Détection de « tâches dobjets artificialisés » D.Réchal IRD, ESPACE Dev 18/02/2011 – Montpellier (France)

DEFINITION « Tâche dobjets artificialisés » = Concentration dobjets de types : Bâtis Routes Stades Parkings Industries Etc. …

PRETRAITEMENTS – MASQUE NUAGES Nuages = éléments perturbateurs pour les algorithmes de traitements dimages. Utilisation de divers méthodes semi-automatique basées sur : La radiométrie La texture La morphologie mathématique Création dindices pertinents

PRETRAITEMENTS – EXTRACTION BANDE ROUGE Les zones recherchées ont une grande hétérogénéité de radiométries La bande rouge présente un plus grand écart type dans les zones recherchées Plus appropriée pour la détection Zone artificialisée Création dune image en niveaux de gris avec les informations de la bande rouge

PRETRAITEMENTS – REHAUSSEMENT DE CONTRASTE Rehaussement de contraste nécessaire selon les conditions dacquisition de limage. Transformation appliquée à lhistogramme de limage Linéaire pour une densité équilibrée des niveaux de gris Exponentielle pour un étalement des teintes claires Empirique pour un étalement des teintes sombres Histogramme dentrée Histogramme de sortie Histogramme dentrée Histogramme de sortie Histogramme de sortie Histogramme dentrée

PRETRAITEMENTS – EXTRACTION DES COMMUNES Utilisation dun fichier shapefile des limites communales pour créer une image pour chaque commune de la Communauté dAgglomération de lEspace Sud

TRAITEMENTS – GMRF Zones artificialisées = zones texturées Estimation dun paramètre de texture à partir dun modèle markovien gaussien (Gaussian Marko Random Field, GMRF) Paramètre de texture

TRAITEMENTS – K-MEANS Classification K-MEANS du paramètre de texture Classification établie avec 6 niveaux de textures Zones artificialisées = 3 niveaux de textures les plus élevés du gradient mis en place

TRAITEMENTS – VECTORISATION Vectorisation du résultat de détection Tâche artificialisée Extraction des contours Limites des zones détectées

Les traitements sont intégrés dans une interface homme machine (IHM) possédant deux onglets Onglets 1 : Visualisation du résultat par commune RESULTATS – IHM

Onglets 2 (en cours de développement) : Analyse qualitative du résultat RESULTATS – IHM

PERSPECTIVES Combinaison dimages acquises la même année afin de reconstituer une image avec linformation utile (pixels non nuages de chaque image). Développement en cours But : obtenir les données précises de limites de zones artificialisée par année Finalisation de linterface homme machine Rajout dune application de gradient de niveaux de végatation