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Rapport méthodologique : inter-comparaison des produits de cartographie de l'occupation du sol avec les chaines Iota2 et Moringa : cas d'étude de la région des Nippes en Haïti
Full text linkThe maps were produced with iota2 processing chain, developed in the framework of the activities of the "Land Use" Scientific Expertise Centre of the Theia Data and Services Center. They are distributed in raster TIFF format.
IOTA2 produces land cover maps by classifying satellite images. It implies a time series of Sentinel 2 images a Digital Terrain Model, and a field reference database.
This sheet therefore contains maps produced at each different precision level of the nomenclature:
The most detailed level, labelled Code2, is composed of 12 classes.
The basic level, labelled Code1, is composed of 8 classes.
The level labelled Code0 is a proposal of slightly different distribution of classes at the same level than Code1. It is composed of 7 classes.
A detailed report of the techniques used for the production of these maps is available (See below "Related Publication"). This report contains in particular the validation statistics of the maps, which quantify the global and by class validity of the results.
Les cartes ont été produites avec la chaine iota2 développée dans le cadre des activités du Centre d'Expertise Scientifique "Occupation des Sols" du Pôle Thématique Surfaces Continentales THEIA. Elles sont diffusées au format raster TIFF.
La chaine IOTA2 produit des cartes d’occupation du sol en classifiant des images satellites. Elle intègre une série temporelle d’images Sentinel 2, un modèle numérique de terrain et une base de données de référence terrain.
Cette fiche contient des cartes produites à chacun des différents niveaux de précision de la nomenclature :
Le niveau le plus détaillé, intitulé Code2, est composé de 12 classes.
Le niveau de base, intitulé Code1, est composé de 8 classes.
Le niveau Code0 est une proposition de regroupement légèrement différente des classes au même niveau que celui du Code1. Il est composé de 7 classes.
Un rapport détaillé des techniques utilisées pour la production de ces cartes est disponible (Cf. ci-dessous "Related Publication"). Ce rapport contient notamment des statistiques de validation des cartes qui quantifient la validité globale, mais également par classe, des résultats obtenus
Rapport méthodologique : Cartographie de l'occupation du sol sur le site des NIPPES à Haïti
Full text linkCe rapport final rassemble les diverses activités réalisées dans le cadre du projet de formation et renforcement des capacités en cartographie de l'occupation du sol par télédétection du Centre National de l'Information Géo-Spatiale (CNIGS) de la République d'Haïti. Il relate notamment le déroulement de l'accueil au Cirad à Montpellier de deux agents du CNIGS : Marie Esther Manasse et Gabriel Jean- Baptiste, en janvier et février 2020. Puis il explicite la poursuite de cette formation à distance, essentiellement par visioconférences hebdomadaires et suivi par courriels, qui a permis de rendre autonomes ces deux agents et leur collègue Philémon Mondésir dans la production de cartes d'occupation du sol à l'échelle régionale à partir de séries temporelles d'images satellitaires. En parallèle, une formation à la construction d'une base de données de référence fondée sur l'information de vérité terrain a été livrée, elle aussi à distance, et dont ont pu bénéficier aussi les agents du TPR et en particulier Jery Rambao. Le Cirad a alors mené un suivi rapproché des campagnes de terrain et de la photo-interprétation qui les a complétées, et a accompagné le CNIGS dans la constitution de cette base de référence. Enfin, le Cirad a assisté le CNIGS dans leur production de cartes à partir de la chaine de traitements Iota2. En parallèle, à des fins de comparaison, le Cirad a produit ces cartes à partir d'autres types de données sur son prototype de chaine Moringa. Un ensemble de 9 cartes d'occupation du sol de la région des Nippes, à différentes résolutions spatiales et suivant différents niveaux de précision de nomenclature, a ainsi été délivré au TPR et déposé sur le Dataverse du Cirad afin d'en assurer la diffusion. La base de données de référence constituée par le Cirad à partir des informations de terrain recueillies par le CNIGS et le TPR a aussi été déposée sur le Dataverse. Enfin, le Cirad a analysé les compromis que le CNIGS ou le TPR devraient prendre en compte dans le futur pour, soit augmenter la précision des cartes produites, soit étendre cette cartographie à l'ensemble du territoire Haïtien si besoin, et à mettre à jour les différents produits au cours des ans. Ce rapport conclut sur l'impact de la présente formation en termes d'opérationnalité, et d'usage dans différents projets de gestion des territoires
La Réunion - occupation du sol - carte 2020 (Spot6/7) - 1.5m
No full textL’UMR TETIS du CIRAD développe une méthode de cartographie d’occupation du sol automatisée fondée sur la chaîne Moringa dans le cadre du Centre d’Expertise Scientifique Occupation des Sols de THEIA.
