Images très haute résolution et analyse spatiale pour localiser l'habitat rural des pays en développement

Very high resolution images and spatial analysis for houses localisation in developing countries rural areas

• Auteur / Autrice : Nicolas Devaux
• Direction : Jean-Marie Fotsing
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géographie, aménagement et environnement
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Orléans

Mots clés

Mots clés contrôlés

Habitations

Cartographie

Résumé

Dans le cadre du développement des espaces ruraux des pays du Sud, le déploiement de l'électrification passe parfois par des projets d'électrification rurale décentralisée portés par des entreprises étrangères. La réalisation et le pilotage logistique de ces projets sont confrontés à l'absence de données cartographiques à grande échelle pour localiser individuellement les habitations à électrifier. Cette thèse montre que les images satellites de Très Haute Résolution Spatiale constituent une source de données pertinente pour aider à combler ce déficit cartographique, grâce à une meilleure adéquation de leurs caractéristiques, spatiales et spectrales, aux spécificités physiques des habitations recherchées. Cependant, l'identification et la localisation des habitations sont fortement perturbées par leur dilution et faible différenciation dans des espaces où les matériaux de construction restent majoritairement d'origine naturelle. Ainsi, l'automatisation des traitements d'identification suppose de dépasser les limites reconnues des traitements de télédétection traditionnels. Dans cette optique, il est nécessaire de mieux considérer la contextualisation spatiale et fonctionnelle des habitations dans l'espace rural. Nous proposons donc, une décomposition de l'espace rural en primitives géographiques d'intérêt auxquelles est associé l'étude de leurs relations spatiales vis-à-vis des habitations. Les résultats s'intègrent dans des traitements d'images multi-niveaux où la localisation des habitations est facilitée par celle d'autres primitives géographiques plus facilement identifiables dans les images. Selon cette méthode, une approche dite ''orientée-objets'' et une autre, établie à partir de l'analyse d'images, ont été testées sur un terrain d'investigation de l'Extrême Nord du Cameroun. Les résultats actuels sont encourageants, mais encore insuffisants pour une mise en application directe. Ils montrent, cependant, l'intérêt et la nécessité d'élaborer des traitements, à partir d'une modélisation du contexte spatial des habitations rurales ; ce qui présuppose d'accorder une place plus importante à l'analyse spatiale.

Within the context of developing southern countries rural areas, deployment of electrification sometime relies on decentralized, rural electrification projects manage by foreign companies. The realization and management of such projects are faced with a lack of high scale cartographic data, for individual localisation of rural houses to be electrified. This thesis demonstrates that high resolution ; satellites images make a pertinent data source to partially fill this cartographic shortage, thanks to a better adequacy of their spatial and spectral characteristics with the physical specificities of the studied houses. Nevertheless, identification and localisation of houses are strongly disrupted by their dilution in an environment where building materials remain mainly natural in origin. Consequently, the systematic procedures of houses recognition imply to overcome known limits of traditional remote sensing treatments. It is, therefore, necessary to give a better consideration for houses spatial and functional contextualisation within rural areas. Thus, we are proposing a subdivision of the rural areas in geographic primitives of interest, combined to the study of their spatial links with houses. Results are integrated within multilevel images treatments where more easily identifiable geographic primitives facilate houses localisation. According to this method, on object-oriented approach and another one, built up thanks to image analysis, were tested on an investigation field of Extreme North Cameroon. Actual results are promising, but not sufficient for a direct applicative transfer. Nevertheless, they do demonstrate the benefit and the need to elaborate treatments from the modelling of rural habitations spatial context, which requires putting an emphasis on spatial analysis.