Le Centre National d’Études Spatiales (CNES) est un établissement public à caractère indus-triel et commercial dont le but est de coordonner et d’animer les activités spatiales françaises. Le CNES a cinq grands thèmes d’application, qui sont : accès à l’espace ; terre, environnement et climat ; applications grand public ; sécurité et défense ; sciences spatiales et préparation de l’avenir. La mission du CNES passe par la conception, le développement et l’exploitation de capteurs satellitaires, notamment des capteurs optiques à haute résolution (Spot) et très haute résolution (Pleiades).
3.1 Les images Pléiades
Le projet Pleiades a commencé en 2000 en partenariat avec l’agence spatiale italienne (ASI). Il a pour objectif de combiner des outils optiques et radars. La partie optique (Pleiades) est gérée par le CNES, la partie radar (Cosmo-Skymed) est gérée par l’agence spatiale italienne. La réalisation des capteurs Pleiades a commencée en 2003. Le premier capteur Pleiades-1A
3. LE CNES, PLÉIADES ET LE PROGRAMME D’ACCOMPAGNEMENT ORFEO 31 a été lancé le 17 décembre 2011 et a été suivi par le capteur Pleiades-1B le 2 décembre 2012. Les deux capteurs sont actuellement en phase opérationnelle.
Les capteurs Pleiades forment une constellation de deux satellites fonctionnant en orbite héliosynchrone3, phasée et quasi circulaire à une altitude de 694km. Les deux capteurs sont placés à 180˚l’un de l’autre et permettent l’acquisition de plus de 450 images par jour. De plus, Pleiadesoffre une capacité d’acquisition stéréoscopique. Leurs petites tailles et leurs mobilités permettent un accès journalier en tout point du globe et une forte capacité de réaction en situation de crise.
Chaque capteur a une fauchée de 20km au nadir4. La résolution panchromatique est de 70cm, pour une résolution multispectrale quatre fois supérieure. Les images multispectrales sont com-posées de quatre bandes : bleu, vert, rouge et proche infrarouge. Les valeurs radiométriques des bandes spectrales sont présentées dans la figure 1.26. Les images brutes peuvent être traitées par fusion dans le but de produire une image multispectrale à la résolution de l’image pan-chromatique. L’image peut ensuite être orthorectifiée pour obtenir une image géoréférencée au système de coordonnées géographiques ou cartographiques. Ces images peuvent ensuite être ré-échantillonnées dans des produits de 70cm à 50cm. Ce type d’images est le produit final destiné à une utilisation dans un SIG. Des exemples d’images orthorectifiées sont visibles dans l’annexe A.
Figure 1.26 – Bandes spectrales du capteur Pleiades (source http ://smsc.cnes.fr/PLEIADES/Fr/GP_mission.htm).
Les principales caractéristiques de la composante optique Pleiades sont présentées dans le tableau 1.3.
3. Orbite géocentrique dont l’altitude et l’inclinaison sont choisies de façon à ce que l’angle entre le plan d’orbite et la direction du soleil soit constant. Un satellite placé sur une telle orbite repasse au-dessus d’un point donné à la même heure solaire locale (source : http ://fr.wikipedia.org/wiki/Orbite_héliosynchrone).
Spécification image résolution panchromatique 0.7m résolution multispectrale 2.8m champ de vue 20km couleurs bleu, vert, rouge,
proche infrarouge Localisation des images avec point d’appui 1m / 1000km
sans point d’appui <10m Capacité d’acquisition km2 par orbite (maxi) 30 000km2
mosaïque 120km × 120km stéréoscopie 20km × 300km cibles max sur 100km × 200km 30 (mode crise)
Table 1.3 – Les principales caractéristiques de la composante optique Pleiades (source http ://smsc.cnes.fr/PLEIADES/Fr/GP_mission.htm).
3.2 Le programme d’accompagnement ORFEO
Avec l’arrivée de ces images optiques à très haute résolution spatiale (THRS), il est néces-saire de mettre en place un programme de suivi afin de préparer, promouvoir et accompagner l’utilisation et l’exploitation des capteurs Pleiades.
L’accent est mis sur l’adaptation des méthodes existantes aux données Pleiades et le dé-veloppement de nouvelles méthodes adaptées. Ceci pour accompagner les nouveautés apportées par le programme ORFEO : nouveaux capteurs à très haute résolution spatiale, acquisitions journalières, stéréoscopiques, qualité des données, masse importante des données. Et ce, conjoin-tement avec l’utilisateur final, dans le but de prendre en compte les besoins et spécifications de ces utilisateurs.
