auf 11 - 06 changements
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AUF - Marrakech 2011
Stratégies Détecteurs Application
Traitement d’images de télédétectionDétection de changements
CENTRE D’ÉTUDES SPATIALES DE LA BIOSPHÈRE, TOULOUSE, FRANCE
Ce contenu est dérivé de la formation “Pragmatic Remote Sensing” dispensée par J. Inglada et E. Christophe enjuillet 2010 dans le cadre du colloque IGARSS. Il est mis à disposition selon les termes de la licence :
Creative Commons Paternité – Partage à l’Identique 3.0 non transcrit.
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Stratégies Détecteurs Application
Approches possibles
I Stratégie 1 : détecteurs simplesProduction d’une image de vraisemblance de changement(différences, ratios, etc.) et seuillage pour produire unecarte binaire.
I Stratégie 2 : Comparaison post-classificationGénération de 2 cartes d’occupation des sols (une pourchaque date) et comparaison des classes.
I Stratégie 3 : Classification conjointeGénération de la carte de changements directement àpartir de la classification conjointe des 2 images.
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Détecteurs disponibles
I Différence pixel à pixel des valeurs moyennes dans lesvoisinages :
ID(i , j) = I2(i , j)− I1(i , j). (1)
I Ratio de moyennes locales :
IR(i , j) = 1−min(
I2(i , j)I1(i , j)
,I1(i , j)I2(i , j)
). (2)
I Corrélation locale :
Iρ(i , j) =1N
∑i,j(I1(i , j)−mI1)(I2(i , j)−mI2)
σI1σI2(3)
I Distance de Kullback-Leibler entre les distributions locales
I Plusieurs versions de l’information mutuelle
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La main à la pâteAffichage des différences
1. Monteverdi : File→ Concatenate Images2. Choisir les amplitudes des 2 images et construire 1 image
à 2 bandes3. Monteverdi : Visualization→ Viewer4. Choisir l’image à 2 bandes5. Dans l’onglet Setup, choisir RGB composition mode et
prendre 1,2,2.6. Interpréter les couleurs observées7. La même chose pourrait être faite en utilisant des images
de primitives
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Stratégies Détecteurs Application
La main à la pâteSeuillage des différences
1. Monteverdi : Filtering→ Band Math2. Choisir les amplitudes des 2 images et calculer une
différence3. Monteverdi : Filtering→ Threshold4. Choisir l’image de différences et appliquer différents seuils5. La même chose pourrait être faite avec des ratios6. La même chose pourrait être faite en utilisant des images
de primitives
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Détection de changements interactive
I Génération de cartes de changements binaires en utilisantune IHM
I Utilise des détecteurs simples en entréeI L’opérateur donne des exemples de changement et
non-changementI Classification supervisée par SVM
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Stratégies Détecteurs Application
La main à la pâteClassification conjointe
1. Monteverdi : Filtering→ Change Detection2. Choisir les 2 images à traiter
I Images à 2 dates différentes
3. Décocher Use Change Detectors4. Utiliser les boutons Changed/Unchanged Class pour
choisir chacune des classes5. Tracer des polygones sur les images pour construire les
échantillons d’apprentissage6. Le bouton End Polygon sert à fermer les polygones7. Après avoir sélectionné plusieurs polygones par classe
cliquer sur Learn8. Le bouton Display Results permet d’afficher les résultats
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La main à la pâteClassification conjointe avec détecteurs de changement
1. Monteverdi : Filtering→ Change Detection2. Choisir les 2 images à traiter
I Images à 2 dates différentes
3. S’assurer que la case Use Change Detectors est cochée4. Procéder comme dans l’exercice précédent
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Stratégies Détecteurs Application
La main à la pâteClassification conjointe avec primitives
1. Monteverdi : Filtering→ Change Detection2. Choisir les 2 images à traiter
I Images de primitives à 2 dates différentes
3. Procéder comme dans l’exercice précédent