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ARMURS

Title: Automatic Recognition for Map Update by Remote Sensing

Partners:

Funding: IRSIB

Duration: 2007-2009 

Project page: http://www.armurs.ulb.ac.be

Major objectives:

Topographical data producers are currently confronted the need of a faster updating method. Although state-of-the-art techniques exists, no automated tool predicts and locates changes.

The general objective of the project is to capitalize partners' knowledge in the development of a demonstrator to assist data producers in updating more efficiently their topographic database by using state-of-the-art image processing and statistical analysis techniques. Data will include remote sensing images, together with socio-economical data.

To achieve this general objective, two main axes are distinguished : 

  • At a regional scale, the objective is to analyze topographical dabases from multiple sources such as satellite images, demographic database, or economic database in order to predict information about the localization of changes in man-made structures (such as houses, roads, etc.). 

  • At a local scale, for areas of predicted changes the older databases will be compared with recent very high resolution images in order to detect and recognize differences (errors in the topographical database, building construction, road construction, etc…).

Several types of man-made structures are distinguished (house, road, etc.).

MLG Contribution

Socio-economical and geographical data from sampled communes will be analyzed in order to identify predictive statistical models mapping socio-economical and geographical indicators to outputs such as the location, nature of geographical changes.

Identification of predictive statistical models will consist in determining the most accurate mathematical relations between indicators obtained from the feature extraction stage and the unknown variable to predict, such as the location, nature of changes, characterized on samples. Different methods will be assessed for the identification of such mappings, among which rule extraction/decision trees, and local learning approaches will be primarily investigated.

MLG researchers involved:

Press

Excerpt from ULB's [intra] lettre n° 95 (published 23/04/08)

TIC: cartes à jour

Produites à partir de photographies aériennes, d'images satellitaires ou de relevés de terrain, les bases de données géographiques jouent aujourd'hui un rôle-clef. Reste que ces données doivent non seulement être de plus en plus détaillées mais également remises à jour le plus fréquemment possible. Or, à l'heure actuelle, il n'existe pas d'outil automatisé pour assister ce travail. Soutenu par le programme d'impulsion TIC de la Région de Bruxelles-Capitale, le projet ARMURS a pour objectif de détecter (et de prédire) les changements dans les bases de données topographiques selon deux axes de recherche: à l'échelle d'une région, l'objectif est de prédire la localisation des changements dans les bases de données topographiques à partir de données issues de sources multiples; à une échelle plus locale, la base de données topographique sera comparée à des photographies aériennes ou à des images satellitaires à haute résolution afin de détecter et de reconnaître les changements et de mettre en évidence d'éventuelles erreurs.

Coordonné par l'unité de recherches "Système d'information géographique et télédétection" (SIG-TEL) - prof. Eléonore Wolff (Faculté des Sciences) - de l'IGEAT de l'ULB, le projet réunit également des compétences de la Faculté des Sciences (Gianluca Bontempi), de la Faculté des Sciences appliquées (Nadine Warzée) de l'ULB ainsi que de l'École royale militaire.