Environnements+numériques+de+l’image++ … · Environnements+numériques+de+l’image++ Images+numériques+de+l’environnement! 4ème+édi7on+des+journées+«+Big+Data+Mining+and+Visualiza7on+»+

Environnements+numériques+de+l’image++Images+numériques+de+l’environnement!

4ème+édi7on+des+journées+«+Big+Data+Mining+and+Visualiza7on+»+

Eric+Masson1,!Shamshod!Akmalov1,!Olivier!Blanpain1,!Jean7Bap8ste!Litot1,!Hélène!Melin2,!Antonio!Dos!Santos2,!Cyril!Durant3,!Alain!Leprêtre4,!Céline!

Pernin4,!Coralie!Burrow4,!Sébas8en!Détriché4,!Francis!Douay4,!Julie!Leclercq4!

Ins7tut+des+Sciences+de+l’Homme+de+Lyon+18G19+juin+2015+

1!Territoire!Ville!Environnement!société!(TVES)!EA!4477!Université!de!Lille!Sciences!et!Technologies!2!CLERSÉ!UMR!CNRS!8019!Université!de!Lille!Sciences!et!Technologies!3!Laboratoire!de!Génie!Civil!et!de!géo7Environnement!(LGCgE)!EA!4515,!Université!de!Lille!Sciences!et!Technologies!4!Laboratoire!de!Génie!Civil!et!de!géo7Environnement!(LGCgE)!EA!4515,!ISA7Lille!

Introduc8on!•  Projets!pluridisciplinaires!–  INE7ENI!(BQR!Lille!1)!20137…!–  Thèse!(Erasmus!Mundus)!201372016!–  2!thèses!écologie!du!Sol!(LGCgE)!!–  Thèse!en!Socio7Anthropologie!de!l’Environnement!(CLERSE)!!

–  SewerMapper!(Ira7SME)!201572016!

•  Obje8fs!scien8fiques!similaires!–  Champs!théma8ques!très!large!de!l’environnement!mais!rapport!à!l’espace!

–  Stockage!de!l’informa8on!au!format!image!–  Intégra8on!ou!exploita8on!numérique!des!données!

4ème+édi7on+des+journées+«+Big+Data+Mining+and+Visualiza7on+»+18G19+Juin+2015+Lyon+

Présenta8on!

•  Images!Numériques!de!l’Environnement!– Du!satellite!au!microscope…!cas!d’études!

•  Environnements!Numériques!de!l’Image!– Résolu8ons!et!échan8llonnages!de!l’informa8on!

•  Visualisa8on!de!données!et!extrac8on!de!l’informa8on!– Visualisa8on!des!données!images!

– Extrac8on!OBIA!

INE,!du!satellite!au!microscope…!

ENI!Résolu8ons!et!échan8llonnages!

Visualisa8on!7extrac8on!données7informa8on!


Images!Numériques!de!l’Environnement,!du!satellite!au!microscope…!

•  Plusieurs!projets!de!recherches!impliqués!•  Différents!types!de!données!au!format!image!•  Différentes!théma8ques!environnementale!•  Objec8fs!scien8fiques!similaires!–  Echan8llonner!des!objets!environnementaux!–  Extraire!de!l’informa8on!depuis!les!jeux!de!données!images!

•  Probléma8ques!BIG!DATA!/!Visualisa8on!–  Catalogage!des!sources!disponibles!–  Visualisa8on!des!données!pour!analyse!théma8que!

INE,+du+satellite+au+microscope…+




•  Données!satellitales!– Moyenne!(MODIS)!à!très!haute!(Worldview2)!résolu8on!spa8ale!

–  Données!mul8spectrales!(4!à!9!bandes)!–  Données!hyperspectrales!(144!bandes)!– Mul8dates!période!197472013!–  Sur!programma8on!

!•  Données!aériennes!–  Très!haute!résolu8on!spa8ale!(2,5m!à!8!cm) !!– Monocanal!(1!bande),!Mul8spectrales/mul8canal!(374!bandes)!à!Hyperspectrales!(144!bandes)!

–  Instantanée,!!mul8dates!193072013!–  Sur!programma8on!





Quelques!carateris8ques!techniques!de!données!satellites!(basse!et!trés!haute!résolu8ons)!

Données+Worldview2+

hjps://lpdaac.usgs.gov/!

Données+MODIS+

Thèse!en!cours!Shamshod!Akmalov!Syr!Daria!(Ouzbekistan)!


Données!Worldview!2!Mataiva!(Tuamotu,!Polynésie!Fra.)!

