FOTOTEX : une méthode non supervisée pour les zones urbaines
L’UMR Espace-dev vient de publier un article intitulé « Fast Unsupervised Multi-Scale Characterization of Urban Landscapes Based on Earth Observation Data » dans la revue Remote Sensing, présentant l’utilisation d’un algorithme dédié à l’étude des zones urbaines par télédétection à partir d’une information de texture.
Trois échelles imbriquées
Avec FOTOTEX, cet article introduit une méthode unique, rapide et non supervisée pour caractériser les zones urbaines à trois échelles imbriquées : macro-échelle (empreinte urbaine), méso-échelle (« quartiers ») et micro-échelle (objets). FOTOTEX combine des Transformées de Fourier et une analyse en composantes principales pour convertir le signal spatial (motifs dans l’image) en un signal fréquentiel (nombre de fois que le motif est répété dans une zone définie).
Les résultats sur Bouaké (Côte d’Ivoire) et Brasilia (Brésil) ont montré qu’une seule image Sentinel-2 délimite mieux l’empreinte urbaine (échelle macro) que certains produits globaux basés sur des séries temporelles. Les images Pléiades permettent d’identifier différents quartiers et objets urbains (échelles méso et micro) à l’aide du signal de texture, qui est corrélé à des paramètres tels que la densité des bâtiments, les proportions de bâti et de végétation.
Les travaux basés sur FOTOTEX ont été menés dans le cadre des projets TOSCA CNES APUREZA et DELICIOSA et sont liés aux activités de l’UMR Espace-Dev dans le cadre des CES Risques Maladies Infectieuses et Urbain de Theia.
Contact
Thibault Catry
IRD | Espace DEV
@T.Catry
CES Risques Maladies Infectieuses | CES Urbain | FOTOTEX
Référence
Teillet, C.; Pillot, B.; Catry, T.; Demagistri, L.; Lyszczarz, D.; Lang, M.; Couteron, P.; Barbier, N.; Adou Kouassi, A.; Gunther, Q. ; et al. Fast Unsupervised Multi-Scale Characterization of Urban Landscapes Based on Earth Observation Data. Remote Sens. 2021,13, 2398. doi.org/10.3390/rs13122398.
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