Etude-pilote sur la commune de Vernier

1 UTED / UNIGE GRID / PNUE DCMO Séance d’information SITG, 19.10.2006

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol

CARTOGRAPHIE A HAUTE RESOLUTION DE LACOUVERTURE DU SOL

Concepts et méthodologie

Plan de l’exposé

1. Mise en perspective du projet2. Quelques définitions: couverture vs occupation3. Cadre politico-juridique4. Données disponibles5. Approche6. Méthodologie et produits7. Validation8. Cartes-métiers9. Mise en œuvre 10. Conclusions11. Recommandations et perspectives

Mise à jour périodiqueMise à jour permanente

Couverture du solCouverture du sol

BâtimentsBâtiments

BassinsBassins

DomaineDomaineroutierroutier

Analyse spectrale

MNT/MNSMNT/MNS

OrthophotoOrthophoto

Cours d’eauCours d’eau

Modèle hydrologique

1. Mise en perspective

Couverture vs utilisation

2. Définitions

Couverture: description bio-physique de la surface terrestrela couverture du sol influence l'échange de masse et d'énergie entre la surface et l'atmosphère (énergie, dioxyde de carbone et autres gaz à effet de serre)et donc influence la température et le climat. La couverture du sol est aussi un facteur déterminant de l'utilisation et de la gestion du territoire.

Utilisation ou occupation du sol: usage qu'on fait du sol, par exemple les loisirs, l'habitat de la faune ou l'agriculture.

Structurel!

Fonctionnel!

Les propriétés mesurées par la télédétection se rapportent à la couverture du sol, à partir de laquelle l'utilisation du sol peut être déduite à l'aide de données auxiliaires ou de connaissances préalables.

Traduction

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 2. Définitions

Représentation de la couverture du sol

Interprétation visuelle / un point par hectare, extrapolé en pixels de 100 m

Statistique de lasuperficieOFStat

Représentation de la couverture du sol

Etiquettage thématique d’objets vectoriels polygonaux

• Couverture du sol selon OTEMO

• CORINE Land Cover

2. Définitions

3. Cadre politico-juridique

Section 2 Couche d’information «couverture du sol»

BâtimentsSurfaces à revêtement durSurfaces vertesEauxSurfaces boiséesSurfaces sans végétation

Stratégie de la mensuration officielle pour les années 2004 à 2007

•Infrastructure nationale des données géographiques• Couverture du sol à traiter en priorité = importance pour les SIT• Nouvelles méthodes de levers• Rentabilité et efficacité• Une certaine liberté pour les cantons (« extensions cantonales »)

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 3. Cadre politico-juridique

Situation à Genève

• Petite taille

• Richesse des données: orthophotos numériques, MNA, vecteur routier

• Esprit d’innovation (DCMO, SITG)

• Partenariat DCMO – UNIGE / PNUE-GRID

• Etude-pilote sur une commune: Vernier

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 4. Données disponibles

Au sol

Aériennes = images

• Vecteurs SITG

• Vecteur Domaine routier (<> graphe!)

• Orthophotos numériques, résolution 16 cm 25 cm, 4 canaux (B, V, R, PIR)

• Modèle numérique de hauteur, résolution 1 m

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 4. Données disponibles

Orthophotos numériques 4 canaux

Nature / Problèmes

• Végétation stressée (août)

• Mosaïquage: géométrique et radiométrique

• Déport des bâtiments et arbres

• Bandes spectrales se recouvrant

• Diachronisme des vecteurs

Déports =Objets parasites !

4. Données disponibles

ETM1 ETM2 ETM3

SPOT Panchromatique

Landsat TM

Recouvrement = redondance spectrale !

4. Données disponibles

Orthophotos

Concept

• Les images numériques à très haute résolution sont caractérisées par une résolution sub-métrique ainsi que par un contenu très riche en information.

• Les méthodes d’analyses d’image traditionnelles basées sur un étiquettage thématique pixel par pixel ne sont plus satisfaisantes : l’accroissement de la résolution (information) rend difficile le processus de classification.

