LE PROGRAMME EUROPÉEN COPERNICUS À L IGN

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LE PROGRAMME EUROPÉEN COPERNICUS À L’IGN

Lundi 25 mai 2020 Raphaële Héno

Pilote du programme Innovation

Direction des programmes et de l’appui aux politiques publiques

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LE PROGRAMME EUROPÉEN COPERNICUS À L’IGN

1. Travaux amonts sur les images Sentinel

2. Contribution à la production de CORINE Land Cover 2018 3. Expertise sur la technologie InSar

4. Travaux de R&I sur les images Sentinel dans plusieurs domaines

1.Contribution aux expérimentations sur le monitoring de la Politique agricole commune 2.Mise à jour de la BD Forêt

3.Modernisation du processus de production et de mise à jour de l’OCS GE 4.Projet de recherche Maestria

5.Travaux de thèse

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IGN & Copernicus 2

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TRAVAUX DE R&I AVEC LES IMAGES SENTINEL

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IGN & Copernicus 3

4.Maestria 5.Thèses 1.monitoring PAC

2.BD Forêt 3.OCS GE

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MONITORING PAC

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Vise un contrôle continu de l'ensemble des parcelles agricoles via les images Sentinel 1&2

• Pour diminuer le nombre de contrôle sur place dans le cadre de la PAC

• Pour établir une relation de confiance avec les agriculteurs en leur faisant des retours rapides sur les erreurs possibles de déclaration

• Pour produire des indicateurs de performance agro-environnementale

Commanditaires :

 Ministère de l’agriculture et de l’alimentation (MAA)

 Agence des services et des paiements (ASP) IGN partenaire du projet européen NIVA

Calendrier : tests, puis déroulement à blanc du processus sur l'ensemble du territoire pendant un an (2021)…

25 mai 2020 IGN & Copernicus

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MÉTHODOLOGIE

Méthodes de classification adaptées aux cultures et analyses de données temporelles pour reconnaitre les cultures et détecter des activités agricoles

• passage à l'échelle sur les classifications

• pré-traitements des images Sentinel-2 (masque de nuages, interpolation temporelle) & Sentinel 1

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Évolution temporelle de l’indice NDVI sur quelques parcelles

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MÉTHODOLOGIE

Étude des paramètres biophysiques

• NDVI mais aussi utiliser les bandes red-edge de sentinel-2

• regarder l'apport des données dérivées comme les FCover, LAI, FAPAR

Adaptation des méthodologies de classifications

• nomenclature spécifique

• choix/pondérations des classes dans les données d'apprentissage

• cas des petites parcelles

• classification au pixel ou à la parcelle

Étude sur la détection d'activité agricole.

Point crucial : choix techniques à faire pour le passage à l’échelle

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IGN & Copernicus 6

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RÉSULTATS OBTENUS

• Prise en main et paramétrage de la chaine Iota2 pour le cas des classifications de culture

• Tests de classification France entière (2018) pour évaluer la faisabilité

• Tests approfondis de classification sur 4 tuiles sentinel-2 en 2019 pour affiner les réglages (emprises des parcelles, nomenclatures, données en entrée etc..)

• Utilisation et/ou développement d'outils pour le pré-traitement des données Sentinel-1

• Utilisation et/ou développement d'outils pour le calcul et la visualisation de profil temporel Sentinel-2 et Sentinel-1.

• En recherche : travaux sur les technologies d'apprentissage profond pour la classification et la fusion de données Sentinel-1 et Sentinel-2

• IGN & Copernicus 25 mai 2020 7

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Parcelle de terre arable

Visualisation de profil temporel Sentinel-2

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Parcelles déclarées VS classification pixel

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IGN & Copernicus

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IGN & Copernicus 10

4.Maestria 5.Thèses 1.monitoring PAC

2.BD Forêt 3.OCS GE

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BD FORÊT V3 BD FORÊT

Poster qui montre la diversité de la forêt française à télécharger :

https://inventaire-

forestier.ign.fr/IMG/pdf/post erbdforet_a2_screen.pdf

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BD FORÊT

25 mai 2020 12 IGN & Copernicus

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BD Forêt v2

• Nomenclature en 32 postes allant jusqu’à la description des essences pour les forêts fermés d’essences pures

• Prise en compte des surfaces de forêt isolées à partir de 5 000 m² et largeur > 20m  définition internationale de la forêt

