Cartographier l'occupation du sol à grande échelle : optimisation de la photo-interprétation par segmentation d'image - SIG Science

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الخميس، 14 مايو 2020

Cartographier l'occupation du sol à grande échelle : optimisation de la photo-interprétation par segmentation d'image



Depuis une quinzaine d’années, l’émergence des données de télédétection à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) et la démocratisation des Systèmes d’Information Géographique (SIG) aident à répondre aux nouveaux besoins croissants d’informations spatialisées. Le développement de nouvelles méthodes de cartographie offre une opportunité pour comprendre et anticiper les mutations des surfaces terrestres aux grandes échelles, jusqu’ici mal connues. En France, l’emploi de bases de données spatialisées sur l’occupation du sol à grande échelle (BD Ocsol GE) est devenu incontournable dans les opérations courantes de planification et de suivi des territoires. Pourtant, l’acquisition de ce type de bases de données spatialisées est encore un besoin difficile à satisfaire car les demandes portent sur des productions cartographiques sur-mesure, adaptées aux problématiques locales des territoires. Face à cette demande croissante, les prestataires réguliers de ce type de données cherchent à optimiser les procédés de fabrication avec des techniques récentes de traitements d’image. Cependant, la Photo-Interprétation Assistée par Ordinateur (PIAO) reste la méthode privilégiée des prestataires. En raison de sa grande souplesse, elle répond toujours au besoin de cartographie aux grandes échelles, malgré son coût important. La substitution de la PIAO par des méthodes de production entièrement automatisées est rarement envisagée. Toutefois, les développements récents en matière de segmentation d’images peuvent contribuer à l’optimisation de la pratique de la photo-interprétation. Cette thèse présente ainsi une série d’outils (ou modules) qui participent à l’élaboration d’une assistance à la digitalisation pour l’exercice de photo-interprétation d’une BD Ocsol GE. L’assistance se traduit par la réalisation d’un prédécoupage du paysage à partir d’une segmentation menée sur une image THRS. L’originalité des outils présentés est leur intégration dans un contexte de production fortement contraint. La construction des modules est conduite à travers trois prestations cartographiques à grande échelle commandités par des entités publiques. L’apport de ces outils d’automatisation est analysé à travers une analyse comparative entre deux procédures de cartographie : l’une basée sur une démarche de photo-interprétation entièrement manuelle et la seconde basée sur une photo-interprétation assistée en amont par une segmentation numérique. Les gains de productivité apportés par la segmentation sont, évalués à l’aide d’indices quantitatifs et qualitatifs, sur des configurations paysagères différentes. À des degrés divers, il apparaît que quelque soit le type de paysage cartographié, les gains liés à la cartographie assistée sont substantiels. Ces gains sont discutés, à la fois, d’un point de vue technique et d’un point de vue thématique dans une perspective commerciale.
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https://www.sig-science.com/2019/03/Remote.Sensing.in.arcgis.html

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