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Etude-pilote sur la commune de Vernier

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Présentation au sujet: "Etude-pilote sur la commune de Vernier"— Transcription de la présentation:

1 Etude-pilote sur la commune de Vernier
CARTOGRAPHIE A HAUTE RESOLUTION DE LA COUVERTURE DU SOL Concepts et méthodologie Etude-pilote sur la commune de Vernier

2 Plan de l’exposé Mise en perspective du projet
Quelques définitions: couverture vs occupation Cadre politico-juridique Données disponibles Approche Méthodologie et produits Validation Cartes-métiers Mise en œuvre Conclusions Recommandations et perspectives

3 1. Mise en perspective Mise à jour permanente Mise à jour périodique
Analyse spectrale MNT/MNS Bâtiments Couverture du sol Orthophoto Domaine routier Modèle hydrologique Cours d’eau Bassins

4 Couverture vs utilisation
2. Définitions Couverture vs utilisation Couverture: description bio-physique de la surface terrestre la couverture du sol influence l'échange de masse et d'énergie entre la surface et l'atmosphère (énergie, dioxyde de carbone et autres gaz à effet de serre) et donc influence la température et le climat. La couverture du sol est aussi un facteur déterminant de l'utilisation et de la gestion du territoire. Structurel! Fonctionnel! Utilisation ou occupation du sol: usage qu'on fait du sol, par exemple les loisirs, l'habitat de la faune ou l'agriculture. Les propriétés mesurées par la télédétection se rapportent à la couverture du sol, à partir de laquelle l'utilisation du sol peut être déduite à l'aide de données auxiliaires ou de connaissances préalables. Traduction

5 Représentation de la couverture du sol
2. Définitions Représentation de la couverture du sol Interprétation visuelle / un point par hectare, extrapolé en pixels de 100 m Statistique de la superficie OFStat

6 Représentation de la couverture du sol
2. Définitions Représentation de la couverture du sol Etiquettage thématique d’objets vectoriels polygonaux Couverture du sol selon OTEMO CORINE Land Cover

7 Stratégie de la mensuration officielle pour les années 2004 à 2007
3. Cadre politico-juridique OTEMO Section 2 Couche d’information «couverture du sol» Bâtiments Surfaces à revêtement dur Surfaces vertes Eaux Surfaces boisées Surfaces sans végétation Stratégie de la mensuration officielle pour les années 2004 à 2007 Infrastructure nationale des données géographiques Couverture du sol à traiter en priorité = importance pour les SIT Nouvelles méthodes de levers Rentabilité et efficacité Une certaine liberté pour les cantons (« extensions cantonales »)

8 Situation à Genève 3. Cadre politico-juridique Petite taille
Richesse des données: orthophotos numériques, MNA, vecteur routier Esprit d’innovation (DCMO, SITG) Partenariat DCMO – UNIGE / PNUE-GRID Etude-pilote sur une commune: Vernier

9 Au sol Aériennes = images 4. Données disponibles Vecteurs SITG
Vecteur Domaine routier (<> graphe!) Aériennes = images Orthophotos numériques, résolution 16 cm cm, 4 canaux (B, V, R, PIR) Modèle numérique de hauteur, résolution 1 m

10 Orthophotos numériques 4 canaux
4. Données disponibles Orthophotos numériques 4 canaux Nature / Problèmes Végétation stressée (août) Mosaïquage: géométrique et radiométrique Déport des bâtiments et arbres Bandes spectrales se recouvrant Diachronisme des vecteurs

11 Déports =Objets parasites !
4. Données disponibles Déports =Objets parasites !

12 Orthophotos 4. Données disponibles
Recouvrement = redondance spectrale ! ETM1 ETM2 ETM3 SPOT Panchromatique Landsat TM

13 5. Approche Concept Les images numériques à très haute résolution sont caractérisées par une résolution sub-métrique ainsi que par un contenu très riche en information. Les méthodes d’analyses d’image traditionnelles basées sur un étiquettage thématique pixel par pixel ne sont plus satisfaisantes : l’accroissement de la résolution (information) rend difficile le processus de classification. nouvelle approche d’analyse orientée « objet »

14 Spectrale (couleur + PIR)
5. Approche Extraction multi-sources d’objets polygonaux représentant la couverture du sol Information utilisée Spectrale (couleur + PIR) Hauteur (MNH) Morphologie Texture Contexte Vectorielle Segmentation (délimitation des objets) suivie d’une classification (étiquettage thématique) Logiciel eCognition

15 Caractéristiques du logiciel eCognition
5. Approche Caractéristiques du logiciel eCognition Concept Cognition: l’information sémantique nécessaire pour l’interprétation d’une image n’est pas représentée dans des pixels isolés, mais plutôt dans des objets possédant une signification particulière ainsi que leur relations mutuelles Le logiciel agit donc comme la perception humaine (couleur, forme, taille, texture et contexte) avantage : approche intuitive. Utilisation de toutes les sources d’information disponibles, leur résolution pouvant être hétérogène. Exemple : orthophotos (25 cm), MNA (1 m) et couches vectorielles.

