Analyse automatique d'images aériennes historiques : application à une étude épidémiologique

Automatic analysis of historical aerial images : application to an epidemiological study

• Auteur / Autrice : Rémi Ratajczak
• Direction : Laure Tougne, Béatrice Fervers
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 19/10/2020
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Lumière (Lyon ; 1969-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Agence de l'environnement et de la maîtrise de l'énergie (France) - LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Collet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Clément Mallet, Florence Tupin, Carlos Crispim-Junior
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nicolas Thome, Sébastien Lefèvre

Mots clés

Mots clés contrôlés

Photo-interprétation

Traitement d'images

Sols -- Analyse

Effets des pesticides

Pesticides -- Toxicologie

Cancer -- Épidémiologie

Testicule

Mots clés libres

Images aériennes

Classification

Colorisation

Post-traitement

Texture

Occupation du sol

Aerial images

Classification

Colorization

Post-processing

Texture

Land use land cover

Résumé

Cette thèse, co-financée par l’ADEME, se place dans le cadre d’une collaboration entre le LIRIS et le Centre Léon Bérard autour de l’étude épidémiologique TESTIS. L’étude TESTIS vise à estimer l’impact des pesticides sur le développement de la tumeur germinale du cancer du testicule. Cette maladie ayant un temps de développement long, il est nécessaire d’avoir accès à des informations remontant jusqu’à la naissance des sujets considérés. Dans le cas de TESTIS, les sujets les plus âgés sont nés au début des années 1970. Afin de tenir compte des expositions résidentielles individuelles aux pesticides propagés par les vents, le Centre Léon Bérard a mis au point une métrique se basant sur l’occupation du sol autour des habitations. Malheureusement, aucune base de données d’occupation du sol avant 1990 n’est actuellement suffisamment précise pour être utilisée. Afin d’obtenir ces informations, les géomaticiens du Centre Léon Bérard sont chargés de photo-interpréter des images aériennes historiques en niveaux de gris. Ce processus manuel étant particulièrement long et fastidieux, l’utilisation de méthodes automatiques ou semi-automatiques a été suggérée. L’objectif de cette thèse est de développer des algorithmes pour aider les géomaticiens à obtenir des cartes d’occupation du sol en un temps raisonnable. Pour cela, nous nous sommes intéressés à l’utilisation de méthodes de classification de textures que nous avons intégrées au sein d’un logiciel d’aide à l’annotation. Celui-ci est actuellement utilisé dans le cadre de l’étude TESTIS. Nous nous sommes ensuite intéressés à la colorisation automatique et non-supervisée des images aériennes historiques afin de proposer une visualisation alternative aux géomaticiens. Ces travaux nous ont également menés à étudier l’intérêt des couleurs générées artificiellement pour la classification des données historiques. Enfin, nous avons cherché à améliorer les cartes d’occupation du sol générées par notre logiciel au travers de méthodes de post-traitement, ouvrant la voie au développement de chaines de traitements plus performantes.

This thesis, co-funded by the ADEME, takes place in the context of a collaboration between the LIRIS laboratory and the Centre Léon Bérard as part of the TESTIS epidemiological study. The TESTIS study aims to estimate the impact of pesticides on the development of germ cell tumor of testicular cancer. As this disease has a long development time, it is necessary to have access to data dating back to the birth of the subjects. In the case of TESTIS, the oldest subjects were born in the early 1970s. In order to take into account individual residential exposures to pesticides spread by winds, the Centre Léon Bérard has developed a metric based on land use around dwellings. Unfortunately no land use database before 1990 is sufficiently accurate to be used. In order to obtain this information, the geomatics specialists at the Centre Léon Bérard are tasked with photo-interpreting historical aerial images in grayscale. This manual process is particularly long and tedious. Therefore, the use of automatic or semi-automatic methods has been suggested. The objective of this thesis is to develop algorithms to help geomatics specialists obtain land cover maps in a reasonable time. For that, we were interested in the use of texture classification methods that we have integrated into an annotation assistance software. This software is currently used in the TESTIS study. We then put our focus on the development of unsupervised colorization methods to provide alternative visualizations of the historical aerial images. This work also led us to study the interest of the artificially generated colors for land use classification. Finally, we sought to improve the land use maps generated by our software through post-processing methods, paving the way for the development of more efficient pipelines.