Apport des images pléiades pour la délimitation des parcelles agricoles à grande échelle

Abstract

Les pratiques et les arrangements spatiaux des parcelles agricoles ont un fort impact sur les flux d'eau dans les paysages cultivés . Afin de surveiller les paysages à grande échelle, il ya un fort besoin de délimitation automatique ou semi-automatique des parcelles agricoles. Cet article montre la contribution des images satellitaires à très haute résolution spatiales, telles que Pléiades, pour délimiter le parcellaire agricole de manière automatique . On propose une approche originale utilisant une classification binaire supervisée des limites. Une approche d'apprentissage actif est proposée afin d'adapter le modèle de classifieur au contexte local permettant ainsi la délimitation parcellaire à grande échelle. Le classifieur des Forêts Aléatoires est utilisé pour la classification et la sélection des attributs . Le concept de marge non supervisée est utilisé comme mesure d'incertitude dans l'algorithme d'apprentissage actif. En outre, un étiquetage automatique des pixels incertains est proposé en utilisant une approche hybride qui combinant une approche région et le concept de marge. Des résultats satisfaisants sont obtenus sur une image Pléiades. Différentes stratégies d'apprentissage sont comparées et discutées . Pour un cas d'étude opérationnel, un modèle global ou bien un modèle simple enrichi peuvent être utilisés en fonction des données de terrain disponibles.

Keywords

• Classification
• apprentissage actif
• segmentation
• parcelles agricoles
• très haute résolution spatiale
• Pléiades