Procédé automatisé de détection de zones urbanisées dans la Caraïbe

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1 Procédé automatisé de détection de zones urbanisées dans la Caraïbe Auteur : David Réchal Partenaire : IRD, UMR ESPACE-Dev Date : 15 décembre 2012 Territoires Caraïbe Climat Milieu marin Mangrove Littoral Urbanisation Projet CARIBSAT Programme INTERREG Caraïbe IV CARIBSAT Project web site: Biodiversité Risques naturels

2 Sommaire Introduction :... 3 Méthode... 3 Suppression des nuages... 3 Paramètres de texture... 4 Indice de végétation... 4 Pile de données... 5 Classification... 5 Vectorisation... 5 Interface Homme-Machine... 5 Manuel utilisateur du démonstrateur... 6 Note préliminaire... 6 Exigences minimales de système... 7 Installation... 7 Installation de _MCRInstaller.exe... 7 Exécution

3 Introduction : Un élément important dans la mise en place d un Observatoire de l Environnement est la détection et le suivi des zones urbanisées (tâche urbaine). Ceci est encore plus vrai à l échelle de notre zone d étude, où il apparaît important de suivre l urbanisation dans un contexte insulaire. Afin d évaluer le potentiel des données SPOT 5 pour la détection de la tâche urbaine, nous avons réalisé un travail préalable à celui-ci en testant une méthode de détection basée sur l estimation d un paramètre de texture à partir d un modèle markovien gaussien (Cf. rapport Test d une méthodologie de détection de la tâche urbaine ). La conclusion de ce test fut que les données SPOT 5 permettent de détecter efficacement la tâche urbaine. Dans ce premier travail, les traitements étaient semi-automatiques ; en effet, l opération de vectorisation (création des vecteurs «urbain») était manuelle. De plus, il n y avait pas dans les prétraitements d opérations de détection/masque des nuages sur les données, ce qui laissait envisager la possibilité d avoir des résultats meilleurs. Le présent document fait état d un procédé de détection complètement automatique, depuis les prétraitements jusqu à l obtention des vecteurs au format.evf (ENVI Vector File). Les prétraitements comprennent une détection/masque des pixels nuages. La méthode de détection est légèrement différente de celle du test ; ici nous proposons que les traitements se basent sur le calcul de deux paramètres de texture d Haralick et d un indice de végétation (NDVI) permettant d accroitre les différences entre zones urbaines et végétation dans un contexte tropical. L ensemble de ces traitements est incorporé dans une Interface Homme Machine, ce qui permet une visualisation des données et des résultats, et une analyse critique des résultats. Méthode Suppression des nuages Afin de s affranchir du «bruit» apporté par les pixels correspondant à des nuages dans les traitements, il était nécessaire de les détecter, puis de les masquer. La détection des nuages est réalisée à partir de filtres morphologiques en utilisant un élément structurant de forme carré et de taille 7x7 pixels. La méthode utilisée est une ouverture qui consiste en une érosion (supprime les pics de pixels plus petits que l élément structurant sur une image en niveau de gris) suivie d une dilatation (remplie les trous plus petits que l élément structurant sur une image en niveau de gris). Ces filtres sont appliqués sur la bande spectrale correspondant au vert. Les pixels correspondant à des nuages sont ensuite obtenus grâce à deux seuils successifs : Un premier seuil double à partir des comptes numériques du résultat de l ouverture et de la bande spectrale du proche infrarouge : les pixels ayant à la fois une valeur supérieure ou égale à 60 dans l image de l ouverture et supérieure à 140 dans l image du proche infrarouge sont considérés ; Un second seuil surfacique : afin de lever une ambigüité possible sur la nature des objets considérés à l issue du premier seuil (ambigüité avec les toits clairs de certains bâtiments), seul les objets composés de plus de 63 pixels sont considérés comme étant des nuages. 3