La méthodologie consiste en une segmentation d’une image à Très Haute Résolution Spatiale (identification d'objets homogènes sur l'image THRS) puis une classification de chaque objet homogène par l’extraction d’indices d’une ou de plusieurs séries temporelles d’images à haute résolution spatiale ; la classification est entrainée sur une base de données d’apprentissage réalisée par photo-interprétation.
La collaboration entre l’UMR Tétis et l’UR AïDA a permis la production de la carte d’occupation du sol pour l'année 2020. Elle utilise une mosaïque d'images Spot6 pour la segmentation puis 61 images Sentinel2 pour la classification. La base de données de terrain est constituée de près de 5000 objets actualisés en 2020 et caractérisés selon 3 niveaux d’une nomenclature emboîtée comportant de 4 à 29 classes. Le niveau le plus détaillé distinguant les types de cultures présente une précision globale de 88% et un indice de Kappa est de 0,87. Le niveau 2 (12 classes), distinguant les groupes de cultures présente une précision globale de 91% et un indice de Kappa est de 0,90. Le niveau 1 (4 classes), distinguant les grands groupes d'occupation du sol présente une précision globale de 98% et un indice de Kappa est de 0,96.
La carte d'occupation du sol, produite au format vecteur Esri Shape, est diffusée sur le catalogue de données spatiales du Cirad à la Réunion : http://aware.cirad.fr
Multitemporal image classification with automatic building of tree-structured MRF models
No full textTexture Image Segmentation by Hierarchical Modeling
Full text linkPublication in the conference proceedings of EUSIPCO, Lausanne, Switzerland, 200
Identification of image structure by the mean-shift procedure for hierarchical MRF-based image segmentation
No full textPublication in the conference proceedings of EUSIPCO, Florence, Italy, 200
Region based compression of multispectral images by classified KLT
Full text linkPublication in the conference proceedings of EUSIPCO, Florence, Italy, 200
Optical-Driven Nonlocal SAR Despeckling
No full textWe propose a new synthetic aperture radar (SAR) despeckling technique based on nonlocal filtering and driven by a coregistered optical image. A preliminary homogeneous versus heterogeneous classification of the image is used to decide where the optical guide can be safely used, thus preventing any distortion of the SAR geometry. Even in regions where the use of optical data is enabled, despeckling is carried out exclusively in the SAR domain, and the optical guide is used only to improve the predictor selection in nonlocal filtering and, hence, in the estimation process. Experiments on real-world imagery confirm the potential of the proposed approach
Benchmarking of Remote Sensing Segmentation Methods
No full textWe present the enrichment of the Prague Texture Segmentation Data-Generator and Benchmark (PTSDB) to include the assessment of the remote sensing (RS) image segmenters. The PTSDB tool is a Web-based (http://mosaic.utia.cas.cz) service designed for real-time performance evaluation, mutual comparison, and ranking of various supervised or unsupervised static or dynamic image segmenters. PTSDB supports rapid verification and development of new segmentation approaches. The RS datasets contain ten spectral Advanced Land Imager (ALI) satellite images, their RGB subsets, and very-high-resolution GeoEye RGB images, with optional additive-noise-resistance checking. Alternative setting options allow us to also test scale, rotation, or illumination invariance. The meaningfulness of the newly proposed dataset is demonstrated by testing and comparing several RS segmentation algorithms, and showing that the benchmark figures provide a solid framework for the fair and critical comparison among different techniques
Marker-Controlled Watershed-Based Segmentation of Multiresolution Remote Sensing Images
No full textA new technique for the segmentation of single- and multiresolution (MR) remote sensing images is proposed. To guarantee the preservation of details at fine scales, edge-based watershed is used, with automatically generated markers that help in limiting oversegmentation. For MR images, the panchromatic and multispectral components are processed independently, extracting both the edge maps and the morphological and spectral markers that are eventually fused at the highest resolution, thus avoiding any information loss induced by pansharpening. Numerical results on object layer extraction and simple classification tasks prove the proposed techniques to provide accurate segmentation maps, which preserve fine details and, contrary to state-of-the-art products, can single out objects equally well at very different scales
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