I.C - Production
La production représente un potentiel de travail pour
25 photo-interprètes. La nomenclature est prévue en fonction des
capacités de l'équipe et du rythme de la production.
La production est en cours, au rythme de 10
départements par an. La couverture de l'ensemble du territoire doit
prendre 10 ans. Les mises à jour seront effectuées tous les 3 ans
pour chaque département. Il est prévu de réaliser la mise
à jour de façon différentielle, c'est-à-dire en
fonction de la version précédente.
La cartographie forestière est produite à partir
de prises de vue aériennes ortho-rectifiées, ou
ortho-photographies. L'ortho-rectification consiste à corriger les
effets de déformations de la photographie numérique originale
causées par le relief et l'angle de la prise de vue afin de permettre la
projection plane de l'image. Ce sont des images dites IRC, ou infrarouge
couleur. Elles se distinguent des photographies aériennes
numériques classiques, dites « couleur naturelle », par le
fait d'utiliser des
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mesures de valeur de luminance dans les longueurs d'ondes du
proche infrarouge, du rouge et du vert au lieu du rouge, du vert et du bleu
(Figure 4).
Figure 4 : Exemple d'images IRC et en couleur naturelle
extraites de la BD Ortho 2008 (Source : IGN, 2013-B).
L'avantage de l'infrarouge sur les longueurs d'ondes du
visible est qu'il permet de différencier plus facilement la
végétation des autres types d'occupation des sols et accroit
également le contraste entre les formations végétales.
Cette propriété tient à la signature spectrale
spécifique des végétaux vivants qui se caractérise
par une chute des valeurs de luminance dans le rouge et une augmentation
brutale dans le proche infrarouge causée par l'activité
chlorophyllienne. Il permet de distinguer les essences, notamment entre les
résineux et les feuillus (IGN, 2007-B, pp. 7-14).
La production repose sur une segmentation des images, puis sur
une classification par photo-interprétation. La chaîne de
production de la couche initiale se divise en cinq étapes :
- Préparation et segmentation des images,
préparation des chantiers
- Saisie des zones arborées : saisie de premier niveau
(zones arborées rurales, puis des espaces
verts urbains)
- Préparation des données pour le RGFor :
traitements morphologiques, vectorisation,
découpage des réseaux, extraction des haies.
- Saisie des essences forestières
- Archivage : validation et montée en base de la couche
végétation BDuni et RGFor
I.C.1 - Préparation des données
La première étape consiste à découper
les images d'un département, dont les contours ont été
découpés sous GeoConcept, en carré d'un
km de côté. À partir de là, le programme pyram.exe
analyse les valeurs des pixels puis la texture de l'image afin de produire une
segmentation. La segmentation sert à détecter et à tracer
l'extension non connue de la forêt pour constituer l'état initial
de la base.
Le programme pyram.exe fonctionne grâce à un
algorithme de segmentation multi-échelles allant jusqu'à six
niveaux d'échelles emboitées, de la plus petite à la plus
grande échelle. La plupart des algorithmes de segmentation fonctionne
simplement à l'aide d'un seuil de dissimilitude entre deux
régions adjacentes (Trias-Sanz, 2006, p. 13). Or ce type d'algorithme
pose un problème car le résultat, plus ou moins fin, varie en
fonction du seuil employé. On obtient une segmentation
détaillée avec un seuil faible de dissimilitude et l'inverse avec
un seuil élevé. Cela suppose de choisir
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à l'avance le seuil pertinent en fonction de l'image
à segmenter. Il n'est alors pas possible de prendre en compte la notion
d'échelle qui implique que des informations pertinentes peuvent exister
à différents niveaux de segmentation (Trias-Sanz, 2006, p.
30).
Un algorithme de segmentation multi-échelles permet de
résoudre ces problèmes. Le programme pyram.exe est ainsi capable
de délimiter des régions homogènes à
différentes échelle d'analyse, et permet d'aller de la
distinction entre la forêt et les espaces ouverts jusqu'à la
délimitation des arbres isolés au sein des espaces ouverts
(Figure 5). Ce sera ensuite au moment de la saisie manuelle que le niveau de
précision pertinent sera sélectionné afin d'avoir un
tracé le plus précis possible.
Le découpage en dalles d'un km de côté
permet de traiter rapidement un nombre important d'images. Chaque dalle est
traitée séparément, ce qui accélère les
calculs. Si une erreur est détectée pour une dalle, le programme
passe automatiquement à la suivante. Avec cette méthode, un
département, qui correspond à environ 6000 images, est
segmenté en 30 heures. Si des dalles de 5 km de côté
étaient utilisées, le temps de calcul augmenterait de
façon exponentielle. Le découpage en dalle implique un
défaut de continuité, qui est pallié au cours des
étapes suivantes par les consignes de saisie et la vectorisation.
Figure 5 : Segmentation de niveau 1 à gauche,
de niveau 3 à droite (Source : IGN, « Processus de production de la
couche Végétation de la BD Uni », document de
travail).
Des parcelles sont découpées en fonction de leur
couleur et de leur texture par ensemble plus important (niveau 1) puis plus
détaillé (niveau 3) (Figure 5).
Le résultat du traitement est enregistré sous la
forme d'un fichier par niveau de segmentation et un fichier
supplémentaire contenant les informations sur l'arbre de segmentation
à partir du premier niveau. Enfin, le département est
découpé en secteur de travail réparti entre les
photo-interprètes pour l'étape de saisie.
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