Depuis une quinzaine d’années, l’émergence des données de télédétection à Très Haute Résolution Spatiale (THRS) et la démocratisation des Systèmes d’Information Géographique (SIG) aident à répondre aux nouveaux besoins croissants d’informations spatialisées. Le développement de nouvelles méthodes de cartographie offre une opportunité pour comprendre et anticiper les mutations des surfaces terrestres aux grandes échelles, jusqu’ici mal connues. En France, l’emploi de bases de données spatialisées sur l’occupation du sol à grande échelle (BD Ocsol GE) est devenu incontournable dans les opérations courantes de planification et de suivi des territoires. Pourtant, l’acquisition de ce type de bases de données spatialisées est encore un besoin difficile à satisfaire car les demandes portent sur des productions cartographiques sur-mesure, adaptées aux problématiques locales des territoires. Face à cette demande croissante, les prestataires réguliers de ce type de données cherchent à optimiser les procédés de fabrication avec des techniques récentes de traitements d’image. Cependant, la Photo-Interprétation Assistée par Ordinateur (PIAO) reste la méthode privilégiée des prestataires. En raison de sa grande souplesse, elle répond toujours au besoin de cartographie aux grandes échelles, malgré son coût important. La substitution de la PIAO par des méthodes de production entièrement automatisées est rarement envisagée. Toutefois, les développements récents en matière de segmentation d’images peuvent contribuer à l’optimisation de la pratique de la photo-interprétation. Cette thèse présente ainsi une série d’outils (ou modules) qui participent à l’élaboration d’une assistance à la digitalisation pour l’exercice de photo-interprétation d’une BD Ocsol GE. L’assistance se traduit par la réalisation d’un prédécoupage du paysage à partir d’une segmentation menée sur une image THRS. L’originalité des outils présentés est leur intégration dans un contexte de production fortement contraint. La construction des modules est conduite à travers trois prestations cartographiques à grande échelle commandités par des entités publiques. L’apport de ces outils d’automatisation est analysé à travers une analyse comparative entre deux procédures de cartographie : l’une basée sur une démarche de photo-interprétation entièrement manuelle et la seconde basée sur une photo-interprétation assistée en amont par une segmentation numérique. Les gains de productivité apportés par la segmentation sont, évalués à l’aide d’indices quantitatifs et qualitatifs, sur des configurations paysagères différentes. À des degrés divers, il apparaît que quelque soit le type de paysage cartographié, les gains liés à la cartographie assistée sont substantiels. Ces gains sont discutés, à la fois, d’un point de vue technique et d’un point de vue thématique dans une perspective commerciale. / Over the last fifteen years, the emergence of remote sensing data at Very High Spatial Resolution (VHRS) and the democratization of Geographic Information Systems (GIS) have helped to meet the new and growing needs for spatial information. The development of new mapping methods offers an opportunity to understand and anticipate land cover change at large scales, still poorly known. In France, spatial databases about land cover and land use at large scale have become an essential part of current planning and monitoring of territories. However, the acquisition of this type of database is still a difficult need to satisfy because the demands concern tailor-made cartographic productions, adapted to the local problems of the territories. Faced with this growing demand, regular service providers of this type of data seek to optimize manufacturing processes with recent image-processing techniques. However, photo interpretation remains the favoured method of providers. Due to its great flexibility, it still meets the need for mapping at large scale, despite its high cost. Using fully automated production methods to substitute for photo interpretation is rarely considered. Nevertheless, recent developments in image segmentation can contribute to the optimization of photo-interpretation practice. This thesis presents a series of tools that participate in the development of digitalization assistance for the photo-interpretation exercise. The assistance results in the realization of a pre-cutting of the landscape from a segmentation carried out on a VHRS image. Tools development is carried out through three large-scale cartographic services, each with different production instructions, and commissioned by public entities. The contribution of these automation tools is analysed through a comparative analysis between two mapping procedures: manual photo interpretation versus digitally assisted segmentation. The productivity gains brought by segmentation are evaluated using quantitative and qualitative indices on different landscape configurations. To varying degrees, it appears that whatever type of landscape is mapped, the gains associated with assisted mapping are substantial. These gains are discussed both technically and thematically from a commercial perspective.

