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Analyse de la dynamique d’embroussaillement des pelouses calcaires par traitement d’images / Théo Mesure (2021) 

Public Titre : Analyse de la dynamique d’embroussaillement des pelouses calcaires par traitement d’images : Quelles possibilités d’automatisation ? Type de document : Mémoire Auteurs : Théo Mesure, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2021 Importance : 63 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse diachronique [Termes IGN] automatisation [Termes IGN] calcaire [Termes IGN] carte d'occupation du sol [Termes IGN] classification dirigée [Termes IGN] classification orientée objet [Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels [Termes IGN] espèce végétale [Termes IGN] géoréférencement indirect [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] Moselle (57) [Termes IGN] Orfeo Tool Box [Termes IGN] pelouse [Termes IGN] protection de la biodiversité Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) L’analyse fine et régulière des pelouses calcaires est un enjeu majeur dans le cadre des missions de gestion et de suivi scientifique du Conservatoire d’Espaces Naturels de Lorraine. Les pelouses sont des milieux semi-naturels, soumis à des dynamiques d’embroussaillement fortes et rapides si elles ne sont pas gérées régulièrement. A l’heure actuelle, le suivi de cette dynamique au Conservatoire se fait par analyse diachronique des photos aériennes mises à disposition. Cette analyse est complétée par une cartographie de terrain. Réalisée à la main, cette méthode est pour l’heure assez chronophage. Les travaux effectués au cours de ce stage se positionnent donc dans la continuité de ces études. Au vu des moyens technologiques actuels, le Conservatoire s’interroge sur la possibilité d’automatiser les cartographies d’occupation du sol, afin d’évaluer l’embroussaillement sur ses différents sites. Pour répondre à cette problématique, deux méthodes de classification supervisée ont été développées. Elles suivent le même principe et ne différent que par les données qu’on leur fournie. La première traite des images disposant de canal proche-infrarouge, tandis que la deuxième méthode se concentre elle sur les images ne disposant que du spectre visible. Pour procéder à la classification, les images sont segmentées grâce à l’algorithme de ligne de partage des eaux. On extrait aussi un certain nombre d’informations, directes ou dérivées, de ces images. Les attributs calculés ici, ont été déterminés pour fournir les meilleurs résultats sur la détection des pelouses calcaires. Enfin les segments créés sont donnés au classifieur RandomForest, afin qu’il les ordonne selon un ensemble de classes définies au préalable. Avec les méthodes développées, le classifieur parvient à trouver entre 80% et 90% de vrai positifs pour le type d’arbuste ou de pelouse, selon les années et les données en entrée. Des pistes d’amélioration ont aussi été explorées, telles que l’ajout de données externes ou le lissage de carte. Le deuxième objectif de ce stage était de pouvoir transmettre les méthodes de classification développées au plus grand nombre. Pour cela, des manuels utilisateurs ont été écrits, détaillant chacune des étapes nécessaires. Ces manuels donnent aussi les clefs de compréhension nécessaires à l’analyse des résultats et des attributs produits. A l’issu de ce stage, les perspectives sont nombreuses. Une telle méthodologie offre la possibilité d’un suivi plus régulier et détaillé des sites du Conservatoire. L’utilisation d’une méthode de classification orientée-objet, permet de prendre en compte le travail des experts sur le terrain, ainsi que d’intégrer plus facilement ces données au classifieur. Un travail sur les classes est aussi envisageable : en dehors du bâti, une simplification des classes de végétation est possible, et permettrait de faciliter le travail sur les images anciennes. Pour les images actuelles, un travail sur la nomenclature pourrait être utile pour améliorer le niveau de détail de la carte. En s’appliquant par exemple à différencier arbustes bas, pelouse non-gérée et pelouse non-gérée mitée (i.e avec un début d’embroussaillement). Enfin la faible configuration machine requise, permet d’imaginer des utilisations par un nombre plus grand d’acteurs. Note de contenu : Introduction 1. Contexte et présentation du stage 1.1 Présentation de la structure 1.2 Enjeux et objectifs 1.3 Présentation des sites 1.4 Déroulement et organisation du stage 1.5 Données à disposition 2. Recherches effectuées et principe de la méthode 2.1 Recherche des outils 2.2 Principe de fonctionnement 3. Description et création des attributs et des segments 3.1 Attributs spectraux 3.2 Attributs de texture 3.3 Attributs géométriques 3.4 Création des segments 3.5 Création de statistiques 4. Classifieur utilisé 4.1 SVM et RandomForest 4.2 Arbre de décision 4.3 Construction et fonctionnement du RandomForest 4.4 Jeu d’entraînement, jeu de validation 5. Résultats 5.1 Classes retenues 5.2 Cartes d’occupation du sol, images récentes 5.3 Cartes d’occupation du sol, images anciennes 5.4 Evaluation détaillée du classifieur 5.5 Statistiques d’occupation du sol 6. Limites et améliorations 6.1 Limites de la méthode 6.2 Limites de la nomenclature 6.3 Limites sur le panchromatique 6.4 Limites sur le RVB ancien 6.5 Limites sur l’évaluation du classifieur 6.6 Limites sur le géoréférencement 6.7 Améliorations possibles 7. Mise à disposition pour les utilisateurs du CENL 7.1 Outils utilisés pour automatiser 7.2 Rédaction et contenu des manuels 7.3 Limites Conclusion Numéro de notice : 26620 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : BIODIVERSITE/FORET/IMAGERIE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Conservatoire des Espaces Naturels de Lorraine CENL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98584

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