Peut-on cartographier des taches urbaines à partir d’images Google Earth ?

Résumé Fr En

L’étude présentée ici expose les résultats d’un traitement d’images Google Earth dont le but est la cartographie des agglomérations d’Afrique de l’Ouest de plus de 500 000 habitants. Les images accessibles ne disposant pas d’informations spectrales précises (s’agissant de simples images couleur RVB), la méthodologie développée pour l’identification des agglomérations se base sur l’exploitation d’images en teintes de gris pour en extraire les caractéristiques texturales des zones densément bâties. Certaines images couvrant les agglomérations étudiées résultent de la composition en mosaïque d’images satellites acquises dans des conditions différentes. Avant toute exploitation des images, un prétraitement d’égalisation est nécessaire afin d’obtenir une vue uniforme à partir de la mosaïque. Plus précisément, il s’agit d’annuler les différences entre les luminances sur chaque morceau de mosaïque. Nous présentons ici une méthode d’égalisation inspirée de l’algorithme « Midway ». Cet algorithme a originellement été proposé pour uniformiser les luminances sur des paires d’images stéréo. Dans le cas présent, la difficulté consiste à adapter cette technique dans le cas d’images ne présentant pas strictement la même information. Le principe d’égalisation va consister à repérer et à apparier les histogrammes de zones semblables sur les sous-images composant la mosaïque. L’extraction des taches urbaines à partir des images prétraitées est ensuite réalisée par la mise en œuvre de séquences d’opérateurs de la Morphologie Mathématique. Les résultats obtenus ont été validés par une comparaison avec les agglomérations qui ont été cartographiées par photo-interprétation à partir d’images Google Earth et présentées dans la base de données Africapolis.

The presented study shows the results of the processing of Google Earth images leading to the delineation of West Africa urban areas with more than 500 000 inhabitants. Since Google Earth images are RGB images with no spectral information, the developed methodology is based on the processing of grey level images in order to retrieve urban areas according to their texture with the help of morphological filters. Images covering some of the studied agglomerations are mosaic images resulting of the composition of satellite images acquired in different conditions. Thus a pre-processing step of image equalization is added in order to reduce the luminance differences and facilitate the extraction. We present here an equalization method based on the « Midway » algorithm, originally developed to standardize the luminance of pairs of stereo images. The challenge here is to adapt the algorithm to be able to treat images with partially different contents. Once the mosaics are equalized, it is possible to use sequences of morphological filters in order to delineate urban areas. The results are compared and validated with the Africapolis vectorial database of urban areas identified by mean of photo interpretation, as well on Google Earth images.