Analyse d images satellitaires à haute résolution pour la mise à jour de bases de données cartographiques

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1 Analyse d images satellitaires à haute résolution pour la mise à jour de bases de données cartographiques V. Poulain, J. Inglada, M. Spigai, Ph. Marthon et J-Y. Tourneret 7 mai 2010 Gdr ISIS - Reconnaissance d objets en imagerie spatiale 1

2 Plan Introduction Extraction d information Fusion Résultats Conclusion 2

3 Contexte Travaux de recherche sur l interprétation d images : Souvent mono-capteur Information a priori peu ou pas prise en compte En général spécifique à une application Comment faire progresser l état actuel? Prendre en compte les aspects multi-capteurs Utilisation éventuelle de données exogènes : BD, MNT, cartes,... 3

4 Cadre de travail Étude en milieu urbain Objets d intérêt : bâtiments et routes Généricité Multi-capteur (Pleiades, Spot5, Cosmo-Skymed, TerraSAR-X, Radarsat-2) Chaîne de traitement pouvant aisément évoluer Prise en compte de données exogènes (bases de données) Différents scénarios selon les données disponibles 4

5 Chaîne de traitement Images optique et/ou radar Extraction de primitives Non Détection de nouveaux objets Extraction d'objets candidats Calcul des descripteurs Fusion des descripteurs Décision BD Oui Vérification de la BD Calcul des descripteurs Fusion des descripteurs Décision Apprentissage pour optimisation des paramètres BD mise à jour 5

6 Chaîne de traitement Images optique et/ou radar Extraction de primitives Non Détection de nouveaux objets Extraction d'objets candidats Calcul des descripteurs Fusion des descripteurs Décision BD Oui Vérification de la BD Calcul des descripteurs Fusion des descripteurs Décision Apprentissage pour optimisation des paramètres BD mise à jour 6

7 Extraction d objets candidats Routes: algorithmes automatiques d extraction dans des images optiques [1] et SAR [2] Bâtiments: segmentation multi-niveaux de l image optique [3] [1] E. Christophe and J. Inglada, "Robust road extraction for high resolution satellite images," in Proc. IEEE Int. Conf. Image Process. (ICIP), San Antonio, Texas, USA, Sep. 2007, vol. 5, pp [2] V. Amberg, M. Spigai, M. Coulon, and P. Marthon, "Improvement of road extraction in high resolution SAR data by a context-based approach," in Proc. IEEE Int. Geosci. Remote Sens. Symp. (IGARSS), Seoul, South Korea, Jul [3] D. Comaniciu and P. Meer, "Mean shift analysis and applications," in The Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision, Kerkyra, Greece,

8 Plan Introduction Extraction d information Fusion Résultats Conclusion 8

9 Chaîne de traitement Images optique et/ou radar Extraction de primitives Non Détection de nouveaux objets Extraction d'objets candidats Calcul des descripteurs Fusion des descripteurs Décision BD Oui Vérification de la BD Calcul des descripteurs Fusion des descripteurs Décision Apprentissage pour optimisation des paramètres BD mise à jour 9

10 Caractérisation des bâtiments Image Optique Image SAR Ombre Absence de végétation {Contraste avec le voisinage Contours linéaires Direction azimut Layover Ligne brillante Toit Ombre Angles droits 10

11 Descripteurs caractérisant les bâtiments Image Descripteurs P XS SAR Primitives Parallélisme avec des contours linéaires X X Présence d ombre projetée X X Proximité de contours X X Absence de végétation X Contraste entre ombre et layover X 11

12 Caractérisation des routes { Absence de végétation Lignes de radiométrie homogène Ne projette pas d'ombre Lignes de faible intensité Contours linéaires et parallèles 12

13 Descripteurs caractérisant les routes Image Descripteurs P XS SAR Primitives Parallélisme avec des contours linéaires X X Absence d ombre projetée X X Absence de végétation X Tronçon de radiométrie homogène X Route dans l image SAR X 13

14 Plan Introduction Extraction d information Fusion Résultats Conclusion 14

15 Chaîne de traitement Images optique et/ou radar Extraction de primitives Non Détection de nouveaux objets Extraction d'objets candidats Calcul des descripteurs Fusion des descripteurs Décision BD Oui Vérification de la BD Calcul des descripteurs Fusion des descripteurs Décision Apprentissage pour optimisation des paramètres BD mise à jour 15

16 Introduction Comment déterminer la présence d un objet d intérêt à partir du score de chaque descripteur? Méthodes de classification (SVM, réseaux de neurones, k-means,...) Fusion de données (réseaux bayésiens, théorie des possibilités, théorie de Dempster-Shafer) 16