5. Approche

nouvelle approche d’analyse orientée « objet »

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 5. Approche

Extraction multi-sources d’objets polygonaux représentant la couverture du sol

Segmentation (délimitation des objets) suivie d’une classification (étiquettage thématique)

Information utilisée

• Spectrale (couleur + PIR)

• Hauteur (MNH)

• Morphologie

• Texture

• Contexte

• Vectorielle

Logiciel eCognition

Caractéristiques du logiciel eCognition

• Concept Cognition: l’information sémantique nécessaire pour l’interprétation d’une image n’est pas représentée dans des pixels isolés, mais plutôt dans des objets possédant une signification particulière ainsi que leur relations mutuelles

• Le logiciel agit donc comme la perception humaine (couleur, forme, taille, texture et contexte) avantage : approche intuitive.

• Utilisation de toutes les sources d’information disponibles, leur résolution pouvant être hétérogène.

Exemple : orthophotos (25 cm), MNA (1 m) et couches vectorielles.

5. Approche

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 5. Approche

Thème ordre 1 Thème ordre 2 Thème ordre 2 Source Précision

BATIMENTS Selon Destination Vecteur SITG

Agricoles Serres, tunnels Vecteur UTED

Autres bâtiments agricoles

SURFACES A REVETEMENT DUR Domaine routier Diverses sous-classes V.SITG

Chemin de fer V. SITG

Aéroport V. SITG+orthophoto

Bassin Piscine V. SITG+orthophoto

STEP V. SITG+orthophoto

Autre surface à revêt. dur

SURFACES VERTES Pré, champ, pâturage Orthophoto

Culture intensive Vigne V. SITG+orthophoto

Culture maraîchère V. SITG+orthophoto

Autre culture intensive V. SITG+orthophoto

Jardin Jardin individuel / collectif V. SITG+orthophoto

Autres surfaces vertes Verger Orthophoto+MNH

Parc public Orthophoto

Talus Orthophoto+MNH

Cimetière V. SITG+orthophoto

Extension cantonale des objets de couverture du sol (OTEMO)

Thème ordre 1 Thème ordre 2 Thème ordre 2 Source Précision

EAUX Eau stagnante Lac Vect. SITG

Etang Orthophoto

Marais Orthophoto

Cours d’eau Cours naturel V.SITG+orthophoto

Cours canalisé V.SITG+orthophoto

Roselière Orthophoto

SURFACES BOISEES Forêt dense (Feuillu / conifère / mixte) Orthophoto+MNH

Autre surface boisée Pépinière Orthophoto+MNH

Haies, bosquets Orthophoto+MNH

Arbres isolés Orthophoto+MNH

SURFACES SANS VEGETATION Rocher Orthophoto

Eboulis, sable, gravier Orthophoto

Gravière Gravière exploitée V.SITG+orthophoto

Gravière remblayée V.SITG+orthophoto

Autres surfaces sans végétation Décharge Orthophoto

Extension cantonale des objets de couverture du sol (OTEMO) (suite)

5. Approche

Nouveau concept: Couverture du sol à deux hauteurs

Couverture du sol

Haute: CCSH

Couverture du sol

Sol: CCSS

5. Approche

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 6. Méthodologie et produits

1èreSEGMENTATION SEMI-

AUTOMATIQUE et CLASSIFICATION 1

(eCognition)

ANALYSE DE FIABILITE

RasterOrthophotos3 canaux vis1 canal PIR

RasterMNH

Vecteurs SITG et UTEDS

LEGENDE 1:ArbreBitumeDéport bâtimentGarageImmeubleMaisonPiscine PréRhône

ANALYSE PRELIMINAIRE(spectrale, positionnelle)

REDUCTION de RESOLUTIONà 0.25 m

TRAVAIL DE TERRAIN

Images satellite (Ikonos, Landsat)

BâtimentsPiscines

Domaine routieretc

Orthophoto4 canaux +

RECLASSIFICATION (eCognition)