Les régions sèches situées à la périphérie des déserts sont généralement peuplées et mises en valeur sur un mode sédentaire. Elles partagent cependant avec les milieux désertiques des conditions environnementales qui les rendent sensibles et fragiles. Cela implique de bien connaître les mécanismes de leurs milieux, a fortiori dans un contexte de désertification qui augmente le risque environnemental. Celui-ci est souvent évalué par le suivi de la végétation, mais l’expérience de terrain montre que les formes éoliennes pourraient apporter des compléments utiles. La morphodynamique éolienne joue en effet un rôle non négligeable dans le risque environnemental en régions sèches. Si, dans les systèmes désertiques, l’influence des activités humaines sur l’évolution des formes éoliennes de grande taille est réduite, dans les régions sèches non-désertiques, elles sont de plus petite dimension et leur vitesse de réaction aux changements des conditions du milieu est élevée. Elles sont de surcroît liées aux autres composants du paysage, avec lesquels elles interagissent fortement, et leur fonctionnement peut être corrélé aux modalités d’exploitation du milieu. Cela en fait des indicateurs pertinents et leur suivi doit donc être conçu dans une approche systémique appuyée sur une bonne maîtrise des fondements physiques de l’étude de la morphodynamique éolienne qui sont présentés en ouverture de ce mémoire. Différents outils et concepts élaborés dans les contextes désertiques, parmi lesquels les déplacements potentiels sableux et la densité d’obstacle, sont détaillés. Les effets paysagers de la morphodynamique éolienne sont illustrés par divers exemples. Son intégration dans les études de suivi est alors questionnée pour démontrer que de nouvelles approches peuvent être explorées. Les propositions faites s’intéressent en particulier à un objet, la forme éolienne d’obstacle, qui reste mal connu malgré la place qu’il tient dans les paysages des régions sèches. Une grille de caractérisation fine de cet objet est définie, à partir de laquelle un protocole de quantification et d’évaluation qualitative nécessaire à la production d’indicateurs peut être élaboré. Pour cela, les méthodes développées doivent être reproductibles et minimiser la complexité et les coûts de mise en oeuvre. Dans le domaine de la télédétection, la facilité d’utilisation et la précision des images du Pixy, paramoteur léger à voile souple, démontrent le potentiel des vecteurs de type drone. L’intérêt des satellites à très haute résolution spatiale pour, notamment, la généralisation d’études ciblées est également démontré. Les images produites correspondent notamment à une échelle intermédiaire qui faisait jusqu’alors défaut. Parmi les fournisseurs d’images très haute résolution spatiale, Google Earth est une alternative possible des fournisseurs commerciaux. La disponibilité de plus en plus grande d’images de résolution très élevée offre des perspectives d’applications dans des domaines variés. Leur exploitation présente cependant des contraintes que la Morphologie Mathématique (MM), discipline de l’analyse d’image orientée-objet, permet de contourner. Les outils de la MM facilitent l’analyse façon robuste des images non corrigées, du type Pixy ou Google Earth. Elle s’appuie sur des procédures simples à reproduire, dont les résultats s’expliquent facilement. Elle participe ainsi à réduire le coût des études. Or, la question économique du diagnostic environnemental ne peut être évacuée, en particulier dans les pays concernés par la lutte contre la désertification. Chaque chapitre de ce mémoire démontre l’importance de la prise en considération de deux seuils : d’une part, le seuil d’hétérogénéité, en-deçà duquel l’information recherchée est noyée dans le bruit d’un trop grand détail, d’autre part, le seuil d’homogénéité, au-delà duquel la maille d’analyse fait que l’information est trop lissée pour être pertinente.... / Drylands share with deserts many environmental conditions that make them sensitive and fragile. It is a necessity to understand the mechanisms of these environments, especially in contexts where there is a risk of desertification. Such an understanding is often assessed by monitoring vegetation. Field experience, however, shows that aeolian morphodynamics may provide useful additional information. The aeolian morphodynamics plays indeed a significant role in the environmental risk of drylands. In desert systems, the anthropogenic pressure on aeolian processes is low. On the other hand, in non-desert drylands, features are smaller but have a faster reaction time to environmental change. They interact strongly with other components of the landscape, such as human activities. Accordingly, the study of non-desertic aeolian morphodynamics has to be designed following a systematic approach. It relies on a good knowledge of fundamental physics of wind geomorphology that is described in this dissertation. Various tools and concepts