Identification du bâti à partir d'images satellitaires à très hautes résolutions spatiales

Building identification from very high spatial resolution satellite images

• Auteur / Autrice : Stéphane Lhomme
• Direction : Christiane Weber, Denis Morin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géographie
• Date : Soutenance en 2005
• Etablissement(s) : Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie satellitaire

Système d'information géographique

Géographie urbaine

Mots clés libres

Télédétection

Thrs

Extraction objets

Etalement urbain

Résumé

L'urbanisation a comme conséquence l'étalement des surfaces urbanisées ce qui des problèmes socio-économiques et environnementaux. Pour réduire au maximum ces problèmes les aménageurs ont besoin de données spatiales à intégrer aux outils de gestion et de planification Dans ce contexte, les images satellites à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) suscitent de fortes attentes. Les méthodes d'interprétation actuelles apparaissent cependant inadaptées à ces nouvelles images. L'objectif de notre recherche est identifié comme l'élaboration d'une méthode d'extraction semi-automatique des bâtiments à partir d'images THRS. Le premier chapitre expose le contexte général et conduit à l'identification de l'objectif. Dans le second chapitre, nous vérifions la faisabilité de notre objectif à travers l'analyse des caractéristiques techniques des images puis des perturbations subies par le signal. Les résultats confirment l'intérêt de l'utilisation des images THRS pour l'analyse des objets urbains. Nous abordons ensuite les phases préliminaires à l'élaboration de notre méthode. Nous évaluons tout d'abord la qualité (géométrique et radiométrique) de l'image support d'étude. Une revue des méthodes existantes fait ensuite ressortir une limite commune : la délimitation précise des bâtiments ce qui nous conduit à réorienter nos choix méthodologiques. Le quatrième chapitre présente le développement d'une méthode d'extraction du bâti qui s'appuie sur une définition texturale des bâtiments. Des informations additionnelles sont intégrées dans le but de diminuer les erreurs de commission. Les résultats obtenus montrent la capacité de la méthode à identifier les bâtiments malgré des limites d'applicabilité. Des pistes d'améliorations sont proposées ainsi que des perspectives d'applications. Le principal apport tient dans l'originalité de l'approche théorique qui ouvre de nouvelles pistes de réflexion pour les travaux futurs.

Urbanisation still remains one of the main problems worldwide. In order to reduce these problems, urban planners need to integrate spatial information in planning tools. Actually high expectations are made on Very High Spatial Resolution imagery (VHRS). However, interpretation methods seem not to be adapted to this new type of images. The aim of our study is to develop a new method for semi-automatic building extraction with VHRS. In the first chapter, the general context of our research is described with the definition of our objective. In the second chapter we verify the possibility of reaching our objective by analysing the technical characteristics of the images, the noise and the distortions which affect the images. The results confirm the potential of VHRS Imagery for urban objects analysis. In the third chapter we evaluate the quality of the Sherbrooke Ikonos image, the basic image of our analysis. A review of existing methods clearly show a common limit: the detection of building boundaries that finally induces a change in our methodological approach. The fourth chapter consist in the development of a building extraction method. After strict formalisation of our objectives, we present the theoretical principles of our approach based on textural building definition. In the following, additional informations (shadow and vegetation) are integrated to reduce commissions errors. The last chapter exposes the results. They clearly show the capacity of our method for building identification. However, they show some limitations of application, especially on large size building and /or in heterogeneous areas. We also propose possible applications such as analysis of suburban building or detection of natural disaster damages. The main outcome of this work is the originality of our theoretical approach that encourages new reflections for future research.