CREATION DE LA META-INFORMATION CCSH4

EDITION MANUELLE 3(eCognition)

CLASSIFICATION EN SOUS-THEMES

(eCognition)

RECOUPAGE PAR VECTEURS SITG

(eCognition)

CCSSol

Préparation des données

• Mosaïquage des orthophotos (R-V-B-PIR), réduction de la résolution à 25 cm puis découpage à la taille de la commune

• Mise à jour des vecteurs SITG, en particulier les zones en construction

• Modèle numérique de hauteur (MNH) : MNS - MNT

6. Méthodologie et produits

A. Segmentation

Technique d’extraction d’objets par regroupement de pixels ayant des formes et des couleurs homogènes.

Le processus d’union s’arrête : 1. lorsque le seuil de l’échelle spécifiée par

l’utilisateur a été atteint

2. Lorsque la forme et la couleur des objets avoisinants ne sont plus similaires

Extraction de l’information

Etape primordiale: le résultat affectera la qualité de la classification

B. Classification étiquettage thématique

Critères de segmentation

Pour trouver une segmentation adaptée à l’image, des essais sont effectués en variant les paramètres suivants:

1. Le poids des couches

2. L’échelle (= résolution)

3. La couleur et la forme

4. La compaction et la sinuosité

Couleur et forme

Priorité forme Priorité couleur

2 Résultat segmentation

B. Classification

1. Classification automatique ou brut

2. Reclassification d’objets (carte CCSH2)

3. Correction manuelle (carte CCSH3)

4. Subdivision des classes en sous-thèmes (CCSH4)

5. Classification automatique pour la couverture au sol (CCSSol)

2 Classification

Classification

1. Définition des thèmes (classes) à cartographier : elles peuvent être structurées dans une forme hiérarchique. (exemple : végétation arbre + pré)

2. Sélection des caractéristiques pour chacune des classes : critères spectraux, texturaux, morphologiques, contextuels, vectoriels et de hauteur (exemple : végétation NDVI)

3. Définition des valeurs seuils pour chaque classe (exemple : végétation NDVI >= 0.11)

Le processus de classification nécessite une phase d’expérimentation en variant ces paramètres pour obtenir une bonne discrimination entre les différentes classes.

Définition des thèmes CCSH1

Les thèmes distingués sont :

1. Déport bâtiment

2. Arbre

3. Surface verte

4. Bâtiments (garage, villa, immeuble)

5. Rhône

6. Piscine

7. Surface dure (bitume + terre à vif)

La distinction des classes s’effectue par dichotomies successives : la structure est hiérarchique. L’ordre est le suivant : déports, ombre, végétation, bâtiments, eaux et surfaces dures.

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 6. Méthodologie et produits

Sélection des caractéristiques pour chaque thèmes2

Sélection des caractéristiques pour chaque thèmes

La discrimination des classes s’effectue par un choix approprié de un ou plusieurs critères (spectraux, texturaux, MNH, etc)

Définition des valeurs seuils (critères d’appartenance)

Les objets seront classés comme arbre si:1. la texture d’homogénéité bande V est inférieure à 0.2475 et2. le MNH est supérieur à 1.65 m

Les objets végétation qui ne coincident pas à ces critères d’appartenance serontclassifiés comme surface verte.

Exemple: discrimination de la végétation: arbre - pré

Classification automatique: carte CCSH1

• Bonne discrimination végétation – surface dure / terre nue

• Bonne séparation arbre – surface verte

UTED / UNIGE GRID / PNUE DCMO Séance d’information SITG, 19.10.2006

Reclassification: carte CCSH2 (problème décalage ortho – MNH)

Sélection d’objets à faible rapport surface / périmètre:jaune: arbre bleu: surface dure rouge: surface verte

CCSH1 CCSH2

Correction manuelle: carte CCSH3 (mauvaise classification)

