page d'accueil   sommaire  

Emilie HANSON


coordonnées


Emilie HANSON
tel +32-2-650.68.06, fax +32-2-650.68.30, ehanson@ulb.ac.be
Campus du Solbosch
CP130/02, avenue F.D. Roosevelt 50, 1050 Bruxelles



unités de recherche


Analyse Géospatiale [Geospatial Analysis] (ANAGEO)



projets


VALIURB: Changements urbains et maillage écologique: Consolidation de méthodes de télédétection utilisant la Très Haute Résolution Spatiale [VALIURB: Urban sprawl and ecological corridors: Consolidation of VHRS remote sensing methods]
Ce projet analysera l'évolution des surfaces bâties et de la végétation dans la zone urbaine et péri-urbaine de Bruxelles, Strasbourg et Rennes à partir d'images à haute et très haute résolution spatiale en vue de caractériser les changements urbains d'une part et d'autre part d'identifier précisément et de caractériser les corridors écologiques. Les méthodes développées auparavant par les laboratoires de Strasbourg (LIVE), Rennes 2(LETG-COSTEL) et ANAGEO seront exploitées pour définir une approche méthodologique multi-échelle aussi consolidée et reproductible que possible. Ce projet est co-financé par la Politique Scientifique Belge et le CNES et utilisera entre autre des images des nouveaux satellites Pléiades. [The objective of this study is to analyse the evolution of built-up surfaces and vegetation in urban and suburban areas of Brussels, Strasbourg and Rennes from high and very high spatial resolution images in order to characterize urban changes on the one hand and precisely identify and characterize ecological corridors on the other hand. The methods developed by the laboratories of Strasbourg (LIVE), Rennes 2(LETG-COSTEL) and ANAGEO will be exploited in order to define a multiscale methodological approach as consolidated and reproducible as possible. This project is co-funded by the Belgian Science Policy Office and the CNES and will use images of the new Pleiades satellites.]

CHADE: Détection de changement pour la mise à jour de bases de données géographiques vectorielles par classification par région de données satellitaires à très haute résolution spatiale [CHADE: Change detection for updates of vector database through multi-level region-based classification of VHR data]
Une connaissance à jour de l'occupation du sol est très importante pour de nombreux acteurs ayant des responsabilités en aménagement du territoire. L'occupation du sol change sans cesse et cette information doit être mise à jour de manière périodique.Les bases de données géospatiales vectorielles belges à des échelles locales (par exemple, le parcellaire agricole de la Direction Générale de l'Agriculture de la Région Wallonne, les cartes topographiques 1/10000 de l'IGN et le Projet Informatique de Cartographie Continue du Ministère de l'Equipement et des Transport de la Région Wallonne) ont été réalisées par des techniques de cartographie digitale basées sur des photos aériennes, et la mise à jour de ces bases de données est maintenant à l'ordre du jour.Les données satellitaires à très haute résolution spatiale (THR) répondent, depuis 1999, aux besoins cartographiques et de suivi de l'occupation du sol au niveau communale et régional de planification. En effet ces données issues des capteurs Ikonos, QuickBird, OrbView-3, et dans un futur proche, des capteurs français Pleiades-HR, ont une résolution spatiale en dessous de 5m en mode multispectral et en dessous de 1m en mode panchromatique.Dans ce contexte, cette étude post-doctorale propose d'utiliser la classification par région des données THR dans différentes techniques de détection de changement pour la mise à jour de bases de données vectorielles. [Up-to-date knowledge of land cover is an important tool for the various planning authorities with responsibilities for the management of territory. The geospatial objects are changing over time and the land cover information (vector geospatial database) has to be up-date periodically.The vector geospatial databases at a local scale in Belgium (e.g. Agriculture Directorate-General crop field database, National Geographic Institute 1/10000 topographic maps, Projet Informatique de Cartographie Continue of the Walloon Ministry of Transport and Equipment) were carried out by digital cartographic production process based on aerial photographs, and the update of these databases is now at the agenda.The VHR satellite data are, since 1999, capable to meet the mapping and monitoring needs of municipal and regional planning agencies. Indeed, these data from the sensors Ikonos, QuickBird, OrbView-3, and in near future, the Pléiades-HR French sensors, have spatial resolution lower than 5 m in multispectral mode and lower than 1 m in panchromatic mode.In this context, this post-doctoral research project suggests to use region based classification of VHR satellite data in different change detection processes for updates of vector database.]

ARMURS - Reconnaissace automatique pour la détection de changement par télédétection [ARMURS - Automatic Recognition for Map Upadte by Remote Sensing]
Depuis le milieu des années 80, les pays développés couvrent leur territoire avec des cartes topographiques dérivées de bases de données topographiques. Leur production est réalisée par photorestitution de photographies aériennes couvrant systématiquement le territoire et par complètement sur le terrain. Ces photographies aériennes coûtent relativement cher. Le complètement de terrain est long. Depuis peu, tous ces producteurs de données topographiques sont confrontés au même problème de mise à jour des bases de données topographiques. En parallèle, la demande pour une mise à jour de plus en plus rapprochée s'accroît de la part des utilisateurs.La disponibilité en images satellitaires à très haute résolution et l'existance de techniques de traitements d'images de plus en plus pointues permettent l'utilisation des données et des techniques pour la mise à jour des bases de données topographiques. A ce jour, s'il existe des contributions scientifiques intéressantes, il n'existe pas d'outil intégré permettant d'appuyer les producteurs de données topographiques dans la mise à jour de leurs bases de données.C'est pourquoi, l'objectif général du projet est de capitaliser les connaissances des partenaires en développant un démonstrateur pour soutenir les producteurs de données topographiques à les mettre à jour. Ce démonstrateur intégrera des méthodes existantes de prévision et de détection de changements. Les changements étudiés sont les objets les plus importants des bases de données topographiques à savoir les bâtiments, les routes, etc., c'est-à-dire les structures construites.A l'échelle régionale, l'objectif est d'analyser une série de données multi-sources (images satellitaires à haute résolution, bases de données statistiques sur la population, bases de données économiques) afin de prédire où les changements dans les structures construites auront lieu.A l'échelle locale, la base de données topographiques sera comparée à des images satellitaires à très haute résolution pour détecter et reconnaître les différences (erreurs dans la base de données, construction de bâtiments, de routes, etc.).La première étape est d'affiner notre perception des besoins des utilisateurs concernant la mise à jour des bases de données topographiques afin d'assurer que l'outil développé y réponde. C'est pourquoi des interviews avec des responsables de la production des données sont prévus.A l'échelle régionale, deux types de données seront utilisées pour prédire le changement dans les structures construites pour deux zones d'intérêt de la dimension d'une scène SPOT, soit chacune 60 x 60 km de côté. Les données statistiques sur la population et les activités économiques seront collectées, prétraitées (homogénéisation des entités spatiales et calcul d'indicateurs de changement) et analysés de sorte de pouvoir prédire le changement des structures construites pour chaque commune. Les relations statistiques seront calibrées à l'aide d'une cartographie des changements dans les structures construites pour un échantillon d communes. Les données satellitaires à haute résolution seront interprétées numériquement et comparées aux structures construites de la base de données topographiques à l'aide du module ETATS développé par le SIC/RMA dans le cadre d'une collaboration avec l'IGN. Ce module sera amélioré et les résultats seront validés. Les résultats provenant de l'analyse statistique et de l'analyse par télédétection seront comparés afin d'en dégager les avantages, les inconvénients mais surtout les complémentarités.A l'échelle locale (plusieurs zones d'intérêt couvant chacune l'équivalent d'une scène QuickBird, soit chacune 16 x 16 km), les données satellitaires à très haute résolution seront interprétées à l'aide de méthodes numériques de traitements d'image et comparées aux structures construites extraites des bases de données. Ces données seront utilisées pour détecter le changement et identifier la nature du changement. Deux niveaux dans le traitement des images doivent être distingués. Les traitements de bas niveau sont des techniques visant à extraire des informations de l'image pouvant servir à la reconnaissance des parties d'objets. Les traitements de haut niveau visent quant à eux à assembler ces informations afin d'identifier les objets (à savoir les structures construites). Lorsque les structures construites ont détectées, il s'agit de les comparer à celles la base de données topographiques. Etant donné le léger décalage possible entre les objets détectés sur les images et ceux de la base de données, il est nécessaire d'utiliser des techniques de mise en correspondance afin de comparer les objets correspondants. Le décalage peut être généré par un enregistrement de l'image non vertical (déviation radiale) ou par une déformation locale de l'image liée au relief.L'ensemble des techniques utilisées sera implémenté dans un démonstrateur qui dialoguera avec les logiciels commerciaux et fera appel aux algorithmes programmés. [Topographical data producers are currently confronted the need of a faster updating method. Although a state-of-the-art technique 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 databases 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.)]



disciplines et mots clés déclarés


Cartographie Statistique appliquée Systèmes d'information géographique Télédétection

changements urbains images satellitaires maillage écologique télédétection très haute résolution spatiale