developed in desert environments, including potential displacement and roughness density, are given. The effects of aeolian morphodynamics on landscapes are illustrated by various examples. Standard studies of wind dynamics are discussed and questioned to demonstrate that new approaches can be explored. This study focuses anchored dunes, which remain poorly studied despite their importance in drylands. Anchored dunes are described and characterized in detail. Then a protocole of quantification and qualitative evaluation can be elaborated.Our aim was to develop methods that are reproducible and minimize the complexity and costs of implementation. The unmanned platform, Pixy, illustrates the potential of drones which provide accurate images with a great flexibility of use. The interest of very high spatial resolution imagery provided by satellites such as QuickBird is also demonstrated. Their images introduce to an intermediate scale between field and large-scale satellite imagery. Among the providers of very high spatial resolution imagery, Google Earth (GE) appears to be a good alternative to commercial suppliers. Increasing availability of free high resolution images offers potential applications in various fields. However, their use has constraints that are managed by Mathematical Morphology (MM), an object-oriented image analysis discipline. Tools from MM allow the analysis of uncorrected images, like those of Pixy or GE. It relies on simple procedures easy to reproduce and explain. It thus contributes to reducing the cost of studies. This economic issue of environmental diagnosis cannot be ignored, especially in the countries concerned by the fight against desertification.Each chapter of this thesis demonstrates the importance of two thresholds through particular example. The threshold of heterogeneity, below which information is embedded in the background noise produced by too much detail, is the first one. The threshold of homogeneity, beyond which information is too smooth to be relevant, is the second one. This work attempts to show how these thresholds may have direct effects on results of a remote sensing study. This consideration is thus a structuring element of the methods used. Beyond the issue of aeolian morphodynamics, this thesis combines semi-automatic characterization methods of landscape elements with processes of multi-scalar integration. The results are potentially useful to any approach that seeks to understand the effects of a phenomenon at different scales.

Résumé : La détection des bâtiments dans les images à très haute résolution spatiale (THRS) a plusieurs applications pratiques et représente un domaine de recherche scientifique intensive ces dernières années. Elle fait face à la complexité du milieu urbain et aux spécificités des images provenant des différents capteurs. La performance des méthodes existantes pour l’extraction des bâtiments n’est pas encore suffisante pour qu’elles soient généralisées à grande échelle (différents types de tissus urbains et capteurs). Les opérateurs morphologiques se sont montrés efficaces pour la détection des bâtiments dans les images panchromatiques (images en niveaux de gris) à très haute résolution spectrale (THRS). L’information spectrale issue des images multispectrales est jugée nécessaire pour l’amélioration de leur performance. L’extension des opérateurs morphologiques pour les images multispectrales exige l’adoption d’une stratégie qui permet le traitement des pixels sous forme de vecteurs, dont les composantes sont les valeurs dans les différentes bandes spectrales. Ce travail de recherche vise l’application de la transformation morphologique dite Hit-or-Miss (HMT) à des images multispectrales à THRS, afin de détecter des bâtiments. Pour répondre à la problématique de l’extension des opérateurs morphologiques pour les images multispectrales, nous proposons deux solutions. Comme une première solution nous avons généré des images en niveaux de gris à partir les bandes multispectrales. Dans ces nouvelles images les bâtiments potentiels sont rehaussés par rapport à l’arrière-plan. La HMT en niveaux de gris est alors appliquée à ces images afin de détecter les bâtiments. Pour rehausser les bâtiments nous avons proposé un nouvel indice, que nous avons appelé Spectral Similarity Ratio (SSR). Pour éviter de définir des configurations, des ensembles d’éléments structurants (ES), nécessaires pour l’application de la HMT, au préalable, nous avons utilisé l’érosion et la dilatation floues et poursuivi la réponse des pixels aux différentes valeurs des ES. La méthode est testée sur des extraits d’images représentant des quartiers de type résidentiel. Le taux moyen de reconnaissance obtenu pour les deux capteurs Ikonos et GeoEye est de 85 % et de 80 %, respectivement. Le taux moyen de bonne identification, quant à lui, est de 85 % et 84 % pour les images Ikonos et GeoEye, respectivement. Après certaines améliorations, la méthode a été