# Vers la création d'un langage dédié pour la génération automatique d'une chaîne de traitement d'image satellitaire

Hery Paul Franck Antenaina, Hasina Rakotonirainy, Aimé R. Hajalalaina

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Hery Paul Franck Antenaina, Hasina Rakotonirainy, Aimé R. Hajalalaina. Vers la création d'un langage dédié pour la génération automatique d'une chaîne de traitement d'image satellitaire. Spatial Analysis and Geomatics SAGEO (SAGEO 2025), GDR CNRS MAGIS Méthodes et Applications pour la Géomatique et l'Information Spatiale, May 2025, Avignon (FR), France. pp.387-391. hal-05373810

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Submitted on 9 Jan 2026

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# Vers la création d'un langage dédié pour la génération automatique d'une chaîne de traitement d'image satellitaire

Hery ANTENAINA*¹, ²,³, Hasina RAKOTONIRAINY¹,²,³, Aimé R. HAJALALAINA¹,²,³

*Contact auteur: heryantenaina@gmail.com

1. Ecole de Management et d'Innovation Technologique, université de Fianarantsoa

2. Laboratoire d'Informatique et de Mathématique Appliqué au Développement

3. Laboratoire d'Informatique - Géomatique - Mathématiques et Application

**ABSTRACT.** With the rapid growth of satellite image processing, image processing chains have become indispensable for converting raw data into usable information. They integrate key steps, from pre-processing to final analysis, to meet today's monitoring and resource management needs. Although many scientists have contributed to formalizing these chains, their implementation with optimal results remains complex for non-expert users. This underscores the need to develop a dedicated language that can automatically and simply generate a processing chain using the model-driven engineering approach. This article details the steps taken to achieve the automatic generation of such chains. This work, focused specifically on forest cover monitoring, can be improved and adapted to other themes, such as land use monitoring, or even to different domains.

**MOTS-CLES** : Chaine de traitement d'image satellitaire, ingénierie dirigée par les modèles, MDA, Xtext, Xtend, couvertures forestières

**KEYWORDS:** satellite image processing chain, model-driven engineering, MDA, Xtext, Xtend, forest cover
# 1. Introduction

L'observation de la couverture forestière par imagerie satellitaire est devenue un enjeu crucial dans le contexte de la préservation de l'environnement et de la gestion des ressources naturelles. En particulier, pour un pays comme Madagascar, où la biodiversité est riche et les pressions humaines sont intenses, le suivi régulier de l'évolution des forêts permet de prévenir la déforestation et de soutenir les programmes de reforestation (Harper et al., 2007). Cependant, les chaînes de traitement d'images satellitaires, qui visent à analyser et extraire des informations sur les écosystèmes forestiers, sont souvent complexes à mettre en œuvre en raison de la diversité des données et des techniques de traitement. La multitude de satellites disponibles, ainsi que les formats d'image variés, nécessitent une intégration de données et une flexibilité importantes dans les outils utilisés pour l'analyse (Zhu et Woodcock, 2014).

Les méthodes de traitement d'image satellitaire, souvent complexes et manuelles, limitent leur accessibilité. L'approche MDE introduit des langages dédiés pour simplifier et uniformiser ces processus (France et Rumpe, 2007). Un langage a été conçu pour automatiser la création de chaînes de traitement adaptées au suivi forestier, en tenant compte des spécificités des images et algorithmes. Grâce à des outils comme Xtext, il permet aux utilisateurs de générer des chaînes sans expertise technique avancée (Eysholdt et Behrens, 2010). Les objectifs de cette expérimentation sont de démontrer la faisabilité de ce langage pour la génération automatique de chaînes de traitement d'images satellitaires, de tester son efficacité en termes de performance et de précision, et d'en évaluer la facilité d'utilisation. Nous espérons ainsi proposer une solution qui pourra être utilisée dans différents contextes de suivi environnemental, tant pour Madagascar que pour d'autres régions sensibles aux changements climatiques.

# 2. Méthodologies

## 2.1. Chaine de traitement d'image satellitaire

Selon Hajalaina (2013) : Le traitement d'images est une discipline de l'informatique et des mathématiques appliquées qui étudie les images numériques et leurs transformations, dans le but d'améliorer leur qualité ou d'en extraire de l'information. En d'autre terme, le traitement des images de télédétection fait partie intégrante des processus d'analyse des données obtenues par observation satellitaire. Ce type de traitement intervient après les étapes initiales d'acquisition et de numérisation, en se concentrant sur la transformation des images pour en extraire des informations exploitables. L'objectif principal est de réaliser les calculs et transformations nécessaires pour rendre les données visuelles interprétables. Plusieurs scientifiques ont déjà modélisé une chaine de traitement comme Lin (2011), Hajalaina et al.
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(2013), et Hajalalaina et al. (2021). La modélisation d'une chaîne de traitements consiste à organiser et relier divers composants, incluant des données (en entrée et en sortie), des opérations de traitement, des ports de données, ainsi que des liens servant à connecter les données et traitements entre eux. Hajalalaina et ses collaborateurs (2013) développent une approche structurée pour le traitement des données satellitaires, en s'appuyant sur le formalisme SWM (Simple Workflow Model).

