Mise à jour de données d'occupation du sol

Martin Cubaud, Arnaud Le Bris, Laurence Jolivet, Ana-Maria

Olteanu-Raimond

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Martin Cubaud, Arnaud Le Bris, Laurence Jolivet, Ana-Maria Olteanu-Raimond. Mise à jour de données d'occupation du sol. 32e Journée de la recherche IGN, Mar 2023, