Précédent : Grands domaines d'application Remonter : Projet PASTIS, Projet d'Analyse de Suivant : Résultats nouveaux
Précédent : Grands domaines d'application
Remonter : Projet PASTIS, Projet d'Analyse de
Suivant : Résultats nouveaux
La cartographie mondiale est un défi très important. Les cartes sont la clef de voûte de l'inventaire et des ressources agricoles et forestières ainsi que de l'aménagement et de la gestion du territoire. Pourtant, bien que la quasi totalité de la France possède ses cartes géologiques, on ne compte que très peu de cartes pédologiques ou de végétation.
Le travail effectué au sein du projet Pastis a pour but de fournir une classification précise de l'occupation du sol, pas seulement aux pédologues mais aussi aux forestiers, agronomes, etc. L'information extraite des images satellitaires multispectrales est destinée à l'aide à la cartographie et se présente comme une banque de données images, chacune représentant le pourcentage d'une occupation du sol particulière dans les pixels. La méthode ne nécessite aucune information a priori et sélectionne automatiquement les classes d'occupation du sol appropriées.
Ces cartes sont issues d'images satellites Spot-HRV-XS ou Landsat Thematic Mapper. Elles représentent l'état de l'occupation du sol le jour de la prise de vue.
De nombreux transferts ont été effectués dans le monde académique (université du Maryland (USA), université de Strasbourg, université du Pacifique, Inra de Grignon, Inra de Montfavet, Cemagref-Engref de Montpellier et très prochainement university of British Columbia au Canada et Royal Melbourn Institut of Technology en Australie) et dans le monde industriel (Cnes, Alcatel, Aérospatiale Cannes).
ELIESER : un logiciel de télédétection semi-automatique spécialisé dans la recherche de réseaux fins de type routes en zone urbaine, ou de type cours d'eau ou lignes de crêtes en zone rurale.
ELIESER a été développé conjointement par le projet Pastis de l'Inria Sophia Antipolis et par le département d'Informatique de l'université Hébraïque de Jérusalem. ELIESER doit son caractère novateur à l'introduction d'un paramètre de courbure associé à la structure recherchée. C'est un algorithme robuste et précis, un outil destiné aux cartographes, géologues et plus généralement toute personne concernée par les questions d'aménagement du territoire.
Deux transferts industriels ont été réalisés : le premier avec le Cnes à Toulouse, le second avec la société Acri à Sophia Antipolis pour le traitement d'images Spot pour l'UEO (Union de l'Europe de l'Ouest) à Madrid.
MESSIE : une architecture générique pour l'interprétation de scènes.
MESSIE est une architecture d'interprétation de scène fondée sur un modèle de blackboard (tableau noir) hiérarchique centralisé.
Dans ce blackboard, plusieurs bases de connaissances coopèrent, à différents niveaux d'abstraction, pour résoudre le problème de l'interprétation d'une scène. La hiérarchie de MESSIE est de trois niveaux : niveau scène, niveau objet sémantique (objets de la scène) et niveau image. Les objets sémantiques sont décrits par quatre points de vue génériques : la géométrie, la radiométrie, le contexte spatial et la fonctionnalité. Ces points de vue sont indépendants des applications et des capteurs. Les capteurs et les matériaux composant les objets sémantiques sont décrits explicitement dans MESSIE. La séparation des connaissances descriptives et opératoires et la mise en oeuvre d'un contrôle par requêtes et par évènements permettent à MESSIE d'avoir d'une part un comportement opportuniste et d'autre part un développement incrémental et modulaire.
MESSIE a été utilisé pour développer trois applications d'interprétation de scène : en imagerie aérienne, en imagerie satellitaire et en imagerie robotique tridimensionnelle. Ces applications ont fait l'objet de plusieurs collaborations industrielles avec Thomson-CSF, Aérospatiale, l'Esa et le Cnes.
SURPRISE : un logiciel pour l'amélioration de la résolution des images aériennes et satellitaires. Ce logiciel, conçu au sein du projet Pastis, se situe dans le cadre d'une modélisation markovienne et d'une approche déterministe d'optimisation pour traiter le problème de la reconstruction à haute résolution par la fusion d'information multicapteur.
L'entrée de l'algorithme est une séquence d'images dont les décalages sous-pixéliques sont connus, ce qui nous permet d'obtenir la fusion des échantillons entrelacés d'une surface observée par plusieurs capteurs du même type.
Durant l'année 1995, un transfert industriel a été effectué à l'UEO (Union de l'Europe Occidentale) à Madrid, pour le traitement des images fournies par le satellite Spot. Un autre transfert a été réalisé au CNES à Toulouse en 1997.
Précédent : Grands domaines d'application
Remonter : Projet PASTIS, Projet d'Analyse de
Suivant : Résultats nouveaux