16 Extension cantonale des objets de couverture du sol (OTEMO)
5. Approche Extension cantonale des objets de couverture du sol (OTEMO) Thème ordre 1 Thème ordre 2 Source Précision BATIMENTS Selon Destination Vecteur SITG Agricoles Serres, tunnels Vecteur UTED Autres bâtiments agricoles SURFACES A REVETEMENT DUR Domaine routier Diverses sous-classes V.SITG Chemin de fer V. SITG Aéroport V. SITG+orthophoto Bassin Piscine STEP Autre surface à revêt. dur SURFACES VERTES Pré, champ, pâturage Orthophoto Culture intensive Vigne Culture maraîchère Autre culture intensive Jardin Jardin individuel / collectif Autres surfaces vertes Verger Orthophoto+MNH Parc public Talus Cimetière

17 Extension cantonale des objets de couverture du sol (OTEMO) (suite)
5. Approche Extension cantonale des objets de couverture du sol (OTEMO) (suite) Thème ordre 1 Thème ordre 2 Source Précision EAUX Eau stagnante Lac Vect. SITG Etang Orthophoto Marais Cours d’eau Cours naturel V.SITG+orthophoto Cours canalisé Roselière SURFACES BOISEES Forêt dense (Feuillu / conifère / mixte) Orthophoto+MNH Autre surface boisée Pépinière Haies, bosquets Arbres isolés SURFACES SANS VEGETATION Rocher Eboulis, sable, gravier Gravière Gravière exploitée Gravière remblayée Autres surfaces sans végétation Décharge

18 Nouveau concept: Couverture du sol à deux hauteurs
5. Approche Nouveau concept: Couverture du sol à deux hauteurs Couverture du sol Haute: CCSH Couverture du sol Sol: CCSS

19 6. Méthodologie et produits
1 2 3 4 6 5

20 Préparation des données
6. Méthodologie et produits Préparation des données 1 Mosaïquage des orthophotos (R-V-B-PIR), réduction de la résolution à 25 cm puis découpage à la taille de la commune Modèle numérique de hauteur (MNH) : MNS - MNT - = Mise à jour des vecteurs SITG, en particulier les zones en construction

21 Extraction de l’information
6. Méthodologie et produits 2 Extraction de l’information A. Segmentation Technique d’extraction d’objets par regroupement de pixels ayant des formes et des couleurs homogènes. Le processus d’union s’arrête : lorsque le seuil de l’échelle spécifiée par l’utilisateur a été atteint 2. Lorsque la forme et la couleur des objets avoisinants ne sont plus similaires Etape primordiale: le résultat affectera la qualité de la classification B. Classification étiquettage thématique

22 Critères de segmentation
6. Méthodologie et produits 2 Critères de segmentation Pour trouver une segmentation adaptée à l’image, des essais sont effectués en variant les paramètres suivants: 1 Le poids des couches L’échelle (= résolution) La couleur et la forme La compaction et la sinuosité 2 3 4

23 Couleur et forme 6. Méthodologie et produits 2 Priorité forme
Priorité couleur

24 Résultat segmentation
6. Méthodologie et produits 2 Résultat segmentation

25 Classification 6. Méthodologie et produits 2 B. Classification
1. Classification automatique ou brut 2. Reclassification d’objets (carte CCSH2) 3. Correction manuelle (carte CCSH3) 4. Subdivision des classes en sous-thèmes (CCSH4) 5. Classification automatique pour la couverture au sol (CCSSol)

26 Classification 6. Méthodologie et produits 2
Définition des thèmes (classes) à cartographier : elles peuvent être structurées dans une forme hiérarchique (exemple : végétation arbre + pré) Sélection des caractéristiques pour chacune des classes : critères spectraux, texturaux, morphologiques, contextuels, vectoriels et de hauteur (exemple : végétation NDVI) Définition des valeurs seuils pour chaque classe (exemple : végétation NDVI >= 0.11) Le processus de classification nécessite une phase d’expérimentation en variant ces paramètres pour obtenir une bonne discrimination entre les différentes classes.

27 Définition des thèmes CCSH1
6. Méthodologie et produits 2 Définition des thèmes CCSH1 Les thèmes distingués sont : Déport bâtiment Arbre Surface verte Bâtiments (garage, villa, immeuble) Rhône Piscine Surface dure (bitume + terre à vif) La distinction des classes s’effectue par dichotomies successives : la structure est hiérarchique. L’ordre est le suivant : déports, ombre, végétation, bâtiments, eaux et surfaces dures.

