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Description

FOTOTEX 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).

Figure 1. La méthode Fototex permet de caractériser des zones urbaines à trois échelles imbriquées

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.

Figure 2. Résultats issus de l'algorithme FOTOTEX sur la ville de
Bouaké (Côte d’Ivoire) à trois échelles différentes : (a) délimitation de la tâche urbaine (b) identification d'unités urbaines, (c) densité urbaine et (d) extraction des contours d'objets urbains.
Figure 2. Résultats issus de l’algorithme FOTOTEX sur la ville de Bouaké (Côte d’Ivoire) à trois échelles différentes : (a) délimitation de la tâche urbaine? (b) identification d’unités urbaines, (c) densité urbaine et (d) extraction des contours d’objets urbains.

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

Thibault Catry
IRD | Espace DEV
@T.Catry

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.