Traitement d'images satellitaires à Très Haute Résolution Spatiale et identification de zones à enjeux dans l'aménagement des Trames Vertes urbaines

Auteurs-es

  • Pauline Crombette LISST -CIEU Université Toulouse 2 Jean Jaurès
  • Sébastien Le Corre LISST -CIEU Université Toulouse 2 Jean Jaurès
  • Claire Tinel Service Analyse et Produits Images, CNES

DOI :

https://doi.org/10.52638/rfpt.2014.130

Mots-clés :

végétation urbaine, connectivités écologiques, théorie des graphes, très haute résolution spatiale

Résumé

Ce travail présente la mise en place d'une chaîne de traitement d'images à très haute résolution spatiale pour l'extraction de la végétation urbaine et une mise en application méthodologique au service des aménageurs du territoire pour l'identification des connectivités écologiques, un concept politique issu des lois Grenelle de l'Environnement.

Les résultats ont montré qu'il est possible d'extraire la végétation urbaine d'une image satellite Pléiades à l'aide d'une méthode simple, semi-automatisée et utilisant des outils libres tant pour des traitements raster que vecteurs. La chaîne de traitement développée permet ainsi de distinguer la végétation basse de la végétation arborée à partir d'indices radiométriques simples.

La discrimination de cette végétation urbaine nous a ensuite permis de valoriser ces résultats et de développer une méthode d'identification des connectivités écologiques urbaines qui s'appuie sur la théorie des graphes. Cette nouvelle information géographique, couplée à d'autres indicateurs et documents d'urbanisme, permet de localiser les zones d'enjeux où un besoin de maintien de la biodiversité et une volonté d'urbanisation s'affrontent.

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Publié-e

2014-09-05

Comment citer

Crombette, P., Le Corre, S., & Tinel, C. (2014). Traitement d’images satellitaires à Très Haute Résolution Spatiale et identification de zones à enjeux dans l’aménagement des Trames Vertes urbaines. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, (208), 19–25. https://doi.org/10.52638/rfpt.2014.130

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