Amélioration de l’interprétation numérique de l’occupation du sol Isabelle Van den Steen (1) Licenciée - ivdsteen@ulb.ac.be Eléonore Wolff (1) Dct - ewolff@ulb.ac.be Olivier Debeir (2) Igr - odebeir@ulb.ac.be Patrice Latinne (3) Igr - platinne@ulb.ac.be Philippe Van Ham (2) Dct Ag. - pavaha@ulb.ac.be (1) Institut de Gestion de l’Environnement et d’Aménagement du Territoire CP 130/02 (2) Systèmes Logiques et Numériques CP 165/57 (3) Intelligence Artificielle CP 194/06 Université Libre de Bruxelles 50 avenue F. Roosevelt B-1050 Bruxelles - BELGIQUE Résumé L’objectif consiste en l’amélioration des techniques de traitement d’images satellitaires à haute résolution spatiale pour la classification de l’occupation du sol, en intégrant de l’information texturale et contextuelle dans l’utilisation de classificateurs multiples. Abstract The aim consists to improve the classification techniques to classify land cover of high spatial resolution remote sensing images, while integrating textural and contextual information in the use of multiple classifiers. Introduction La plupart des études de cartographie d’occupation du sol passent encore souvent par une interprétation visuelle (CORINE Land Cover, LACOAST, AFRICOVER). Or, l’interprétation visuelle, même lorsqu’elle est assistée par ordinateur, reste peu facilement reproductible et varie suivant l’interprète. Les classifications numériques offrent l’avantage d’une reproduction aisée mais donnent des résultats moyens lorsqu’il s’agit de travailler en milieu urbain ou périurbain sur base exclusivement spectrale. Depuis les années ’70, bons nombres de recherches ont déjà été menées dans le domaine de l’interprétation de l’occupation du sol à partir d’images satellitaires (Anderson, 1976 ; Jensen, 1978 ; Baker et al., 1979). Les années ’80 ont connu un développement progressif dans le secteur de l’amélioration de l’interprétation numérique (Townshend et al., 1984). Au cours des dix dernières années, des améliorations apparaissent dans le perfectionnement des techniques numériques d’analyse d’images (Vogelmann et al., 1998 ; Friedl et al., 1997 ; Hansen et al., 1996 ; Fisher et al., 1990). L’introduction de paramètres texturaux et contextuels contribuent à améliorer nettement l’exactitude des classifications (Palubinskas et al., 1995 ; Lark, 1996 ; Ricchetti et al., 2000). L’objectif de cette recherche se situe dans la continuité de ces travaux : il s’agit de contribuer à améliorer l’interprétation numérique de l’occupation du sol, notamment des classes artificialisées, en introduisant dans le processus de classification des attributs texturaux et contextuels et en utilisant un système de classificateurs multiples. Zone d’étude, image et légende La zone d’étude a été choisie pour ses paysages complexes et variés : urbains, industriels, ruraux et forestiers. Elle se situe à l’ouest de la Belgique et comprend les villes de Mons et de La Louvière. Les données satellitaires sont extraites de l’image LANDSAT TM 199-floating du 1 er mai 1990. La légende utilisée est celle du projet CORINE Land Cover (CEC, 1993) adaptée au 1 : 100 000. Elle a été légèrement simplifiée ; ce qui mène à une légende en 11 classes. La légende est composée des classes de tissu urbain continu, tissu urbain discontinu, des zones industrielles et commerciales, des réseaux routiers, des réseaux ferroviaires, des terres arables, des sols nus, des forêts de feuillus, des forêts de conifères, des prairies et des plans d’eau. La légende ne reprend pas que des classes d’occupation du sol, elle intègre également des classes d’utilisation du sol. Si l’information d’occupation du sol peut facilement être interprétée à partir d’images satellitaires, il n’en va pas de même pour l’utilisation du sol (Thomson et al., 2000). En effet, l’occupation du sol se réfère essentiellement à la nature des objets, tandis que l’utilisation du sol concerne la fonction