Évaluation comparative de méthodes pour la cartographie et le suivi des renouées asiatiques par télédétection - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2016

Évaluation comparative de méthodes pour la cartographie et le suivi des renouées asiatiques par télédétection

Résumé

Japanese Knotweed (Fallopia spp.) are one of the most invasive species in the world. Despite of remote sensing works conducted in recent years, overall accuracy is still insufficient to establish a spatiotemporal tracking.
This study suggests, with a comparative approach, the identification of the best way to identifying Fallopia spp. by remote sensing. Different classification algorithms will be used: NN, SVM, RF, and a rule-based classification with fuzzy logic. Two types of images will be used: Pleiades satellite images (spatial resolution: 50cm) and orthophoto RVNIR (made by photogrammetry, 5 cm). On top of that, various types of indices are integrated in these algorithms: spectral, textural and space-time indices. Finally, all result’s accuracy will be compared.
For the time being, only one type of classification has been applied on orthophoto (red, green and NIR ranges) and on Pleiades image (visible and near infrared range): NN. Results show a higher accuracy with classification on orthophoto RVNIR and the use of various indices (textural, BTBR).
These encouraging results will be compared with findings of NN, RF and based-rules classification with fuzzy method, applied on satellite images and orthophoto RVNIR.
Finally, the use of the best classification will justify a spatiotemporal tracking of Fallopia spp. and will facilitate their management.
Les renouées asiatiques (Fallopia spp.) sont l’un des taxons les plus invasifs du monde. Leur expansion pose de sérieux problèmes. Malgré des tentatives d’identification par télédétection, la précision des résultats reste toujours insuffisante pour assurer la mise en place d’un suivi spatio-temporel de leur évolution.
Cette étude présente une approche comparative de quatre méthodes de classification d’images ayant montré leur efficience pour l’identification des renouées asiatiques. Les algorithmes Nearest Neighbor (NN) et Random Forest (RF), un algorithme de Support Vector Machine (SVM) et une classification basée-règle suivant une logique floue seront utilisés pour la classification d’images satellites Pléiades (50x50cm) et d’orthoimages (5x5cm) réalisées par photogrammétrie à la suite de campagnes de terrain de vols drones. Différents types d’indices (spectraux, texturaux, spatio-temporels) seront intégrés à ces algorithmes et la précision des résultats comparée.
Un type de classification a pour l’instant été réalisé sur une orthophotographie RVPIR et une image Pléiades (domaine du visible et information de la réflectance dans le proche infrarouge). Il s’agit de l’algorithme NN. Les résultats dont nous disposons pour le moment montrent une précision supérieure atteinte avec l’utilisation de l’orthoimage RVPIR à 5 cm de résolution et l’intégration d’indices de texture et d’évolution bi-temporelle.
Ces résultats encourageants seront mis en comparaison avec les précisions des classifications SVM, RF et basée-règles suivant une logique floue appliquées aux images satellites et orthophotographies couvrant le domaine du PIR. De plus, d’autres acquisitions de données sont programmées pour la suite de l’étude.
L’identification de la meilleure classification permettra de l’appliquer sur des données de différentes dates, et justifiera un suivi spatio-temporel de l’expansion de Fallopia spp. : l’identification des taches pourra faciliter leur gestion et permettre l’anticipation de futures zones infestées.
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Dates et versions

dumas-01514683 , version 1 (26-04-2017)

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Identifiants

  • HAL Id : dumas-01514683 , version 1

Citer

Manon Racle. Évaluation comparative de méthodes pour la cartographie et le suivi des renouées asiatiques par télédétection. Géographie. 2016. ⟨dumas-01514683⟩
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