Utilisation d'images Pléiades tristéréoscopiques pour la production d'un modèle numérique de surface

Les Modèles Numériques de Hauteur (MNH) renseignent sur la hauteur et la structure des espaces boisés, permettant de les distinguer entre eux. Ces produits peuvent être obtenus à partir d'acquisitions LiDAR à très haute résolution spatiale, qui restent cependant très difficiles à mettre en oeuvre dans la plupart des régions du globe. La production de MNH peut toutefois être réalisée à partir d'images satellites tri-stéréoscopiques (trois images acquises simultanément sur la même zone, sous trois angles de vue différents), plus faciles à acquérir, notamment à partir des capteurs Pléiades. Cette étude a donc pour objectifs de développer une méthode de création d'un modèle numérique de surface (MNS) à partir d'images Pléiades tri-stéréoscopiques, puis d'estimer la qualité de ce MNS ainsi que du MNH qui en est dérivé. Le principal site étudié est l'ile de Mayotte, sur lequel nous disposons, en plus des images Pléiades, de données LiDAR. Plusieurs MNS ont ainsi été produits, puis des MNH en ont été dérivés en se basant sur le MNT SRTM. Cette production a été effectuée, à des fins de comparaison, sous différents logiciels commerciaux (Erdas Imagine, ENVI, PCI Geomatica) ou libre (ASP/NASA). Le logiciel PCI donnant la possibilité de dériver un MNT directement à partir d'un MNS, un ensemble de MNH produits à partir du MNT PCI est aussi ajouté à l'analyse. L'ensemble des tests est comparé aux produits LiDAR, qui servent de référence en l'absence de mesures directes (in situ) des hauteurs de végétation. Pour approfondir la validation des résultats, nous avons également étudié un second site, localisé au Brésil, où les MNH produits ont été comparés à des relevés de terrain des hauteurs d'arbre. Le MNH obtenu intégralement sous PCI donne une estimation générale des hauteurs correcte, sauf sur les formations végétales denses, moins bien reconnues. Les MNH dérivés sous Erdas à partir du MNT SRTM ont des résultats globalement moins bons mais permettent en revanche de bien identifier les formations végétales denses. Finalement, les résultats obtenus sont assez robustes pour servir de base à la production d'une carte d'occupation du sol, ce qui est encourageant pour cette nouvelle technologie.

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Main Author: Greugny, Valentin
Format: thesis biblioteca
Language:fre
Published: UM2
Subjects:U30 - Méthodes de recherche, K01 - Foresterie - Considérations générales, B10 - Géographie,
Online Access:http://agritrop.cirad.fr/575287/
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Greugny, Valentin
Utilisation d'images Pléiades tristéréoscopiques pour la production d'un modèle numérique de surface
description Les Modèles Numériques de Hauteur (MNH) renseignent sur la hauteur et la structure des espaces boisés, permettant de les distinguer entre eux. Ces produits peuvent être obtenus à partir d'acquisitions LiDAR à très haute résolution spatiale, qui restent cependant très difficiles à mettre en oeuvre dans la plupart des régions du globe. La production de MNH peut toutefois être réalisée à partir d'images satellites tri-stéréoscopiques (trois images acquises simultanément sur la même zone, sous trois angles de vue différents), plus faciles à acquérir, notamment à partir des capteurs Pléiades. Cette étude a donc pour objectifs de développer une méthode de création d'un modèle numérique de surface (MNS) à partir d'images Pléiades tri-stéréoscopiques, puis d'estimer la qualité de ce MNS ainsi que du MNH qui en est dérivé. Le principal site étudié est l'ile de Mayotte, sur lequel nous disposons, en plus des images Pléiades, de données LiDAR. Plusieurs MNS ont ainsi été produits, puis des MNH en ont été dérivés en se basant sur le MNT SRTM. Cette production a été effectuée, à des fins de comparaison, sous différents logiciels commerciaux (Erdas Imagine, ENVI, PCI Geomatica) ou libre (ASP/NASA). Le logiciel PCI donnant la possibilité de dériver un MNT directement à partir d'un MNS, un ensemble de MNH produits à partir du MNT PCI est aussi ajouté à l'analyse. L'ensemble des tests est comparé aux produits LiDAR, qui servent de référence en l'absence de mesures directes (in situ) des hauteurs de végétation. Pour approfondir la validation des résultats, nous avons également étudié un second site, localisé au Brésil, où les MNH produits ont été comparés à des relevés de terrain des hauteurs d'arbre. Le MNH obtenu intégralement sous PCI donne une estimation générale des hauteurs correcte, sauf sur les formations végétales denses, moins bien reconnues. Les MNH dérivés sous Erdas à partir du MNT SRTM ont des résultats globalement moins bons mais permettent en revanche de bien identifier les formations végétales denses. Finalement, les résultats obtenus sont assez robustes pour servir de base à la production d'une carte d'occupation du sol, ce qui est encourageant pour cette nouvelle technologie.
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