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Méthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier

Authors
  • Tardy, Benjamin
Publication Date
Dec 19, 2019
Source
HAL-Descartes
Keywords
Language
French
License
Unknown
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Abstract

L'étude des surfaces continentales constitue un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour le suivi et la gestion des territoires, notamment en matière de répartition entre l'expansion urbaine, terres agricoles et espaces naturels. Dans ce contexte, les cartes d'OCcupation des Sols (OCS) caractérisant la couverture biophysique des terres émergées sont un atout essentiel pour l'analyse des surfaces continentales. Les algorithmes de classification supervisée permettent, à partir de séries temporelles annuelles d'images satellites et de données de référence, de produire automatiquement la carte de la période correspondante. Cependant, les données de référence sont une information coûteuse à obtenir surtout sur de grandes étendues. En effet, les campagnes de relevés terrain requièrent un fort coût humain, et les bases de données sont associées à de longs délais de mises à jour. De plus, ces données de référence disposent d'une validité limitée à la période correspondante, en raison des changements d'OCS. Ces changements concernent essentiellement l'expansion urbaine au détriment des surfaces naturelles, et les terres agricoles soumises à la rotation des cultures. L'objectif général de la thèse vise à proposer des méthodes de production de cartes d'OCS sans exploiter les données de référence de la période correspondante. Les travaux menés s'appuient sur un historique d'OCS. Cet historique regroupe toutes les informations disponibles pour la zone concernée : cartes d'OCS, séries temporelles, données de référence, modèles de classification, etc. Une première partie des travaux considère que l'historique ne contient qu'une seule période. Ainsi, nous avons proposé un protocole de classification naïve permettant d'exploiter un classifieur déjà entraîné sur une nouvelle période. Les performances obtenues ont montré que cette approche se révèle insuffisante, requérant ainsi des méthodes plus performantes. L'adaptation de domaine permet d'aborder ce type de problématique. Nous avons considéré deux approches : la projection de données via une analyse canonique des corrélations et le transport optimal. Ces deux approches permettent de projeter les données de l'historique afin de réduire les différences avec l'année à traiter. Néanmoins ces approches offrent des résultats équivalents à la classification naïve pour des coûts de production bien plus significatifs. Une seconde partie des travaux considère que l'historique contient au moins deux périodes de données. [...]

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