Test d une méthodologie de détection de la tâche urbaine

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1 Test d une méthodologie de détection de la tâche urbaine Territoires Caraïbe Auteur : David Réchal Climat Milieu marin Partenaire : UMR ESPACE-DEV, IRD Mangrove Date : Septembre 2010 Littoral Projet CARIBSAT Programme INTERREG Caraïbe IV Urbanisation Biodiversité Risques naturels

2 Sommaire 1 Tache urbaine Image utilisée Méthode :... 7 Extraction de la bande Découpage autour d une commune... 8 Algorithme de détection... 8 Classification urbain non urbain... 9 Extraction des zones appartenant exclusivement à la commune Vectorisation des zones détectées Résultats Le Lamentin : Fort-de-France : Le Robert : Rivière-Pilote : Conclusion :

3 1 TACHE URBAINE Dans ce travail, Je définis la «tache urbaine» comme l ensemble des occupations du sol urbanisés ou artificialisés en émettant l hypothèse que cette «tache urbaine» fait référence à des zones habitées. Cette hypothèse peut se valider sur le terrain, ou en couplant les résultats avec d autres types de données (Bd IGN par exemple, données INSEE, etc. ). Les tests sont réalisés sur les communes suivantes : Fort-de-France, Lamentin, Robert et Rivière-Pilote. 3

4 2 IMAGE UTILISEE L image utilisée pour mettre en place la méthodologie de caractérisation de la «tache urbaine» est une image SPOT 5 de 10 mètres de résolution spatiale (un pixel de l image correspond à une surface de 10 mètres fois 10 mètres au sol) acquise le 14 Novembre Elle possède 4 bandes spectrales (Proche infrarouge, rouge, vert, moyen infrarouge). Cette image est intéressante car la Martinique y est entièrement représentée et le taux d ennuagement est faible. Toutefois, la méthode utilisée ne cause pas (ou légères) de confusions entre les éléments de la «tache urbaine» et les nuages. 4

5 Sur une image SPOT avec une telle résolution spatiale, les zones correspondant à des «taches urbaines» telles que je les définis se composent d un très grand nombre de radiométries différentes ; elles apparaissent très «texturées». La recherche de «tache urbaine» passe donc par la recherche de zones hautement texturées à cause d une hétérogénéité des radiométries. Comparons les statistiques, plus particulièrement l écart type des valeurs radiométriques, dans une région d intérêt correspondant à une zone urbaine : 5

6 Région d intérêt correspondant à une zone urbaine. La bande 2 (longueurs d onde du rouge) est celle qui présente le plus grand écart type (28.17) en zone urbaine et apparait comme la plus appropriée pour rechercher les zones urbaines avec une méthode de texture. 6

7 3 METHODE : ILLUSTRATION DE LA METHODE AVEC L EXEMPLE DE LA COMMUNE DU LAMENTIN Extraction de la bande 2 Le travail sera réalisé sur la bande rouge (bande 2) du fichier image. Cette bande est donc extraite. 7

8 Découpage autour d une commune Afin de réaliser le travail de détection par communes, un fichier vecteur comportant les 34 communes de la Martinique est utilisé pour extraire une imagette englobant chaque commune. Exemple, commune du Lamentin : Pour des raisons pratiques intervenant dans les calculs, une zone carrée ou rectangulaire englobant la commune est nécessaire. Les détections ne concernant pas la commune seront extraites en post-traitements afin d avoir une «tache urbaine» par commune. Algorithme de détection L algorithme de détection consiste en une estimation d un paramètre de texture à partir d un modèle markovien gaussien (Gaussian Marko Random Field, GMRF). Le paramètre de texture est obtenu par le calcul de la variance conditionnelle de l image dans huit directions ; en imagerie optique, les zones urbaines se caractérisent par une forte variance dans toutes les directions contrairement aux champs, forêts, mers ou nuages (toutefois, certains nuages peuvent perturber légèrement les calculs. Un travail de détection de ces nuages, en cours de finalisation, pourrait être placé en prétraitements). Lors d une analyse de texture, les pixels situés en bordures d image ne sont pas classés puisque pour un pixel donné, les calculs tiennent comptes des pixels 8

9 environnants (D où la nécessité d avoir une zone englobant la commune avec de l information radiométrique pour traiter tous les pixels à l intérieur de la commune). La modélisation markovienne permet d introduire de l information contextuelle. Image de texture obtenue avec l imagette contenant le Lamentin : Classification urbain non urbain Un algorithme de classification non supervisé (K-means) permet de classifier l image de texture en tenant compte de l entropie des classes détectées. Cette classification se fait avec 6 classes, que l on peut appeler 6 niveaux de texture. Les 3 niveaux plus élevés correspondent à l urbain. On a donc en résultat une image avec deux classes lorsqu une zone urbaine est présente. Résultat de la détection de «tache urbaine» sur l imagette contenant le Lamentin (superposition du résultat sur l image avec de la transparence) : 9

10 Extraction des zones appartenant exclusivement à la commune Vectorisation des zones détectées. Cette étape permet de conserver les contours de la «tache urbaine». 10

11 Une fois vectorisée, les données sont accompagnées d une table attributaire possédant un certain nombre de statistiques comme la superficie pour chacune des zones urbaines détectées. Superficie Superficie 11

12 4 RESULTATS Présentation des résultats de détection de «tache urbaine» pour les quatre communes testées : Le Lamentin : 12

13 Fort-de-France : 13

14 Le Robert : 14

15 Rivière-Pilote : 15

16 5 CONCLUSION : Ces tests montrent qu il est possible à partir d images SPOT 5 avec une résolution spatiale de 10 mètres d extraire une «tache urbaine». La chaine de traitement est semi-automatique (l extraction des imagettes et la vectorisation sont manuelles) mais pourrait être complètement automatisée. Le processus de détection est très rapide (temps de calcul d environ une minute et demi par commune) ; élément à ne pas négliger en évaluant la qualité des résultats. Ce processus pourrait être amélioré en y intégrant un prétraitement de détection des nuages. Il serait intéressant d une part d utiliser cette méthodologie sur toutes les communes de la Martinique afin de connaitre l ensemble des zones urbaine de l île, et d autre part d appliquer les calculs avec des images acquises à d autres dates ce qui permettrait une étude diachronique par commune en suivant l évolution de la «tache urbaine». 16