Détection de « tâches d’objets artificialisés »

Détection de « tâches d’objets artificialisés » D.Réchal IRD , ESPACE Dev David.rechal@ird.fr 18/02/2011 – Montpellier (France)

DEFINITION • « Tâche d’objets artificialisés » = Concentration d’objets de types : • Bâtis • Routes • Stades • Parkings • Industries • Etc. …

PRETRAITEMENTS – MASQUE NUAGES • Nuages = éléments perturbateurs pour les algorithmes de traitements d’images. • Utilisation de divers méthodes semi-automatique basées sur : • La radiométrie • La texture • La morphologie mathématique • Création d’indices 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 d’une image en niveaux de gris avec les informations de la bande rouge

PRETRAITEMENTS – REHAUSSEMENT DE CONTRASTE 255 Histogramme de sortie • Rehaussement de contraste nécessaire selon les conditions d’acquisition de l’image. • Transformation appliquée à l’histogramme de l’image 0 0 255 Histogramme d’entrée • Linéaire pour une densité équilibrée des niveaux de gris • Exponentielle pour un étalement des teintes claires 255 255 Histogramme de sortie Histogramme de sortie 0 0 0 Histogramme d’entrée 255 0 255 Histogramme d’entrée • Empirique pour un étalement des teintes sombres

PRETRAITEMENTS – EXTRACTION DES COMMUNES • Utilisation d’un fichier shapefile des limites communales pour créer une image pour chaque commune de la Communauté d’Agglomération de l’Espace Sud

TRAITEMENTS – GMRF • Zones artificialisées = zones texturées • Estimation d’un paramètre de texture à partir d’un 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

RESULTATS – IHM • 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

PERSPECTIVES • Combinaison d’images acquises la même année afin de reconstituer une image avec l’information utile (pixels non nuages de chaque image).  Développement en cours • But : obtenir les données précises de limites de zones artificialisée par année • Finalisation de l’interface homme machine • Rajout d’une application de gradient de niveaux de végatation

Détection de « tâches d’objets artificialisés »