Traitement d'images pour l'évaluation des ressources forestières01/12/06 Les nouvelles données images très haute résolution peuvent beaucoup apporter aux inventaires forestiers, puisqu'elles fournissent de l'information à l'échelle de l'arbre. Des algorithmes, chargés de récupérer ces informations automatiquement, sont nécessaires pour aider les photo-interprètes.
1. Objectifs et méthodologieNous présentons ici une approche de géométrie stochastique
Afin de modéliser un nombre a priori inconnu d'objets géométriques - ici les houppiers ou cimes des arbres, nous utilisons les processus ponctuels marqués. Cette approche est d'un intérêt particulier car les processus sont définis à la fois par une information a priori, modélisant les objets eux-mêmes ainsi que leurs interactions, et par un terme d'attache aux données qui permet de les placer correctement sur l'image. Notre méthode, contrairement à d'autres, s'adapte bien à différents types de forêts, plus ou moins denses. Les modèles que nous avons créés s'avèrent efficaces pour extraire les couronnes d'arbres dans différents types de peuplements, et donnent des informations précieuses sur le nombre d'arbres, leur position, la taille de leur couronne et parfois leur hauteur. Ainsi, des statistiques sur le nombre d'arbres, leur taille ou la densité de la parcelle peuvent être obtenues. Cette connaissance supplémentaire apportée aux inventaires à l'échelle de l'arbre ne serait pas concevable sans l'aide du traitement des images. Les résultats que nous présentons ont été obtenus sur des photographies aériennes infrarouge couleur fournies par l'Inventaire Forestier National (IFN). Les forêts de France et leur inventaire
L'Inventaire Forestier National (IFN), créé en 1958, a pour mission d'effectuer l'inventaire permanent des ressources forestières en France. Ceci comprend l'estimation de la surface du couvert forestier, des ressources en bois, par espèces, par types de peuplements et catégories de produits. D'autres objectifs sont liés à des études environnementales. L'IFN produit principalement des cartes et des statistiques sur les forêts de France. Les cartes comportent par exemple les informations de localisation du peuplement, de la propriété, et du type de structure (taillis, lande, futaie...). Voir le site de l'IFN Pour obtenir ces données, l'IFN utilise de façon soutenue des photographies aériennes infrarouge couleur (IRC) : chaque département est ainsi régulièrement survolé, puis exploré par une équipe sur le terrain au niveau de points sol Extraction automatique des paramètres forestiersLes photographies aériennes infrarouge couleur sont obtenues à partir d'un film sensible au spectre visible et au proche infrarouge, mais utilisé avec un filtre jaune coupant toutes les radiations inférieures à 520 nm. Le proche infrarouge utilisé pour l'étude de la végétation se situe entre 700 nm (limite du spectre visible) et 900 nm environ. L'information apportée par ce film correspond donc aux radiations vertes réfléchies par le sol et traduites en bleu, aux rouges traduites en vert, et à celles dans le proche infrarouge traduites en rouge. Une fois numérisées à une résolution de 50 cm par pixel, ces photographies sont exploitables par la communauté des traiteurs d'image.
L'objectif est alors de générer des algorithmes qui extraient automatiquement ou semi-automatiquement des paramètres forestiers de l'image. Les images des parcelles sont modélisées comme des réalisations d'un processus ponctuel marqué d'ellipses ou d'ellipsoïdes, dont les points sont les positions des arbres et les marques leurs attributs géométriques. Cette approche peut s'écrire comme un problème de minimisation d'énergie, où l'énergie contient un terme de régularisation (a priori), qui introduit des connaissances sur les objets et leurs interactions, et un terme d'attache aux données, qui positionne correctement les objets dans l'image.
Dans la suite de ce document, nous détaillons les modèles que nous avons mis au point et quelques résultats obtenus sur différents types de forêts. [ Page suivante ] |