séparation entraînement / test Classification par approche Pixel Classification par approche Pixel-objet Euclidienne PCA (Principal Component Analysis) (0.99, 24 bandes) Uniforme par espèce SVC  (Support Vector Classification) Validation croisée sur 30 itérations Rasterisation en espèce Signatures spectrales des espèces Caractéristiques vecteur Construit via  une image panchromatique 14 cm de résolution spatiale Méthode Tests ≡ Nombre de pixels par espèce ≡ Nombre d’arbres par espèce Santa Barbara, Californie  29 espèces d’arbres  Hyperspectral, AVIRIS, 224 bandes, 3.7 m de résolution spatiale   LiDAR, Riegl Q560, 22 pts/m²  Délinéation  avec LiDAR par segmentation watershed, entre 83 et 55 % de précision  Classification avec hyperspectral et LiDAR par CDA (Canonical Discriminant Analysis) ,  85 % de précision globale Avantage Démontre le potentiel des données hyperspectrales pour classifier                   un grand nombre d’espèces Inconvénient Se place dans un cas de délinéation simple donc non généralisable à  un grand nombre de cas 

Aval , Jocelyne

ProdInra

Étude du potentiel des données hyperspectrales en vue de développer une méthode de cartographie automatique 
du patrimoine arboré en milieu urbain

Aval, Jocelyne

Hal-Diderot

Étude du potentiel des données hyperspectrales en vue de développer une méthode de cartographie automatique du patrimoine arboré en milieu urbain

HAL Descartes

http://oatao.univ-toulouse.fr/19605/1/Aval_19605.pdf

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