appliquée sur des larges scènes Ikonos et WorldView-2, couvrant différents tissus urbains. Le taux moyen des bâtiments reconnus est de 82 %. Pour sa part, le taux de bonne identification est de 81 %. Dans la deuxième solution, nous adoptons une stratégie vectorielle pour appliquer la HMT directement sur les images multispectrales. La taille des ES de cette transformation morphologique est définie en utilisant la transformation dite chapeau haut-de-forme par reconstruction. Une étape de post-traitement inclut le filtrage de la végétation par l’indice de la végétation NDVI et la validation de la localisation des bâtiments par l’information d’ombre. La méthode est appliquée sur un espace urbain de type résidentiel. Des extraits d’images provenant des capteurs satellitaires Ikonos, GeoEye et WorldView 2 ont été traités. Le taux des bâtiments reconnus est relativement élevé pour tous les extraits - entre 85 % et 97 %. Le taux de bonne identification démontre des résultats entre 74 % et 88 %. Les résultats obtenus nous permettent de conclure que les objectifs de ce travail de recherche, à savoir, la proposition d’une technique pour l’estimation de la similarité spectrale entre les pixels formant le toit d’un bâtiment, l’intégration de l’information multispectrale dans la HMT dans le but de détecter les bâtiments, et la proposition d’une technique qui permet la définition semi-automatique des configurations bâtiment/voisinage dans les images multispectrales, ont été atteints. // Abstract : Detection of buildings in very high spatial resolution images (THRS) has various practical applications and is recently a subject of intensive scientific research. It faces the complexity of the urban environment and the variety of image characteristics depending on the type of the sensor. The performance of existing building extraction methods is not yet sufficient to be generalized to a large scale (different urban patterns and sensors). Morphological operators have been proven effective for the detection of buildings in panchromatic (greyscale) very high spectral resolution (VHSR) images. The spectral information of multispectral images is jugged efficient to improve the results of the detection. The extension of morphological operators to multispectral images is not straightforward. As pixels of multispectral images are pixels vectors the components of which are the intensity values in the different bands, a strategy to order vectors must be adopted. This research thesis focuses on the application of the morphological transformation called Hit-or-Miss (HMT) on multispectral VHSR images in order to detect buildings. To address the issue of the extension of morphological operators to multispectral images we have proposed two solutions. The first one employs generation of greyscale images from multispectral bands, where potential buildings are enhanced. The grayscale HMT is then applied to these images in order to detect buildings. To enhance potential building locations we have proposed the use of Spectral Similarity Ratio (SSR). To avoid the need to set multiple configurations of structuring elements (SE) necessary for the implementation of the HMT, we have used fuzzy erosion and fuzzy dilation and examined the pixel response to different values of SE. The method has been tested on image subsets taken over residential areas. The average rate of recognition for the two sensors, Ikonos and GeoEye, is 85% and 80%, respectively. The average rate of correct identification is 85% and 84%, for Ikonos and GeoEye subsets, respectively. Having made some improvements, we then applied the method to large scenes from Ikonos and WorldView-2 images covering different urban patterns. The average rate of recognized buildings is 82%. The rate of correct identification is 81%. As a second solution, we have proposed a new vector based strategy which allows the multispectral information to be integrated into the percent occupancy HMT (POHMT). Thus, the POHMT has been directly applied on multispectral images. The parameters for the POHMT have been defined using the morphological transformation dubbed top hat by reconstruction. A post-processing step included filtering the vegetation and validating building locations by proximity to shadow. The method has been applied to urban residential areas. Image subsets from Ikonos, GeoEye and WorldView2 have been processed. The rate of recognized buildings is relatively high for all subsets - between 85% and 97%. The rate of correct identification is between 74 % and 88 %. The results allow us to conclude that the objectives of this research, namely, suggesting a technique for estimating the spectral similarity between the pixels forming the roof of a building, the integration of multispectral information in the HMT in order to detect buildings and the proposition of a semiautomatic technique for the definition of the configurations building/neighbourhood in multispectral images, have been achieved.

