Détection de changement en imagerie satellitaire multi-temporelle pour le suivi et la surveillance de l’environnement

Abstract

الملخص (بالعربية) : الاستشعار عن بعد، المعروف أيضًا باسم مراقبة الأرض، هو تقنية لرصد سطح الأرض أو الغلاف الجوي من الفضاء دون الاتصال المباشر بالجسم أو المنطقة باستخدام الأقمار الصناعية (الفضاء) أو من الجو باستخدام الطائرات (المحمولة جوا). فهو يلعب دورًا مهمًا جدًا في المراقبة البيئية، حيث يسمح بمراقبة مناطق كبيرة. يوفر الاستشعار عن بعد معلومات نوعية وكمية عن الأشياء البعيدة والبيئة المحيطة. ويشمل جميع التقنيات والأدوات التي تعمل على تحسين القدرات الإدراكية للعين والدماغ البشريين. يتم تطبيق الاستشعار عن بعد في عدة مجالات, فيطبق في الزراعة مثلا لإدارة عمليات الإنتاج والتحكم في أنواع المحاصيل والتحكم في الممتلكات وتقييم الأضرار بعد الكوارث. و في علوم الغابات لرسم خرائط الغابات، وإدارة ممتلكات الدولة، والكشف عن الحرائق ورصد الغابات, و في الجيولوجيا لرسم الخرائط الجيولوجية، واستكشاف البحار والسطحية، وتقييم الأثر البيئي، ورصد التعدين والانهيارات الأرضية. وفي مجالات أخرى مثل التضاريس ، والنظام البيئي، ومراقبة الإدارة، ومراقبة التلوث، والتصريفات الصناعية والنفايات الحضرية، وتقييم مخاطر الانهيارات الأرضية، والبحر وإدارة المناطق الساحلية. يعد اكتشاف التغيير القائم على معالجة الصور, أحد أهم تقنيات الإستشعار عن بعد بالنسبة للتطبيقات مثل المراقبة البيئية. تتوفر اليوم كميات كبيرة من بيانات الاستشعار عن بعد، فلكل منها خصائصها الخاصة التي تجعلها مناسبة لغرض معين. فلتحقيق أداء عالٍ في تطبيق الكشف عن التغيير، يمكن استغلال مجموعة من الخصائص المختلفة لصور الأقمار الصناعية (متعددة الأوقات ، ومتعددة الأطياف ، وبانكوروماتيك) من خلال تقنيات اكتشاف الاندماج والتغيير. الهدف من هذه الرسالة هو محاولة تحقيق تطبيق الكشف عن التغيير باستخدام هذه البيانات، مثل: صور مكانية وطيفية متعددة الزمانية، لمراقبة البيئة و من أجل توفير مجالات منهجية تعطي مزيدًا من التفاصيل والدقة. تهدف هذه الدراسة إلى تحقيق تطبيق الكشف عن التغيير بواسطة بيانات متعددة للإستشعار عن بعد. لهذا ، تم اقتراح هيكل عام لتنفيذ التطبيق. علاوة على ذلك ، تم اقتراح تقنية جديدة للكشف التلقائي عن التغيير باتباع هذا الهيكل العام ، ويتم تطبيقها على صور متعددة الأطياف والبانكروماتية الملتقطة بواسطة قمر صناعي بصري عالي الدقة. فهذه التقنية هي نتيجة الجمع بين طريقتين إحصائيتين بسيطتين، وهما تقنية النسبة المئوية (PD) وتقنية تحليل المكون الرئيسي (PCA). لذلك يتكون هذا المنهج من جانبين: الأول يتكون من دمج البيانات المختلفة والثاني يقوم بإكتشاف تغيرات الصور الناتجة. أظهرت النتائج التجريبية أداءا كمي معقول وكفاءة الطريقة المقترحة لاكتشاف التغييرات، والتي تتكون من الاستخراج التلقائي للتغيرات لمعظم المعلومات, بالإضافة إلى الحصول على نتائج أفضل لمعظم القياسات الدقيقة التي تتكون من دقة إجمالية تصل إلى 91٪ ومعامل Kappa يصل إلى 66٪ ، مقارنة بتلك التي تم الحصول عليها باستخدام العمليات البسيطة لـ PD و PCA. الكلمات المفتاحية : الاستشعار عن بعد، كشف التغيير، صور الأقمار الصناعية، الصور متعددة الألوان، الصور متعددة الأطياف، التصنيف، التحليل متعدد الدقة. ---------------------------------------------- Résumé (en Français) : La télédétection, également appelée observation de la Terre, est une technique pour observer la surface de la Terre ou l'atmosphère depuis l'espace sans être en contact direct avec l'objet ou la zone à l'aide de satellites (spatiaux) ou depuis l'air à l'aide d'avions (aéroportés). Elle joue un rôle très important dans la surveillance de l'environnement, vu qu’elle permet de surveiller de grandes surfaces. La télédétection permet d'obtenir des informations qualitatives et quantitatives sur des objets éloignés et sur le milieu environnant. Elle comprend l'ensemble des techniques et des outils qui améliorent les capacités perceptives de l'œil et du cerveau humain. La télédétection est appliquée dans plusieurs domaines. Dans l’agriculture pour la gestion des processus de production, le contrôle des types de cultures, le contrôle de la propriété, et l’évaluation des dommages après les catastrophes. Dans les sciences forestières pour la cartographie forestière, la gestion des biens de l'Etat, la détection des incendies et la surveillance des forêts. Dans la géologie pour la cartographie géologique, l'exploration de la mer et de la surface, l'évaluation de l'impact environnemental, le suivi de l'exploitation minière et les glissements de terrain. Et d’autres domaines tels que la topographie, le contrôle de l'écosystème et de la gestion, la surveillance de la pollution, les rejets industriels et les déchets urbains, l’évaluation des risques de glissements de terrain, la mer et la gestion des zones côtières. En télédétection, pour des applications comme la surveillance de l'environnement, la détection des changements basée sur le traitement d'images est l'une des techniques de télédétection les plus importantes. Aujourd'hui de grandes quantités de données de télédétection sont disponibles, chacune avec ses propres caractéristiques qui la rendent appropriée à un usage particulier. Cependant, pour atteindre des performances élevées dans une application de détection des changements, une combinaison de diverses caractéristiques des images satellitaires (multi-temporelles, multi-spectrales et panchromatiques) pourra être exploitée par diverses techniques de fusion et de détection des