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Télédétection et environnement : un exemple de traitement d’images dans le projet ARIANA

L’objectif de ce projet est de fournir des outils de traitement des images, dans le but d’aider à la résolution des problèmes inverses, dans le domaine de l’observation de la terre et de la cartographie.
Les centres d’intérêt du projet ARIANA couvrent toutes les applications liées à l’imagerie satellitaire et aérienne. Par exemple la restauration d’image (débruitage et déconvolution), la reconstruction stéréoscopique ou multi-caméra, la super-résolution, l’extraction de données complexes dans divers environnements.

Les feux de forêts : la région PACA est particulièrement concernée

L’imagerie satellitaire peut s’avérer être un outil précieux pour la gestion des risques environnementaux. Dans ce cadre, la thématique liée aux feux est particulièrement sensible pour la région méditerranéenne qui subit chaque année une dégradation de son environnement du fait des incendies.Partant de ce constat, le projet ARIANA aborde cette problématique via deux programmes de recherche. Le premier programme de recherche, entre dans le cadre d’une collaboration avec Thales Alenia Space et concerne la détection précoce des départs de feux. L’approche développée s’appuie sur des images infra-rouge thermiques fournies par l’agence spatiale allemande (DLR), dont les propriétés locales reflètent la chaleur au sol. Une analyse statistique de l’image permet de détecter les différents départs de feux tout en les renseignant par une probabilité de fausse alarme. Cet outil a été validé à partir de feux de contrôle allumés au Portugal.

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Détection de zones brûlées à partir d’une seule image acquise après un feu de forêt

La détection de flamants roses en Camargue

Un des axes de recherche du projet ARIANA concerne les processus ponctuels marqués. Ces modèles probabilistes permettent de manipuler des quantités géométriques bien définies. À partir d’une image, un ensemble d’objets, représentatif d’un item cartographique donné, est extrait. Pour ce faire, nous définissons une densité de probabilité sur un espace de configurations composées d’un ensemble d’objets. Le modèle peut prendre en compte des informations géométriques sur chacun des objets (taille, orientation,…) mais également inclure des contraintes spatiales sur l’agencement des objets (non superposition, alignement,…). En outre, un terme dit d’attache aux données modélise l’information fournie par l’image et permet ainsi de localiser les objets correctement. Une fois le modèle défini, la solution est obtenue par un algorithme d’optimisation de type recuit simulé.

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Vue aérienne d’une colonie de flamants roses

La détection de houppiers dans le cadre de la gestion des forêts

La gestion des forêts, naturelles ou cultivées, en vue de leur conservation, développement et exploitation, requiert la connaissance de plusieurs informations, telles que la densité d’arbres et de biomasse ou l’inventaire des espèces, qui sont difficiles et onéreuses à mesurer sur le terrain. La télédétection offre, en principe, la possibilité d’obtenir ces informations par l’analyse d’images aériennes ou, plus récemment, satellitaires à haute résolution, de réduire ainsi les coûts et d’améliorer la gestion de cette ressource économique et environnementale majeure. Un problème fondamental dans cette analyse est de trouver automatiquement les arbres dans une image et de délimiter les houppiers (cimes des arbres). Même s’il est facile à poser, ce problème nécessite des outils sophistiqués.

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Extraction des arbres et de leur hauteur à partir d’images aériennes infra-rouge couleur par processus ponctuels marqués

Crédits photos:
© CNES © INRIA/ARIANA
(image SPOT 5)
© Station biologique de la
Tour du Valat
© INRIA/ARIANA