Quantification de dégâts sur le bâti liés aux catastrophes majeures par images satellite multimodales très haute résolution

Building damage assessment using multimodal very high resolution satellite images

• Auteur / Autrice : Anne-Lise Chesnel
• Direction : Lucien Wald
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, temps réel, robotique et automatique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Paris, ENMP

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie satellitaire

Constructions -- Effets des catastrophes naturelles

Catastrophes naturelles

Infographie

Résumé

Lors d'une catastrophe majeure, il est nécessaire de connaître rapidement l'importance des dégâts sur les bâtiments. Actuellement, cette quantification de dégâts se fait manuellement par comparaison visuelle d'images satellite. Les méthodes automatiques sont immatures ; leurs performances étant rarement évaluées, elles ne sont pas utilisées par les opérationnels. Nous proposons un protocole standard d'évaluation des performances de méthodes de quantification de dégâts. Il s'appuie sur des bases de données de référence obtenues pour cinq cas de catastrophes variées. Celles-ci contiennent pour chaque bâtiment l'emprise de son toit dans chaque image, ainsi qu'un degré de dégâts. Le protocole permet de quantifier les performances d'une méthode et de confronter ses résultats à d'autres. Disposant de ce protocole d'évaluation, nous proposons une méthode de quantification de dégâts à partir d'un couple d'images satellites panchromatiques de très haute résolution (THR) spatiale et d'un ensemble d'objets d'intérêt définis dans l'image de référence. La méthode développée doit pouvoir conduire à des résultats satisfaisants et reproductibles en utilisant des images de modalités différentes, et être automatisée au mieux. Les dégâts sur les bâtiments sont quantifiés par l'amplitude des changements sur leurs toits. Pour comparer ces derniers, ils doivent être alignés. Le recalage géométrique des données THR est un problème complexe non résolu ; une nouvelle méthode adaptée à notre problème est développée et évaluée. Elle aboutit à des résultats généralement satisfaisants pour notre application. Des indices de changements sont ensuite extraits. Deux coefficients de corrélation et des indices de texture obtenus par filtrage sont extraits, et un degré de dégâts est attribué à chacun des bâtiments par classification supervisée. L'impact des différences de modalité des images sur les performances de notre méthode est évalué. La méthode proposée est rapide, en grande partie généralisable et robuste à l'utilisation d'images THR de différentes résolutions ou issues de couples multicapteurs ; le paramètre influent est le B/H du couple.

In a disaster aftermath, it is required to know rapidly the severity of the damage on buildings. Presently, this damage assessment is manually conducted through a visual comparison of satellite images. Automatic methods are immature; their performances being seldom quantified, they are not used by operational. We propose a standard protocol to quantify the performances of the damage assessment methods. It is based on reference databases obtained from five various disaster cases. The protocol allows to quantify the performances of a method and to compare its results to other ones. Having this assessment protocol, we propose a damage assessment method from a pair of panchromatic very high spatial resolution satellite images and a set of objects of interest defined in the reference image. The developed method has to lead to satisfying and reproducible results using images acquired with different modalities, and to be automated as much as possible. The damage on buildings are quantified from the amplitude of the changes on their roof. To compare the latter, they have to be registered. The geometric registration of very high resolution (VHR) images is an unsolved difficult problem; a new method that is adapted to our problem is developed and assessed. It generally leads to satisfying results for our application. Then change features are extracted. Two correlation coefficients and some textural features obtained by filtering are extracted, and a damage degree is attributed to each building through a supervised classification method. The impact of the differences in image modality on the performances of our method is assessed. The proposed method is fast, can be applied mostly generally, and is robust along with the use of VHR images with different spatial resolution or acquired with different sensors; the influential parameter is the B/H of the images pair.