changements. L’objectif de cette thèse est la réalisation d’une application de détection de changement en utilisant ces données, telles que : les images multi-temporelles spatiales et spectrales, pour la surveillance et le suivi de l’environnement afin d’apporter à ce domaine une méthodologie qui donne plus de détail et de précision. L’étude vise la réalisation d’une application de détection de changement avec multiple données de télédétection. Pour cela une structure générale de réalisation de l’application est proposée. En outre, une nouvelle technique de détection automatique des changements est proposée en suivant cette structure, et elle est appliquée aux images multi-spectrales et panchromatiques capturées par un satellite optique à haute résolution. Cette technique est issue de la combinaison de deux méthodes statistiques simples, et qui sont la technique de la différence en pourcentage (PD) ainsi que celle de l'analyse en composantes principales (ACP). Par conséquent, cette approche se caractérise par deux aspects: le premier consiste en la fusion des différentes données et le second effectue la détection des changements pour les images résultantes. Les résultats expérimentaux montrent les performances quantitatives raisonnables et l'efficacité de la méthode proposée pour la détection des changements, consistant en une extraction automatique de la plupart des informations sur les changements ainsi que l'obtention de meilleurs résultats pour la plupart des mesures de précision consistant en une précision globale allant jusqu'à 91 % et un coefficient Kappa allant jusqu'à 66%, par rapport à ceux obtenus en utilisant les opérations simples de PD et ACP. Les mots clés : Télédétection, détection des changements, images satellitaires, images panchromatiques, images multi-spectrales, classification, analyse multi-résolution. ---------------------------------------------- Abstract (en Anglais) : Remote sensing, also called Earth observation, is a technique for observing the earth's surface or the atmosphere using satellites (space) or from the air using planes (airborne). It is crucial in environmental monitoring. Remote sensing provides qualitative and quantitative information on distant objects and the surrounding environment. It includes all the techniques and tools that improve the perceptual capacities of the human eye and brain. In various Fields remote sensing application such as in agriculture: the management of production processes, control of crop types, control of property, and assessment of damage after disasters. In forest mapping, management of state property, fire detection and forest monitoring. In geological mapping, sea and surface exploration, environmental impact assessment, monitoring of mining and landslides. And in other areas such as topography, ecosystem and management control, pollution monitoring, industrial discharges and urban waste, landslide risk assessment, sea and management coastal areas. In remote sensing, such as environmental monitoring, change detection based on image processing which is one of the most important remote sensing techniques. Today large amounts of remote sensing data are available, each with its own characteristics that make it suitable for a particular purpose. However, to achieve high performance in a change detection application, a combination of various characteristics of satellite images (multi-temporal, multi-spectral and panchromatic) can be exploited by various fusion and change detection techniques. The purpose of this thesis is to attempt the realization of a change detection application by using these data, such as: multi-temporal spatial and spectral images, for the surveillance and monitoring of the environment in order to provide to domain a methodology which gives more detail and precision. The study aims to realize a change detection application with multiple remote sensing data. For this, a general structure for implementing the application is proposed. Further, a new technique of automatic change detection is proposed following this structure, and it is applied to multispectral and panchromatic images captured by a high resolution optical satellite. This technique is the result of the combination of two simple statistical methods, which are the percentage difference (PD) technique and the principal component analysis (PCA) technique. Therefore, this approach is characterized by two aspects: the first consists of fusing the different data and the second performs the detection of changes for the resulting images. The experimental results show the reasonable quantitative performance and efficiency of the proposed method for detecting changes, consisting in automatic extraction of most information on changes as well as obtaining better results for most precision measurements. Consisting of an overall accuracy of up to 91% and a Kappa coefficient of up to 66%, compared to those obtained using the simple operations of PD and PCA. Keywords : Remote sensing, change detection, satellite images, panchromatic images, multi-spectral images, classification, multi-resolution analysis.