AOI!

N!

2!km!

Courtesy!of!Digital!Globe!data!2009!

Carateris8ques!techniques!de!données!aeriennes!(mul8spectrales!et!hyperspectrales)!




Photo!LMCU,!Vraies!Couleurs,!1997!

Photo!IGN,!N&B,!1994!Photo!IGN,!N&B,!1930!

Photo!LMCU,!Infrarouge,!2008!

ZAC+de+l’Union+G+Métropole+Européenne+de+Lille:+résolu8on!spa8ale!1!m!à!8!cm!7!79!dates!disponibles!

Thèse!en!cours!Coralie!Burrow!(ZAC!Union)!

Source!:!Pizzolante!R.!Carpen8eri!B,!2012!

Données+Hyperspectrales+:+Résolu8on!spa8ale!décimétrique!et!+!

Acquisi8on!sur!programma8on!Quelques!dizaines!à!244!bandes!spectrales!

•  Données!photographiques!au!sol!–  Données!à!très!haute!résolu8on!(>18!Mio!pixels)!–  Différentes!profondeur!de!champs!(zoom)!et!d’ouverture!(champs!de!vision)!

–  Revisites!saisonnière!à!vingtennale!(199472014)!et!!images!d’archives!

!•  Données!images!3D!!–  Données!à!très!haute!résolu8on!(mm)!–  Informa8on!3D!monocal!–  Inventaire!des!réseaux!d’assainissement!!!!!!(projet!IRA7SME!SewerMapper!201572016)!





Plusieurs!Go!par!objet!

1!

2!

2!

3!

Photographie!au!sol!(Yellowstone!USA)!1!Plan!large!(28!mm),!2!!zoom!(85mm)!3!agrandissement!numérique!(24!Mio!pix)!!

Entrepôts!d’images!numériques!et!veille!environnementale!par8cipa8ve…!

Paysages!de!friches!urbaines!Image!d’élicita8on!de!discours!:!percep8on!de!l’environnement!sur!les!friches!de!la!ZAC!de!l’Union!

(Thèse!en!cours!A.!Dos!Santos)!

•  Données!microscope!électronique!– Ultra!haute!résolu8on!spa8ale!(échelle!du!µm)!

– Echan8llon!lame!mince !!

–  Image!BSE!(1!bande)!ou!Microsonde!(cartographie!élémentaire)!





Données!Microscope!Electronique!à!Balayage!

ENI!7!Résolu8ons!et!échan8llonnages!

•  Stockage!des!images!(matrices!2D)!de!dimension!n!(bandes!spectrales,!strates!temporelles,!niveaux!séman8ques…)!

•  Nombre!de!pixels!(cadence!d’échan8llonnage)!par!grille!grandissant!

•  Surface!réelle!d’acquisi8on!en!forte!croissance!(du!micro!au!macro)!

•  Type!de!données!dans!la!catégorie!des!matrices!hypercube/mul8cubes.!


ENI+Résolu7ons+et+échan7llonnages+




ENI+Résolu7ons+et+échan7llonnages+


Les+résolu7ons+:+7!spa8ale!:!du!micron!au!km!7!spectrale!:!une!bande!à!244!bandes!spectrale…!7!temporelles!:!journalière,!mensuelle,!sur!demande!7!numérique!:!profondeur!d’encodage!(4!à!16!bits)!7!séman8que!:!nomenclature!des!classifica8ons!+L’échan7llonnage+spa7al+:+7!De!plusieurs!microm²!à!plus!plusieurs!Mio!de!km²!imagés!7!de!quelques!centaines!de!milliers!à!plusieurs!millions!de!pixels!par!surface!

imagée!!Le+stockage+et+l’exploita7on+:+7!matrices!hypercube!(mul8bandes,!mul8dates)!7!unités!d’archives!en!To!7!accès!distant!–!Global!7!interopérabilité!des!formats!


2010!7!Campagne!d’échan8llonnage!:!!7!211!pts!GPS!!7!733!photos!

Photographie+au+sol+(Yellowstone+USA)+

2013!7!Campagne!d’échan8llonnage!:!!7!229!pts!GPS!!7!702!photos!

Visualisa8on!de!données!et!extrac8on!de!l’informa8on!

•  Visualisa8on!des!données!images!– Composi8ons!colorées!RVB!et!calculs!d’indices!

– Fusion!de!données!(mul8date!/!mul8résolu8on!spa8ale)!

– Composi8on!colorées!ACP!

