Télédetection
Traitement d'image
Images satellite
Qualification de données
Objectifs
Développer un outil semi-automatique de détection de zones anthropisées, pour guider les acteurs et les producteurs tout au long du processus de mise à jour. Développer une chaine de traitements rapide, opérationnelle sur différents paysages, générique et adaptable à différents capteurs et basée sur des outils existants.
Résultats
Le processus mis en place a permis de détecter des extensions urbaines, des nouveaux sites industriels, mais également la disparition massive ou individualisée de bâtiments. La quantification des résultats montre la reconstitution réussie de la base de données existante (90% de sa surface) avec moins de 1% de taux d’omissions de gros bâtiments.

Contexte / Originalité de la démarche

La production ou la mise à jour réactives des données vecteurs dans un temps très court sont des enjeux opérationnels majeurs, contraints par la disponibilité des données, la vitesse de production des opérateurs et la cohérence avec les informations déjà disponibles. C’est dans ce contexte qu'a été conceptualisée et testée de manière opérationnelle, une chaîne d’opérations permettant une mise à jour ciblée et efficace de données cartographiques dans des temps inférieurs à 3 jours.

Une première partie des travaux a été développée dans le cadre d'un PEA (Projet d'Etude Amont) au profit de la Défense avec nos partenaires Magellium, GeoFit et SIRS. Geo212 a poursuivi sur financement propre une activité de R&D liée à la détection de zones anthropisées, afin de perfectionner la chaine de traitements développée dans le cadre du PEA.

Description du projet

La chaîne de traitements développée s’appuie sur une base de données vecteur existante à mettre à jour associée à la disponibilité d’une image satellitaire récente de moyenne ou haute résolution. Une phase de décorrélation de l’information (Minimum Noise Fraction), et d’analyse de la structure (variance) précède un seuillage guidé de l’image et aboutit à des détections de zones urbanisées. C’est ensuite la comparaison avec la base de données existante qui permet de quantifier et de cibler les mises à jour qu’elle nécessite.

Sur la base des détections mises en évidence, nos algorithmes procèdent à une reconstruction de la base de données toujours à jour puis à la mise en évidence de nouvelles détections non cartographiées.

La chaîne de traitements a été testée avec différentes images satellitaires (de 2,5 à 10 mètres de résolution) et sur différentes zones du globe en Afrique et Moyen-Orient.