Production de modèles numériques de terrain et de hauteur à partir d'images satellites tri-stéréoscopiques pour la cartographie et l'analyse des couverts végétaux arborés

Rançon Florian. 2015. Production de modèles numériques de terrain et de hauteur à partir d'images satellites tri-stéréoscopiques pour la cartographie et l'analyse des couverts végétaux arborés. Montpellier : Montpellier SupAgro, 88 p. Mémoire de fin d'études : AGROTIC (Technologies de l'information et de la communication) : Montpellier SupAgro Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques

Encadrement : Lelong, Camille

Résumé : Dans les pays en développement où l'agroforesterie semble de plus en plus jouer un rôle crucial dans la stabilité des revenus des agriculteurs, une bonne compréhension des dynamiques spatiales est nécessaire pour répondre aux questions de la recherche (agronomique, socio-économique). La télédétection est un outil privilégié pour documenter les surfaces agricoles et ainsi renforcer les dispositifs d'information sur l'agriculture. A ce titre, la stéréophotogrammétrie par satellite porte l'espoir d'une information verticale inédite qui puisse profiter aux chaines de classification des territoires agricoles. L'investissement lié pour les organismes intéressés est cependant important et le véritable potentiel de la donnée est encore inconnu. Le but de ce mémoire d'ingénieur est de synthétiser et présenter la démarche utilisée pour jauger ce potentiel. Nous nous intéressons ici à la région des hauts plateaux kenyans de Muranga pour laquelle nous profitons d'une acquisition Pléiades tri-stéréoscopique (vue de la même zone sous 3 angles différents). La qualité des produits issus de la stéréoscopie sera d'abord examinée, en relation avec des données acquises quasi simultanément sur le terrain. Une méthode est alors proposée permettant d'en extraire la hauteur du sursol. L'utilité des différents indicateurs issus de l'acquisition Pléiades pour la classification est ensuite vérifiée avant de produire une carte d'occupation du sol sur une surface d'environ 180km². Les premières interprétations issues d'analyse géo spatiales seront enfin présentées en complément des études terrain antérieures. Les défis et problématiques liés à la stéréoscopie et à la classification en milieu complexe sont de même présentés tout au long du rapport afin de guider des recherches ou applications futures sur le sujet.

Résumé (autre langue) : Agroforestry seems to be more and more important in developing countries, where farmer's income stability is an essential factor. A proper understanding of spatial dynamics leading these regions is however needed to lead Research conclusions. To meet that objective, Digital Surface Model produced via satellite borne stereoscopic images may bring a substantial amount of vertical information that could be used on standard classification processes. However, relying on the acquisition of several satellite images is a heavy investment for organizations while in the meantime the actual potential of such data is still unknown. The present report aims at synthesizing and presenting the approach we used to evaluate that potential. Kenyan highlands were chosen as the framework of this study, tri-stereoscopic images (picture taking of the same sceneusing3 different angles of view) were purchased for that purpose. Stereoscopy products have been evaluated together with near simultaneously acquired field data. We then propose a new methodology allowing non-ground pixels extraction from a satellite-DSM product. Next, usefulness of Pleiades-derived attributes is evaluated before using the most suitable classification algorithm on the whole180km² zone. Finally, first results of geospatial analysis are presented to complement former field studies. All along the report, the challenges arising when conducting stereoscopic treatment and complex natural environment classification are addressed in other to provide guidance to future research and applications.

Mots-clés libres : Kenya, Murang'a, Agroforesterie, Télédétection, Imagerie satellite, Pléiades

Classification Agris : U30 - Méthodes de recherche
U10 - Informatique, mathématiques et statistiques
K01 - Foresterie - Considérations générales
E90 - Structure agraire

Auteurs et affiliations

• Rançon Florian, Montpellier SupAgro (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/583178/)

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