– Composi8ons!colorées!augmentées!(eCogni8on®)!



Visualisa7on+Gextrac7on+donnéesGinforma7on+


R:!Red;!G:!Green;!B:!Blue!R:!Nir!1;!G!:!Red;!B:!Green! R:!Nir2;!G:!Red!edge;!B:!Yellow!

Panchroma8c!band!!NWI! NDVI!

Composi8ons!colorées!et!indices!calculés!sur!des!données!Worldview2!(Mataiva!–!Polynésie!Fra.)!

Données!aériennes!PPIGE!région!NPDC!(site!de!Metaleurop)!Composi8on!colorée!fusion!IR72009!(20cm)!/!RVB72005!(50cm)!

Thèse!en!Cours!!Julie!Leclercq!

ACP+1+

ACP+2+

ACP+3+

HOUSTON+(USA)+!Données!hyperspectrales!(Casi!144!bandes)!!!Compression!des!données!par!ACP!pour!réalisa8on!de!composi8on!colorée!!!

HOUSTON+(USA)+!!Données!hyperspectrales!(Casi!144!bandes)!!!Combinaisons!de!composantes!principales!pour!l’interpréta8on!et!l’analyse!théma8que!des!données!images!!De!haut!en!bas!:!Composantes!123!Composantes!234!Composantes!456!

Géochimie+:+Composi7on+colorée++données+microsonde+(Al,+Ca,+Mg,+Si)+

Avantages+:++7 !Synthèse!des!données!par!composi8on!colorée!7 !Iden8fica8on!des!différentes!phases!pour!l'interpréta8on!et!l'extrac8on!d'informa8ons!

Olivine!&!

Serpen8ne!

Dolomie!

Calcite!

Spinelle!

Diopside!

Vide!

Visualisa8on!de!données!et!extrac8on!de!l’informa8on!

•  Extrac8on!OBIA!– OBIA!=!Object!Based!Image!Analysis!

– Segmenta8on!d’image!(eCogni8on®)!

– Classifica8on!orientée!objet!





OBIA!:!Object!Based!Image!Analysis!

Source!:!Definiens!2006!

Source!:!Definiens!2006!





Hiérarchie!et!extrac8on!de!sta8s8ques!spa8ales!

Données!ajributaires!à!différents!niveaux!de!segmenta8on!!

Données!

Résultat!de!la!classifica8on!CASI7Lidar!sur!Houston!(USA)!

Règle+de+classifica7on+basée+sur+«+membership+func7ons+»+

Données!d’interpréta8on!

Classes!

Résultats+:+Classifica7on+globale+au+niveau+2+(Diopside+&+Serpen7ne+dans+l'Olivine)+

Perspec8ves!•  L’accumula8on!de!données!numériques!au!format!image!étend!les!

perspec8ves!et!les!défis!de!recherches!disciplinaires!et!interdisciplinaires!(dont!les!SHS)!sur!l’environnement.!

•  Ceje!accumula8on!impose!également!l’u8lisa8on!d’ou8ls!de!visualisa8on!et!d’extrac8on!de!l’informa8on!numérique!qui!soient!capables!de!gérer!des!bases!de!données!:!

–  complexes,!

–  de!plus!en!plus!volumineuses,!

–  et!dont!la!mise!à!jour!s’accélère.!

•  Ceje!accumula8on!pose!aussi!le!problème!de!l’accès!aux!données!:!!

–  indexa8on!mul87sources!(inventaires,!catalogages…),!

–  fouille!de!métadonnées!(propriétés,!contenus,!qualité…),!

–  accessibilité!(moissonnage,!accès!distant!aux!contenus…),!

–  direc8ve!INSPIRE!pour!l’UE…!


Remerciements!

•  Organisa8on!des!4e!journées!/!GT7GAST!:!Cécile+Favre+(ERIC,!Université!Lyon!2)!Cyril+de+Runz+(CReSTIC,!Université!de!Reims!Champagne7Ardenne)!

Eric+Kergosien+(GERIICO,!Université!Lille!3)!•  Université!Lille!1!

Financement!BQR!2013!«!INE7ENI!»!

•  IraSME!:!Union!Européenne!/!Région!NPDC!Financement!Projet!SewerMapper!(201572016)!!

Merci!pour!votre!ajen8on!

Documents

Environnements+numériques+de+l’image++ … · Environnements+numériques+de+l’image++ Images+numériques+de+l’environnement! 4ème+édi7on+des+journées+«+Big+Data+Mining+and+Visualiza7on+»+