17 Théorie de Dempster Shafer : généralités Théorie adaptée à la modélisation d information imprécise et/ou incertaine Généralisation de la théorie bayésienne: croyance attribuée à des ensembles au lieu de singletons Nécessite moins de connaissances à priori que la théorie des probabilités Croyance apportée sous forme de masse: m(a) exprime la quantité d information soutenant que l élément considéré appartient à l ensemble A Le degré de vraisemblance d un ensemble A est mesuré par un intervalle de probabilité : [bel(a), pl(a)] 17

18 Modélisation de l imprécision des descripteurs Définition des ensembles focaux Bâtiments: Une partie des bâtiments présentent un contraste entre ombre et layover dans les images SAR Les bâtiments ne sont pas les seuls objets qui ne contiennent pas de végétation (les routes également) La plupart des objets contrastent avec leur voisinage Les ombres sont principalement projetées par des bâtiments et des arbres La plupart des objets avec des contours linéaires sont des structures humaines Absence de vegetation Proximité de contours Contours linéaires Ombre projetée Contraste SAR Bâtiment 18

19 Modélisation de l imprécision des descripteurs Définition des ensembles focaux Routes: Seulement une partie des routes sont visibles dans les images SAR Des routes peuvent avoir une radiométrie différente de l asphalte Les contours linéaires caractérisent principalement les routes et les bâtiments Les routes font partie des objets à la même hauteur que leur voisinage ne projetant pas d ombre Absence de végétation Contours linéaires Absence d'ombre projetée Ligne d'asphalte Route dans l'image SAR Route 19

20 Modélisation de l incertitude Définition des fonctions de masse (FM) Les FMs déterminent la quantité de croyance apportée par chaque descripteur à chaque ensemble Dans notre cas, chaque descripteur fournit de l information sur son ensemble focal, sur le complémentaire et sur l incertitude Construction des FMs en utilisant une vérité terrain Choix de FMs trapézoïdales (simple et efficace) 1 0,75 d Incertitude Ensemble focal Ensemble focal Masse 0,5 0,25 1 d 0 a b c Score du descripteur 20

21 Plan Introduction Extraction d information Fusion Résultats Conclusion 21

22 Données pour l évaluation de la chaîne de traitement Image optique de type Pleiades (simulée à partir du capteur aéroporté PELICAN) de résolution 70cm Image SAR provenant du satellite TerraSAR-X de résolution 1m Images acquises sur Toulouse, sur une zone urbaine dense et une zone péri-urbaine 22

23 Évaluation de la vérification de la base de données Création d une base de données: Vrais objets provenant d une vérité terrain Faux objets ajoutés manuellement Test de différents scénarios: image optique panchromatique ou multispectrale (de résolution 70cm ou 2.5m) et/ou image SAR 1m 23

24 Évaluation de la vérification de la base de données Bâtiments Scénario Evaluation niveau objet Evaluation niveau pixel VP VN FN FP Précision Rappel F- measure PFA PD 1 XS 70cm + SAR 1m XS 70cm P 70cm + SAR 1m P 70cm XS 2.5m + SAR 1m XS 2.5m SAR 1m

25 Résultat de la vérification de la BD pour le cas 1 VP (en vert):108 bâtiments correctement acceptés FN (en rouge): 3 bâtiments rejetés à tort FP (en bleu): 3 objets acceptés à tort VN (en blanc): 145 objets correctement rejetés 25

26 Exemples détaillés Cas (a) (b) (c) (f) Image optique Primitives extraites Image SAR Bel(bâtiment) Pl(bâtiment) Ignorance Conflit Décision

27 Introduction Extraction d information Fusion Résultats Conclusion Détection de nouveaux bâtiments 27

28 Détection de nouveaux bâtiments 1 Detection de batiments - Evaluation niveau objet 1 Detection de batiments - Evaluation niveau pixel Precision XS 70cm + SAR 1m XS 70cm 0.2 P 70cm + SAR 1m P 70cm XS 2.50m + SAR 1m XS 2.50m Rappel Taux de detection XS 70cm + SAR 1m XS 70cm 0.2 P 70cm + SAR 1m P 70cm XS 2.50m + SAR 1m XS 2.50m Taux de fausse alarme 28

29 Évaluation de la vérification de la base de données Routes Scénario Exactitude Complétude Qualité 1 XS 70cm + SAR 1m XS 70cm P 70cm + SAR 1m P 70cm XS 2.5m + SAR 1m XS 2.5m P 2.5m + SAR 1m P 2.5m SAR 1m

30 Introduction Extraction d information Fusion Résultats Conclusion Résultats: vérification de la BD 30

31 Plan Introduction Extraction d information Fusion Résultats Conclusion 31

32 Conclusion Chaîne générique pour la mise à jour de base de données cartographiques (convient à différents scénarios, intégration simple de nouveaux descripteurs) Méthode de fusion permettant de modéliser aisément l imprécision des descripteurs Les résultats prouvent l intérêt de la fusion multi-capteurs 32

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