28 Sélection des caractéristiques pour chaque thèmes
6. Méthodologie et produits 2 Sélection des caractéristiques pour chaque thèmes

29 Sélection des caractéristiques pour chaque thèmes
6. Méthodologie et produits 2 Sélection des caractéristiques pour chaque thèmes La discrimination des classes s’effectue par un choix approprié de un ou plusieurs critères (spectraux, texturaux, MNH, etc)

30 Définition des valeurs seuils (critères d’appartenance)
6. Méthodologie et produits 2 Définition des valeurs seuils (critères d’appartenance) Les objets seront classés comme arbre si: la texture d’homogénéité bande V est inférieure à et le MNH est supérieur à 1.65 m Les objets végétation qui ne coincident pas à ces critères d’appartenance seront classifiés comme surface verte. Exemple: discrimination de la végétation: arbre - pré

31 6. Méthodologie et produits
2 Classification automatique: carte CCSH1

32 6. Méthodologie et produits
Bonne discrimination végétation – surface dure / terre nue Bonne séparation arbre – surface verte

33 jaune: arbre bleu: surface dure rouge: surface verte
6. Méthodologie et produits 3 Reclassification: carte CCSH2 (problème décalage ortho – MNH) Sélection d’objets à faible rapport surface / périmètre: jaune: arbre bleu: surface dure rouge: surface verte CCSH1 CCSH2

34 Signal spectral faux fauchage tardif
6. Méthodologie et produits 4 Correction manuelle: carte CCSH3 (mauvaise classification) Talus d’autoroute et de chemin de fer Signal spectral faux fauchage tardif CCSH2 CCSH3

35 Signal spectral faible confusion
6. Méthodologie et produits 3 Correction manuelle: carte CCSH3 (mauvaise segmentation) Déports bâtiments + zones situées à l’ombre Signal spectral faible confusion CCSH2 CCSH3

36 6. Méthodologie et produits
4 Sudivision des classes en sous-thèmes: carte CCSH4 Fractionnement des 10 classes obtenus en CCSH3 en 28 classes 1. Nouvelle segmentation et classification pour la classe arbre: Arbres: MNH > 5 m Arbustes: MNH < 5 m ET > 2 m Haies, buissons: MNH < 2 m Recoupage par vecteurs parcellaire et routiers 1. Jardins collectifs (surfaces perméables et imperméables) Surfaces dures: domaine public (routes principales, secondaires, communales et chemin de fer) domaine privé (cimetières, surface semi-perméable et surface imperméable sur parcelles privées) 3. Surfaces vertes: activités agricoles (cultures intensives, vignobles et pâturages) activités de loisirs (gazons, terrains de sport naturels ou artificiels et roselières)

37 6. Méthodologie et produits
CCSH3 10 classes CCSH4 28 classes

38 6. Méthodologie et produits
CCSH3 10 classes Zone péri-urbaine CCSH4 28 classes Distinction du domaine routier + jardins collectifs

39 6. Méthodologie et produits
CCSH3 10 classes Zone mixte (ville-campagne) CCSH4 28 classes Discrimination des activités agricoles: pâturages et cultures intensives

40 6. Méthodologie et produits
5 Classification automatique au sol: carte CCSSol Les thèmes sont identiques que pour la version haute (CCSH4) sauf: ajout de la classe rivière ajout de la classe avants-toits (bâtiment+tampon – bâtiment) classe arbre et arbuste regroupé sous surface forestière Pour la couverture au sol, l’ordre d’attribution des thèmes est inverse à celui de la couverture haute: 1. Domaine routier 2. Fondations des bâtiments + pourtour, piscines 3. Végétation et surface à revêtement dure autre que domaine routier Cet ordre respecte la succession des thèmes vus depuis le sol

41 6. Méthodologie et produits
5 Comparaison carte « hauteur » et « sol » L’emprise du domaine routier est maximale : domaine public bien défini

42 6. Méthodologie et produits
5 Comparaison carte « hauteur » et « sol » Touts les bâtiments sont représentés Critique: l’emprise des surfaces à revêtement dure chez les particuliers est inconnue

43 7. Validation CCSH2 Correction manuelle CCSH3

44 8. Cartes-métier En reclassant les thèmes de la couverture du sol,
on obtient des cartes dérivées:

45 8. Cartes-métier Carte dérivée de la perméabilité du sol
pour la commune de Vernier tirée de la CCSH3

46 9. Mise en oeuvre Par km2 Version optimale de niveau 4, avec CCSSol,
reviendrait à 6.0 personne*jour par km2.

47 9. Mise en oeuvre Pour l’ensemble du Canton
Imputation en personne*jour pour le Canton selon le niveau de qualité Elaboration par tuile de 3 x 3 km Compatibilisation le long des sutures Assemblage et découpage des tuiles communes

48 10. Conclusions Données Concept Méthodes Produits
Combinaison orthophotos + MNH + vecteurs = information OK pour la Csol Déports et décalage spectraux: surmontés par la méthode! Concept Couv Sol tri-dimensionnelle Cartographie sur deux hauteurs Légende modulable et compatible OTEMO, GEOSTAT et CORINE Cartes-métiers par recodage des objets Méthodes Approche objet indispensable eCognition Nombreux critères possibles pour segmentation et classification Edition manuelle possible Sauvegarde des procédures reproductibilité Produits Fiabilité (Kappa) = 95% Méta-information sur chaque objet Mise en œuvre optimisant qualité / coût

49 11. Recommandations Othophotos: saison! Bandes spectrales! Au sol!
Objets problématiques rattachés aux voisins Formalisation / justification des critères de segmentation / classification Examiner attentivement la « dégradation » de la résolution des orthophotos

50 Merci de votre attention


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