4 Les pixels concernés sont mis à la valeur zéro (noir) sur toutes les bandes spectrales de l image. Figure 1: A gauche : image de la commune de Basse-Pointe. A droite : image de la commune de Basse-Pointe avec le résultat de masque de nuages. Paramètres de texture La pertinence d une recherche de zones hautement texturées sur la bande spectrale du rouge pour la détection de tâche urbaine a été démontrée dans le rapport Test d une méthodologie pour la détection de la tâche urbaine. Il existe de nombreuses approches d analyse de texture et il serait difficile d en faire une liste exhaustive. La méthode utilisée ici repose sur les matrices de cooccurrence. Ces matrices caractérisent les transitions de niveaux de gris dans un voisinage et dans une direction donnée. Elles formalisent mathématiquement les relations spatiales entre les niveaux de gris pris deux à deux. Les analyses reposent en général sur le calcul d indices dérivés des statistiques des premiers et seconds ordres de cette matrice, dont les quatorze plus usités ont été définis par Haralick, tels que l énergie (second moment angulaire), le contraste (l inertie), l homogénéité (moment de la différence inverse), la corrélation, l entropie, la moyenne, etc. Afin d utiliser efficacement les paramètres de texture il est nécessaire d en sélectionner les seuls réellement pertinents et non corrélés entre eux. Cette sélection a été faite à partir d une analyse visuelle des paramètres rendant le mieux compte de la spécificité des zones urbaines. Ainsi deux paramètres de texture ont étés retenus : la moyenne et l entropie. Deux éléments importants déterminent le calcul des paramètres de texture : La taille du voisinage dans lequel les transitions entre niveaux de gris sont analysées qui doit être représentative de la texture étudiée et donc contenir suffisamment de motifs caractérisant les objets «bâtis», sans pour autant être trop grande pour ne pas «noyer» ce motif et rendre sa détection impossible. Nous avons opté pour une taille de 9x9 pixels. La direction dans laquelle les transitions sont recherchées. Nous avons retenu un angle de 45 avec un pas de 1 pixel, afin de tenir compte des informations apportées par les deux directions perpendiculaires. Indice de végétation Il nous a semblé intéressant d introduire dans le processus un indice permettant d accroitre le contraste entre les zones de végétation et les zones urbaines. Dans notre zone d étude la végétation peut présenter un aspect hautement texturé du fait de sa densité. 4

5 Nous avons opté pour l indice de végétation le plus couramment utilisé et connu pour être corrélé aussi bien à la biomasse qu à l activité chlorophyllienne du couvert végétal : l indice de végétation de la différence normalisée ou NDVI. Cet indice est calculé à partir des bandes spectrales rouge et infrarouge selon la formule cidessous sur chaque pixel de l image : Pile de données NDVI = (PIR R) / (PIR + R) Le travail de détection n est pas réalisé directement sur les bandes spectrales de l image SPOT 5 d origine mais sur une nouvelle image composée de trois bandes créées au cours du processus : Une bande correspondant à l image de texture «moyenne», Une bande correspondant à l image de texture «entropie», Une bande correspondant à l image de NDVI. C est cette pile de données qui va permettre la détection des zones urbaines. Classification Un algorithme de classification non supervisé (K-means) permet de classifier la pile de données créée. Cette classification se fait en 4 classes. Les 3 premières correspondent à du «non-urbain» alors que la 4ème classe correspond aux zones urbaines. On a donc en résultat une image binaire : «urbain» et «non-urbain». Vectorisation L étape de vectorisation permet de conserver les contours de la tâche urbaine au format vecteur ENVI Vector File (.evf). Interface Homme-Machine L ensemble des traitements est incorporé dans une Interface Homme Machine (IHM). Cette IHM permet à un utilisateur d appliquer les traitements de détection de tâches urbaines sur une image SPOT 5. Cette interface possède deux onglets : un onglet «Visualisation» qui permet de visualiser les images ainsi que les résultats de traitement (les limites des zones détectées). un onglet «Analyse» qui permet une caractérisation qualitative des résultats Cette interface permet de récupérer pour chaque zone détectée des informations telles que sa superficie (en km²). 5

6 Figure 2: Interface Homme-Machine avec un exemple de résultat sur la commune de Ducos. Manuel utilisateur du démonstrateur Note préliminaire Le démonstrateur est fourni dans un dossier nommé «urbain». Ce dossier contient les éléments nécessaires pour utiliser le démonstrateur. Ci-dessous, un aperçu de ce que contient ce dossier : communes : Contient des fichiers images de chaque communes de la Martinique (34 communes) ; ce dossier contient également un sous-répertoire «intermediaires» qui est utilisé par l application (ce sous-répertoire ne doit pas être supprimé). 6