• Elaborée exclusivement par photo-interprétation de la BD ORTHO IRC

• Disponible sur l’intégralité de la France métropolitaine depuis fin 2018

• Certains départements déjà anciens

 Besoin d’optimiser le processus de mise à jour

BD FORÊT V3

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Bilan d’une étude préalable* sur la performance des modèles de deep learning existants pour la prédiction des classes forestières à partir de séries temporelles d’images Sentinel-2 :

• Excellent résultats sur les peuplements purs et fermés (98% of OA)

• Moins bon résultats sur les forêts ouvertes et classes de mélanges

Objectif du projet BD Forêt v3 (montage en cours)

• Définir (au travers d’expérimentations) les briques de télédétection qui permettraient d’aboutir d’ici 2 ans à une chaîne optimisée pour la production de ce référentiel

 Diminuer les coûts de mise à jour actuels de la BD Forêt V2 en allégeant la charge de photo-interprétation de la V3

BD FORÊT V3

*stage M2 été 2019 Joana Roussillon

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Images à mobiliser

• BD ORTHO IRC et RVB

• Séries temporelles d’images Sentinel-2

• MNT/MNS

BD FORÊT V3

Etude technique en cours

• Quelles méthodes d’annotations ?

 Annotation par polygone (Type BDForêt existante)

 Annotation par pixel

 Annotation par segmentation

• Quelle segmentation géométrique ?

• Quelle architecture de classification spatio-temporelle ?

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4.Maestria 5.Thèses 1.monitoring PAC

2.BD Forêt 3.OCS GE

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OCS GE

OCS GE : Base de données d’occupation et d’usage des sols à grande échelle Projet en cours : IGN, INRAE et Cerema

Objectifs : fournir l’observatoire de l’artificialisation des sols, fondé notamment sur les données OCSGE, mises à jour tous les trois ans

Vers un processus automatisé de production et de mise à jour des données basé sur :

• Des briques de télédétection (dont du Deep learning)

• Des images (BD ORTHO, mais aussi des images Sentinel)

• Des données d’apprentissage conçues à partir des bases de données existantes

• Des métriques d’évaluation

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4.Maestria 5.Thèses 1.BD Forêt

2.OCS GE

3.monitoring PAC

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PROJET ANR MAESTRIA

Objectifs : concevoir des méthodes pour optimiser la production des données d’occupation du sol en termes de qualité, de précision sémantique et géométrique, et d’actualité.

Calendrier : janvier 2019 – janvier 2023

(Multi-modAl Earth obServaTion Image Analysis)

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ENJEUX

Ambitions :

• Classification des images à l’échelle de tout un pays, à partir d’images d’observation de la terre variées et hétérogènes

• Apprentissage à partir de données massives

• Classification à façon pour chaque utilisateur final

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ENJEUX

Verrous :

• fusion entre résolutions spatiales et temporelles distinctes dans les données,

• passage à l'échelle,

• automatisation

Volet applicatif : des utilisateurs seront invités à spécifier des produits dérivés de la chaîne de traitement polyvalente adaptés à leurs cas d’utilisation « métiers ».

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4.Maestria 5.Thèses 1.BD Forêt

2.OCS GE

3.monitoring PAC

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RECHERCHES APPLIQUÉES À L’AGRICULTURE

Des réseaux de neurones "spatio-temporels" ont été développés et appliqués aux séries d'images Sentinel 2

Ces réseaux permettent d'apprendre à la fois l’information spatiale,

spectrale et temporelle des séries temporelles Sentinel 2 pour mieux distinguer les types de cultures

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Réseaux des neurones récurrents pour la classification et la segmentation de parcelles d'agriculture sur des séries temporelles multi-capteur.

Thèse de de Vivien Sainte Fare Garnot, encadrée par Sébastien Giordano et Loic Landrieu ; Directrice de thèse : Nesrine Chehata – Thèse démarrée en octobre 2018

www.umr-lastig.fr/vivien-sainte-fare-garnot

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RECHERCHES APPLIQUÉES À L’AGRICULTURE

Objectifs :

1) Cartographier les prairies permanentes

2) Obtenir des marqueurs d’intensité d’utilisation des prairies

3) Répertorier et quantifier les actes techniques

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Suivi de la dynamique des prairies permanentes par analyse des séries temporelles multi-modales. Thèse d’Anatole Garioud, encadrée par Sébastien Giordano & Silvia Valero

Directeur de thèse : Clément Mallet - Thèse démarrée en octobre 2018

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Le Programme européen Copernicus à l’IGN

Conclusions

Fort potentiel des images Sentinel 1 et 2 pour la cartographie

Des compétences qui progressent

Des formations à prévoir, sur :

• les images

• les outils d’analyse

• l’infrastructure informatique

Et sur la prise en main des processus « métier » développés.