Projet STEREO SR/00/02 Eléonore Wolff, Evelyne Frauman, IGEAT/ULB
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- Raoul Beauséjour
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1 Détection des changements en milieu urbain à partir d'images satellitaires à très haute résolution spatiale Projet STEREO SR/00/02 Eléonore Wolff, Evelyne Frauman, IGEAT/ULB
2 Equipes de recherche Centrum voor Cartografie en Geoinformatiekunde, Vrije Universiteit Brussel Laboratorium voor Bosbeheer en Ruimtelijke Informatietechnieken, Universiteit Gent SURFACES, Unité de Géomatique, Université de Liège Frank Canters William De Genst Tim Van de Voorde Robert De Wulf Koen Mertens Jean-Paul Donnay Marc Binard Yves Cornet Vakgroep Geografie, Universiteit Gent Rudi Goossens Dennis Devriendt IGEAT, Université Libre de Bruxelles Eléonore Wolff Evelyne Frauman Nathalie Stephenne
3 SPIDER Acronyme pour Improving SPatial Information extraction for local and regional DEcision-making using Remotely sensed data Centré à la fois sur des questions techniques et sur les utilisateurs Recherche de nouvelles méthodes pour extraire de l information utile à partir d images à très haute résolution en zone urbaine telle que L altitude L occupation et l utilisation du sol Identifier des produits et des applications utiles pour les décideurs locaux et régionaux Développer des démonstrateurs
4 Structure de l exposé Présentation de l utilisateur et de la base de données à mettre à jour Objectif Zones de travail Données disponibles Méthodes et produits Détection visuelle des changements Détection numérique de changements Présentation des produits pour les utilisateurs Comparaison des produits: implications pour les utilisateurs Conclusion
5 Centre Informatique de la Région Bruxelloise (CIRB) Premiers contacts lors de l enquête Intérêt marqué pour l utilisation d images satellitaires à très haute résolution spatiale Identification des besoins en information géographique = mise à jour de la base de données UrbIS Problème de la mise à jour des données topographiques d actualité pour tous les producteurs de données topographiques
6 Base de données UrbIS Top Base de données topographiques au 1 : 500 Elaborée à partir d une photorestitution Disponible dans la version 2 d UrbIS depuis 2001 Mise à jour planifiée tous les 5 ans à partir d un nouveau survol aérien Fréquence de mise à jour limitée par le coût du survol et du travail de photorestitution Identification de stratégies alternatives pour la mise à jour
7 Base de données UrbIS-top (1999)
8 Objectifs Utiliser la télédétection à très haute résolution pour: Localiser les zones de changements importants pour les bâtiments et les routes Permet de focaliser et planifier les levés de mise à jour sur le terrain entre les survols aériens
9 Zones de travail 4 zones de travail ont été sélectionnées dans la région Bruxelloise Ces 4 zones sont représentatives des divers types de couverture urbaine rencontrées à Bruxelles Centre Meiser Woluwe Stalle
10 Données disponibles: Image satellitaire ancienne de référence Ikonos (8/06/2000) Résolution spatiale: PAN: 1.0m; XS: 4.0m Extension d une scène: 11 x 11 km
11 Données disponibles: Image satellitaire récente QuickBird (13/07/2003): Résolution spatiale PAN: 0.71m; XS: 2.84m Extension d une scène: 16 x 16 km
12 Données disponibles: Les photographies aériennes Photographies aériennes de 1999 Echelle 1: Scannées à une résolution spatiale de 10 cm Non orthorectifiées
13 Simplification de la base de données UrbIS: création de masques Simplification de la légende de la base de données Extraction des classes d intérêt: Bâtiments Travaux en cours Classification de l image de la première date pour extraire un masque de végétation
14 Différentes méthodes différents produits Différentes méthodes testées Parmi elles, deux méthodes, correspondant chacune à un produit, sont retenues pour cet exposé Détection visuelle des changements sur une composition multitemporelle Détection numérique des changements par classification supervisée d une image multitemporelle
15 Détection visuelle des changements: composition colorée multitemporelle Image de référence Image récente Transformation du format Co-registration Visualisation Composition colorée multitemporelle NDVI (2 dates) Interpretation visuelle Application des masques
16 Détection visuelle des changements: composition colorée multitemporelle NDVI Ikonos 2000 NDVI QuickBird 2003 P QuickBird 2003
17 Détection visuelle des changements: composition colorée multitemporelle végétation bâti bâti végétation végétation bâti ombres changées bâti changé
18 Détection visuelle des changements: composition colorée multitemporelle Ikonos 2000 QuickBird 2003 Coloured composition
19 Détection visuelle des changements: composition colorée multitemporelle Masque du bâti
20 Détection visuelle des changements: composition colorée multitemporelle Masque de la végétation
21 Détection numérique des changements: classification supervisée d une image multitemporelle Image de référence Image multitemporelle Segmentation Classification Post-classification Image récente Transformation du format Co-registration NDVI (2 dates) Caractéristiques spectrales des deux images Neo-canaux calculés à l aide des données des deux images Interpretation Carte des changements Application des masques
22 Détection numérique des changements: classification supervisée d une image multitemporelle
23 Détection numérique des changements: classification supervisée d une image multitemporelle Elimination des ombres par post-classification
24 Détection numérique des changements: classification supervisée d une image multitemporelle Elimination de l eau et des faux changements par post-classification
25 Détection numérique des changements: classification supervisée d une image multitemporelle Masque de la végétation
26 Détection numérique des changements: classification supervisée d une image multitemporelle Masque de bâti
27 Détection numérique des changements: classification supervisée d une image multitemporelle Masque des travaux en cours
28 Présentation des produits pour les utilisateurs Pour la 1 ère méthode: Image non interprétée Pour la 2 ème méthode: Carte de changements pour la 2 ème méthode Liste des coordonnées géographiques et du type de changement Etablissement de protocoles (applicable pour n importe quelle image satellitaire à très haute résolution)
29 Comparaison des deux produits: implications pour l utilisateur Composition multitemporelle Peu de traitements, donc très rapide Peu de logiciels spécialisés utilisés Visualisation efficace des changements Image non interprétée, compétences en interprétation visuelle nécessaires Classification supervisée d une image multitemporelle Traitements plus conséquents Plus de logiciels spécialisés et compétences en interprétation numérique requises Nature des changements interprétée sous forme de carte
30 Conclusion Changements importants entre le bâti, la végétation et les sols nus détectés à l aide d images à très haute résolution en milieu urbain Problème d ombres en milieu urbain important mais résolus à l aide de règles de post-classification 2 types de produits ayant des implications différentes pour l utilisateur Produits utilisables pour localiser les changements en vue de planifier les levés de terrain pour la mise à jour de la base de données UrbIS
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12,999,976 km 9,136,765 km 1,276,765 km 499,892 km 245,066 km 112,907 km 36,765 km 24,159 km 7899 km 2408 km 76 km 12 14 16 1 12 7 3 1 6 2 5 4 3 11 9 10 8 18 20 21 22 23 24 26 28 30
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