Talus d’autoroute et de chemin de fer Signal spectral faux fauchage tardif

CCSH2 CCSH3

Déports bâtiments + zones situées à l’ombre

Signal spectral faible confusion

Correction manuelle: carte CCSH3 (mauvaise segmentation)

CCSH2 CCSH3

Sudivision des classes en sous-thèmes: carte CCSH4

1. Nouvelle segmentation et classification pour la classe arbre:Arbres: MNH > 5 mArbustes: MNH < 5 m ET > 2 mHaies, buissons: MNH < 2 m

2. Recoupage par vecteurs parcellaire et routiers1. Jardins collectifs (surfaces perméables et imperméables)

2. Surfaces dures: domaine public (routes principales, secondaires, communales et chemin de fer) domaine privé (cimetières, surface semi-perméable et surface imperméable sur

parcelles privées)

3. Surfaces vertes: activités agricoles (cultures intensives, vignobles et pâturages)activités de loisirs (gazons, terrains de sport naturels ou artificiels et

roselières)

Fractionnement des 10 classes obtenus en CCSH3 en 28 classes

CCSH310 classes

CCSH428 classes

Distinction du domaine routier + jardins collectifs

Zone péri-urbaine

CCSH3 10 classes CCSH4 28 classes

Discrimination des activités agricoles: pâturages et cultures intensives

Zone mixte (ville-campagne)

CCSH3 10 classes CCSH4 28 classes

Classification automatique au sol: carte CCSSol

Les thèmes sont identiques que pour la version haute (CCSH4) sauf: • ajout de la classe rivière• ajout de la classe avants-toits (bâtiment+tampon – bâtiment)

• classe arbre et arbuste regroupé sous surface forestière

Pour la couverture au sol, l’ordre d’attribution des thèmes est inverse à celui de la couverture haute:

1. Domaine routier

2. Fondations des bâtiments + pourtour, piscines

3. Végétation et surface à revêtement dure autre que domaine routier

Cet ordre respecte la succession des thèmes vus depuis le sol

Comparaison carte « hauteur » et « sol »

L’emprise du domaine routier est maximale : domaine public bien défini

Comparaison carte « hauteur » et « sol »

• Touts les bâtiments sont représentés• Critique: l’emprise des surfaces à revêtement dure chez les particuliers est inconnue

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 7. Validation

Correction manuelle

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 8. Cartes-métier

En reclassant les thèmes de la couverture du sol,

on obtient des cartes dérivées:

Carte dérivée de la perméabilité du sol pour la commune de Vernier tirée de la CCSH3

8. Cartes-métier

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 9. Mise en oeuvre

Version optimale de niveau 4, avec CCSSol, reviendrait à 6.0 personne*jour par km2.

Par km2

Imputation en personne*jour pour le Cantonselon le niveau de qualité

Pour l’ensemble du Canton

• Elaboration par tuile de 3 x 3 km• Compatibilisation le long des sutures• Assemblage et découpage des tuiles communes

9. Mise en oeuvre

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 10. Conclusions

Produits

Données• Combinaison orthophotos + MNH + vecteurs = information OK pour la Csol

• Déports et décalage spectraux: surmontés par la méthode!

Concept• Couv Sol tri-dimensionnelle Cartographie sur deux hauteurs

• Légende modulable et compatible OTEMO, GEOSTAT et CORINE

• Cartes-métiers par recodage des objets

Méthodes• Approche objet indispensable eCognition

• Nombreux critères possibles pour segmentation et classification

• Edition manuelle possible

• Sauvegarde des procédures reproductibilité

• Fiabilité (Kappa) = 95%

• Méta-information sur chaque objet

• Mise en œuvre optimisant qualité / coût

Cartographie à Haute Résolution de la couverture du sol 11. Recommandations

• Othophotos: saison! Bandes spectrales! Au sol!

• Objets problématiques rattachés aux voisins

• Formalisation / justification des critères de segmentation / classification

• Examiner attentivement la « dégradation » de la résolution des orthophotos

Merci de votre attention

Etude-pilote sur la commune de Vernier

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