Le programme d’accompagnement ORFEO (de l’anglais Optical and Radar Federated Earth
Observation) est composé d’un volet thématique et d’un volet méthodologie.
Le volet thématique a pour but de spécifier et de valider les produits à valeur ajoutée et
services qui pourront être réalisés avec les données ORFEO afin de mieux répondre aux besoins des utilisateurs. Le volet thématique comprend huit groupes thématiques composés d’experts extérieurs au CNES :
GT1 : Mer et littoral
GT2 : Risques et aide humanitaire
GT3 : Cartographie et aménagement du territoire GT4 : Géologie et géophysique
GT5 : Hydrologie GT6 : Forêt GT7 : Agriculture GT8 : Défense
Le volet méthodologique a pour but de spécifier et développer les outils nécessaires à
l’ex-ploitation des images THRS optiques et radars. Les objectifs suivent l’évolution des besoins des utilisateurs. Le volet méthodologique est composé de deux groupes de travail : le premier dédié à la 2D, le second à la 3D.
4. POSITIONNEMENT 33 Dans le cadre du volet méthodologique, le CNES a décidé de développer une bibliothèque logicielle regroupant les outils nécessaires au traitement des données ORFEO. Cette bibliothèque est composée d’un ensemble de briques algorithmiques allant de la lecture et l’écriture d’images géoréférencées à la classification d’images segmentées, couvrant ainsi l’intégralité des tâches réa-lisables sur des données ORFEO.
Cette bibliothèque logicielle, appelée ORFEO ToolBox (OTB) est écrite en langage C++ et repose sur la bibliothèque de traitement d’images ITK en y ajoutant les outils nécessaires au traitement d’images de télédétection, à l’aide de bibliothèques logicielles dédiées (Gdal, Ossim). OTB est une bibliothèque libre sous la licence CeCILL5. Les fonctionnalités principales de OTB sont le support des très grandes images via l’utilisation de méthodes de parallélisation et de streaming, le traitement d’images (filtrage, segmentation, extraction d’information), l’analyse de données (classification, détection de changement). La documentation (API, cas d’utilisation, applications) est complète et détaillée. De plus, OTB dispose d’une grande communauté de développeurs et d’utilisateurs, très efficace et très réactive.
4 Positionnement
Nous avons vu dans la section 1 qu’il existe un grand nombre de méthodes pour segmenter et analyser les images. Les approches simples utilisent une seule image à une résolution donnée alors que les approches complexes reposent sur l’utilisation conjointe de plusieurs images, plusieurs résolutions ou encore plusieurs sources de données (images optiques, radar, laser, SIG). Ces méthodes sont parfaitement applicables aux images de télédétection.
Nous avons vu dans la section 2 que l’analyse de paysages urbains est un domaine de re-cherche actif. L’utilisation d’images à très haute résolution spatiale est une évolution à double tranchant. Bien qu’elle donne accès à des images bien plus détaillées, la quantité de bruit en contrepartie est non négligeable, et l’augmentation de la résolution complexifie l’analyse de par le volume important de données à traiter. Les méthodes les plus efficaces nécessitent plusieurs sources d’informations ou reposent sur la connaissance d’un expert. Un processus intégralement automatique serait impossible à mettre en place et un processus guidé nécessiterait que l’expert règle manuellement des paramètres en fonction de l’image ou de la zone à analyser. L’utilisation d’un système d’information géographique permet de s’affranchir de certaines limites (paramétri-sation, limitation de l’espace des données, ...) ce qui représente un avantage important dans la mise en place d’un processus le plus automatisé possible.
Cette thèse cofinancée par le CNES s’inscrit directement dans les problématiques du pro-gramme ORFEO. L’analyse de paysages urbains est un axe de travail du groupe thématique GT3 (cartographie et aménagement du territoire) et l’intégration d’informations contextuelles dans un processus de raisonnement fait partie des outils que le CNES aimerait intégrer dans OTB.
5. Licence de logiciel libre développée par les organismes de recherche français (CEA, CNRS, INRIA), similaire à la GPL. CeCILL est l’acronyme de CEA CNRS INRIA Logiciel Libre.