R??sum?? : La d??tection des b??timents dans les images ?? tr??s haute r??solution spatiale (THRS) a plusieurs applications pratiques et repr??sente un domaine de recherche scientifique intensive ces derni??res ann??es. Elle fait face ?? la complexit?? du milieu urbain et aux sp??cificit??s des images provenant des diff??rents capteurs. La performance des m??thodes existantes pour l???extraction des b??timents n???est pas encore suffisante pour qu???elles soient g??n??ralis??es ?? grande ??chelle (diff??rents types de tissus urbains et capteurs). Les op??rateurs morphologiques se sont montr??s efficaces pour la d??tection des b??timents dans les images panchromatiques (images en niveaux de gris) ?? tr??s haute r??solution spectrale (THRS). L???information spectrale issue des images multispectrales est jug??e n??cessaire pour l???am??lioration de leur performance. L???extension des op??rateurs morphologiques pour les images multispectrales exige l???adoption d???une strat??gie qui permet le traitement des pixels sous forme de vecteurs, dont les composantes sont les valeurs dans les diff??rentes bandes spectrales. Ce travail de recherche vise l???application de la transformation morphologique dite Hit-or-Miss (HMT) ?? des images multispectrales ?? THRS, afin de d??tecter des b??timents. Pour r??pondre ?? la probl??matique de l???extension des op??rateurs morphologiques pour les images multispectrales, nous proposons deux solutions. Comme une premi??re solution nous avons g??n??r?? des images en niveaux de gris ?? partir les bandes multispectrales. Dans ces nouvelles images les b??timents potentiels sont rehauss??s par rapport ?? l???arri??re-plan. La HMT en niveaux de gris est alors appliqu??e ?? ces images afin de d??tecter les b??timents. Pour rehausser les b??timents nous avons propos?? un nouvel indice, que nous avons appel?? Spectral Similarity Ratio (SSR). Pour ??viter de d??finir des configurations, des ensembles d?????l??ments structurants (ES), n??cessaires pour l???application de la HMT, au pr??alable, nous avons utilis?? l?????rosion et la dilatation floues et poursuivi la r??ponse des pixels aux diff??rentes valeurs des ES. La m??thode est test??e sur des extraits d???images repr??sentant des quartiers de type r??sidentiel. Le taux moyen de reconnaissance obtenu pour les deux capteurs Ikonos et GeoEye est de 85 % et de 80 %, respectivement. Le taux moyen de bonne identification, quant ?? lui, est de 85 % et 84 % pour les images Ikonos et GeoEye, respectivement. Apr??s certaines am??liorations, la m??thode a ??t?? appliqu??e sur des larges sc??nes Ikonos et WorldView-2, couvrant diff??rents tissus urbains. Le taux moyen des b??timents reconnus est de 82 %. Pour sa part, le taux de bonne identification est de 81 %. Dans la deuxi??me solution, nous adoptons une strat??gie vectorielle pour appliquer la HMT directement sur les images multispectrales. La taille des ES de cette transformation morphologique est d??finie en utilisant la transformation dite chapeau haut-de-forme par reconstruction. Une ??tape de post-traitement inclut le filtrage de la v??g??tation par l???indice de la v??g??tation NDVI et la validation de la localisation des b??timents par l???information d???ombre. La m??thode est appliqu??e sur un espace urbain de type r??sidentiel. Des extraits d???images provenant des capteurs satellitaires Ikonos, GeoEye et WorldView 2 ont ??t?? trait??s. Le taux des b??timents reconnus est relativement ??lev?? pour tous les extraits - entre 85 % et 97 %. Le taux de bonne identification d??montre des r??sultats entre 74 % et 88 %. Les r??sultats obtenus nous permettent de conclure que les objectifs de ce travail de recherche, ?? savoir, la proposition d???une technique pour l???estimation de la similarit?? spectrale entre les pixels