## 2.2. L'ingénierie dirigée par les modèles

L'ingénierie dirigée par les modèles (MDE) repose sur la génération des codes sources à partir de modèle abstrait, comme décrit par Marvin Minsky (1968). En 2001, l'OMG a introduit la Model Driven Architecture (MDA) pour favoriser la portabilité, l'interopérabilité et la réutilisation des logiciels. Le guide de l'OMG définit quatre modèles standards : CIM, PIM, PSM et PDM (Combemale, 2008).

## 3. Résultats

Les étapes de la réalisation sont définies sur la figure 1 et les étapes détaillées sont illustrée sur la figure 2 jusqu'à la figure 7.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1. Etapes de réalisation pour la génération automatique d'une chaîne de traitement d'image satellitaire</figcaption></figure>

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2. Méta modèle proposé</figcaption></figure>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3. Syntaxe abstraite sur XTEXT</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 4. Générateur de code XTEND</figcaption></figure>
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 5. Syntaxe concrète</figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 7. Lancement de la chaine</figcaption></figure>

Après avoir lancé notre chaine de traitement sur Google Earth Engine, nous avons obtenu la carte sur la figure 8 montrant les couvertures forestières de la commune Androy Madagascar en date du Janvier 2020. Cette carte est le résultat issu de notre chaine de traitement en utilisant l'image du satellite sentinelle-2.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 8. résultat du traitement automatique par la chaine, image sentinelle2</figcaption></figure>

Indice de kappa : 0.875550087540813

Error matrix:

0: [0,0,0,0,0,0]

Rizicole 1: [0,107,1,0,0,1,0]

Forêt 2: [0,2,115,0,0,1,0]

Eau 3: [0,0,0,2,0,0,0]

Habitation 4: [0,1,0,0,4,2,0]

Sol nu 5: [0,0,0,0,3,8,0]

Herbe verte 6: [0,3,5,0,0,1,7]

## 4. Interprétation du résultat

La carte de classification de la commune d'Androy met en évidence une couverture forestière prédominante, essentielle à la biodiversité et aux écosystèmes locaux, concentrée principalement au centre et au nord. En périphérie, les zones agricoles et de pâturage forment une transition avec les espaces forestiers, mais leur expansion risque de menacer ces derniers. Les zones urbanisées et de sols nus, situées majoritairement au sud-ouest, reflètent une pression anthropique croissante pouvant perturber l'équilibre écologique. Bien que rares, les ressources hydriques jouent un rôle vital pour les écosystèmes. Avec un indice de Kappa de 0,87555 et une matrice de confusion révélant peu d'erreurs, cette classification atteint une excellente précision tout en soulignant l'urgence d'une gestion durable des terres.

## 5. Conclusion

Ce travail a conduit à la création d'un langage dédié permettant de générer automatiquement des chaînes de traitement d'images satellitaires selon l'approche MDE. Les résultats expérimentaux, validés par des indices de performance tels que l'indice de Kappa, confirment l'efficacité de l'approche et son potentiel pour simplifier l'analyse d'images satellitaires. Des améliorations futures, comme le
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développement d'un prototype fonctionnel et l'intégration de l'intelligence artificielle, pourraient renforcer l'impact et l'adoption de ce modèle.

Bibliographies

Combemale, B. (2008). Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM)--État de l'art.

Eysholdt, M., & Behrens, H. (2010). Xtext: Implement your language faster than the quick and dirty way. Proceedings of the ACM International Conference Companion on Object-Oriented Programming Systems Languages and Applications (OOPSLA '10), 307–309. https://doi.org/10.1145/1869542.1869625

France, R., & Rumpe, B. (2007, May). Model-driven development of complex software: A research roadmap. In *Future of Software Engineering (FOSE'07)* (pp. 37-54). IEEE.

Hajalalaina, A. R., Hervé, D., Razafimandimby, J., Delaître, E., Desconnets, J. C., & Rouge, T. L. (2013). *Formalisation des chaînes de traitements de données spatiales satellitaires sur la forêt à Madagascar.*

Hajalalaina, A. R., Razafinimaro, A., & Arinavalona, N. (2021). Elaboration of Processing Chains for Spatio-temporal Analysis of Rainfall Data Application: Alaotra Mangoro Region, Madagascar. International Journal of Computer (IJC), 40(1), 14-35.

Harper, G. J., Steininger, M. K., Tucker, C. J., Juhn, D., & Hawkins, F. (2007). *Fifty years of deforestation and forest fragmentation in Madagascar*. Environmental Conservation, 34(4), 325–333. https://doi.org/10.1017/S0376892907004262

Lin, Y. (2011). *Méthodologie et composants pour la mise en œuvre de workflows scientifiques* (Doctoral dissertation, Montpellier 2).

Minsky, M. L. (1968). Matter, Mind and Models Semantic Information Processing.

Zhu, Z., & Woodcock, C. E. (2014). Continuous change detection and classification of land cover using all available Landsat data. *Remote sensing of Environment, 144*, 152-171.