Information géographique et images à très haute résolution : Utilité et applications en milieu urbain

• Auteur / Autrice : Anne Puissant
• Direction : Christiane Weber
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géographie
• Date : Soutenance en 2003
• Etablissement(s) : Strasbourg 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Géomatique

Imagerie satellitaire

Aménagement du territoire

Géographie urbaine

Mots clés libres

Image à très haute résolution

Méthodes d'extraction

Résumé

Depuis le milieu des années 1990, l'INFO-STRATEGIE, c'est-à-dire la stratégie de mise en place de l'Information Géographique, est au cœur des préoccupations des gestionnaires du territoire et des urbanis-tes. Elle nécessite des données multi-sources, multi-échelles et mises à jour régulièrement à une périodicité adaptée à l'évolution du milieu urbain. Les images d'Observation de la Terre représentent un potentiel im-portant d'acquisition d'IG. Actuellement, le marché connaît une évolution majeure avec la mise en orbite de produits-systèmes Très Haute Résolution (THR) de résolution inférieure à 5 m. Cette évolution technologi-que débouche sur une abondance de données numériques, sources potentielles d'IG en milieu urbain, modi-fie les attentes des utilisateurs et transforme leurs applications. Une réflexion en termes de demande (forma-lisation des besoins) et non plus d'offre est indispensable pour répondre à la multiplication de l'utilisation d'IG à diverses échelles. Par ailleurs, répondre aux besoins des " utilisateurs finaux " (politiques, gestionnai-res, techniciens) revient à préciser les ajustements nécessaires à la définition des capacités des nouveaux produits-systèmes. A partir d'une enquête auprès des utilisateurs d'IG, un cahier des charges précisant les besoins en information à grande échelle est établi. Des " niches potentielles d'utilisation " des images métri-ques sont identifiées. Des tests sont appliqués pour analyser les gains dans l'utilisation de ces nouveaux capteurs. L'un des enjeux de l'augmentation de la résolution spatiale est une nouvelle vision du territoire plus proche de la réalité. Les objets urbains s'individualisent (domaine de l'identification) et sont caractérisés par leurs éléments constitutifs (domaine de l'analyse). Cet apport de détails perturbe les procédures classi-ques d'extraction automatiques et complexifie l'attribution des objets aux nomenclatures existantes. Le test de plusieurs algorithmes classiques conduit à la formalisation de règles d'identification des objets urbains sur des images THR. Ces règles sont intégrées dans une procédure de classification " orientée-objets ".

Since the mid 1990s 'INFO-STRATEGY', i. E. The strategic use of Geographic Information, is one of the reliable goals in urban management, planning and sustainable development. Geographic Information requires multisource and multiscale data, updated on a regular basis at appropriate time periods. Earth Observation data-such as aerial photography and satellite image-represent an important source for GI. Recently, the use of Very High Resolution imagery data (VHR - finer than 5m) offers an abundance of numerical information and therefore an important possibility to use GI in decision-making concerning the urban environment. A reflection is thus required in terms of needs rather than supply in order to meet the requirements of localised information on a variety of scales. Moreover, defining the needs of the 'end users' (decision-makers, managers, technicians) corresponds to propose the necessary adjustment to the definition of the capacity of these new sensors. In this context, on the basis of comparisons and surveys of the 'end users' a reference grid defining the needs of GI on a large-scale basis has been established. Some "potential applications" of metric images are highlighted. Tests have been carried out in order to analyse very precisely the benefits of use of these new sensors. An important factor in the increase of spatial resolution is a new vision of the territory that is closer to real-ity. Urban objects are individually recognisable (field of identification) and can be characterised by their components (field of analysis). This superabundance of details disturbs the classical automatic proce-dures of extraction (per pixel classification) and makes complex the attribution of objects to existing nomenclatures. After having tested several traditional algorithms used on HR images, it appears neces-sary to transcribe the rules of identification of urban objects and to integrate them into an 'object-oriented' classification method.