formant le toit d???un b??timent, l???int??gration de l???information multispectrale dans la HMT dans le but de d??tecter les b??timents, et la proposition d???une technique qui permet la d??finition semi-automatique des configurations b??timent/voisinage dans les images multispectrales, ont ??t?? atteints. // Abstract : Detection of buildings in very high spatial resolution images (THRS) has various practical applications and is recently a subject of intensive scientific research. It faces the complexity of the urban environment and the variety of image characteristics depending on the type of the sensor. The performance of existing building extraction methods is not yet sufficient to be generalized to a large scale (different urban patterns and sensors). Morphological operators have been proven effective for the detection of buildings in panchromatic (greyscale) very high spectral resolution (VHSR) images. The spectral information of multispectral images is jugged efficient to improve the results of the detection. The extension of morphological operators to multispectral images is not straightforward. As pixels of multispectral images are pixels vectors the components of which are the intensity values in the different bands, a strategy to order vectors must be adopted. This research thesis focuses on the application of the morphological transformation called Hit-or-Miss (HMT) on multispectral VHSR images in order to detect buildings. To address the issue of the extension of morphological operators to multispectral images we have proposed two solutions. The first one employs generation of greyscale images from multispectral bands, where potential buildings are enhanced. The grayscale HMT is then applied to these images in order to detect buildings. To enhance potential building locations we have proposed the use of Spectral Similarity Ratio (SSR). To avoid the need to set multiple configurations of structuring elements (SE) necessary for the implementation of the HMT, we have used fuzzy erosion and fuzzy dilation and examined the pixel response to different values of SE. The method has been tested on image subsets taken over residential areas. The average rate of recognition for the two sensors, Ikonos and GeoEye, is 85% and 80%, respectively. The average rate of correct identification is 85% and 84%, for Ikonos and GeoEye subsets, respectively. Having made some improvements, we then applied the method to large scenes from Ikonos and WorldView-2 images covering different urban patterns. The average rate of recognized buildings is 82%. The rate of correct identification is 81%. As a second solution, we have proposed a new vector based strategy which allows the multispectral information to be integrated into the percent occupancy HMT (POHMT). Thus, the POHMT has been directly applied on multispectral images. The parameters for the POHMT have been defined using the morphological transformation dubbed top hat by reconstruction. A post-processing step included filtering the vegetation and validating building locations by proximity to shadow. The method has been applied to urban residential areas. Image subsets from Ikonos, GeoEye and WorldView2 have been processed. The rate of recognized buildings is relatively high for all subsets - between 85% and 97%. The rate of correct identification is between 74 % and 88 %. The results allow us to conclude that the objectives of this research, namely, suggesting a technique for estimating the spectral similarity between the pixels forming the roof of a building, the integration of multispectral information in the HMT in order to detect buildings and the proposition of a semiautomatic technique for the definition of the configurations building/neighbourhood in multispectral images, have been achieved.