Détection automatique des changements du bâti à partir des images satellitaires à haute résolution spatiale et des données cartographiques existantes.

La révision des données cartographiques (DC) est un processus réalisé actuellement d'une manière entièrement manuelle en cherchant les changements entre la donnée existante et une image plus récente ou carrément par une nouvelle cartographique du territoire comme le cas au Maroc. La tâche étant lourde, lente et coûteuse, de nombreux travaux sont menés pour l'automatiser. L'idée développée dans plusieurs agences de cartographie collaborativement avec des institutions de recherche est d'adopter un mode de mise à jour semi automatique, où des procédures de détection automatique de changements sont mises en place pour extraire les zones de changement potentielles et les présenter à un technicien cartographe pour les valider avant de les intégrer à la DC à mettre à jour.
Dans cette thèse, nous nous focalisons sur la détection des changements du bâti par comparaison automatique d'une carte numérique (CN) existante à une image satellitaire à haute résolution spatiale (HRS) plus récente, en vue d'une mise à jour semi automatique. L'approche proposée décompose le processus de détection de changements en deux étapes. Dans la première, les bâtiments sont extraits de l'image en se basant sur la classification de l'image pré-segmentée. Nous avons utilisé conjointement les avancées en algorithmes de classification d'images et les connaissances dérivées de la carte et des relations entre les objets urbains afin de s'affranchir des difficultés liées à l'extraction d'objets à partir d'images à HRS. Les objets de la carte sont intervenus à plus d'un niveau pour soutenir et automatiser l'extraction. Dans la seconde étape, la couche de bâtiments extraits est comparée à l'ancienne couche de bâtiments pour déduire les changements à l'échelle du "bâtiment". Ces changements représentent les mises à jour à valider par le technicien avant de les intégrer dans la carte. Nous illustrons l'efficacité de notre approche par des expériences menées avec une carte et une image QuickBird de la ville de Rabat au Maroc, qui connait depuis la dernière décennie une forte extension urbaine au détriment des zones de végétation.