7 results : Contient les résultats fournis lorsque l application est lancée. Il se peut que ce dossier contienne déjà quelques résultats (en effet, lorsque l application est lancée sur une commune, les résultats sont conservés pour ne pas avoir à les recalculer. texture_gmrf_mcr : Ce dossier contient des fichiers sources utilisés par l application. Son emplacement et sa présence sont obligatoires. _MCRInstaller.exe : Ce fichier est un exécutable qui doit être obligatoirement installé (CF chapitre Installation). Les autres fichiers sont utilisés par le modèle de calcul de texture. Leurs emplacements et présences sont obligatoires. Exigences minimales de système Les exigences minimales pour exécuter le démonstrateur sont les suivantes : Pentium IV (dual core processor, 2GHz). WINDOWS OS. 2Go RAM ou plus 10Go d espace disponible sur le disque dure. Taille minimale d écran: 20 in. Avoir une licence ENVI + IDL. Installation Installation de _MCRInstaller.exe Cet exécutable installe les éléments nécessaires pour utiliser le démonstrateur sur une machine. Il faut posséder les droits administrateur sur une machine pour l y installer. Les étapes sont les suivantes : 1. Créer un dossier nommé «MCR» à l emplacement C:\Program Files\ 2. Copier le fichier _MCRInstaller.exe dans le dossier «MCR» ainsi créé. 3. Double cliquer sur le fichier _MCRInstaller.exe contenu dans le dossier MCR. 4. L installation commence et peut durer quelques minutes en raison du nombre de fichiers à installer. Lorsque l installation est terminée, il faut mettre à jour les variables d environnement en créant une nouvelle variable nommée PATH avec la valeur : C:\Program Files(x86)\MCR\v70\runtime\win32 (selon le système) Pour cela il faut aller dans : Panneau de configuration à système à Paramètres systèmes avancés (à gauche) à variable d environnement à Dans «variables utilisateur», cliquer sur «Nouvelle» à Nom de la variable = PATH ; Valeur de la variable = C:\Program Files (x86)\mcr\v70\runtime\win32 5. Terminer en cliquant sur OK. Ces points doivent être réalisés une seule et unique fois. 7

8 Exécution L installation complète (points 1. A 5.) doit être réalisée au moins une fois avant de passer au point Lancer IDL 7. Ouvrir le fichier demonstrateur_urbain.pro 8. Dans la ligne de commande IDL (IDL>), taper «envi» et taper la touche entrée du clavier. 9. Compiler le fichier.pro : Dans la fenêtre IDL cliquer sur Exécuter à Compiler demonstrateur_urbain.pro 10. Lancer le démonstrateur : Dans la fenêtre IDL cliquer sur Exécuter à Exécuter demonstrateur_urbain 11. Ouvrir une image (image au format ENVI obligatoirement) en cliquant sur «Fichier à Nouveau». Les images sont dans le dossier «communes». Plusieurs images peuvent être sélectionnées (uniquement les fichiers sans l extension.hdr). Les images sélectionnées sont ensuite listées dans la fenêtre «Liste d images». 12. En cliquant sur un fichier de la fenêtre «Liste d images», l image s affiche dans la fenêtre «Image». 8

9 13. Cochez la case «Urbain». Si le calcul de détection n a jamais été réalisé sur la commune sélectionnée, un message d avertissement vous en informe et vous devez passer au point 14. Si le calcul de détection a déjà été réalisé sur la commune sélectionnée, les résultats s affichent et vous pouvez passer au point Cliquer sur le bouton «Détection» pour lancer le calcul. La fenêtre ci-dessous s affiche indiquant que l application de Texture est encours d exécution : 9

10 Dès que le paramètre de texture est calculé, les résultats s affichent dans la fenêtre «Image», et sont sauvegardés dans le dossier «results». Vous pouvez passer au point Cliquez sur l onglet «Analyse» pour analyser les résultats obtenus. En cliquant dans la liste de gauche, le polygone correspondant est mis en évidence dans la fenêtre de droite. De même en cliquant à l intérieur d un polygone dans la fenêtre de droite, la ligne correspondante est mise en évidence dans la liste de gauche. 10

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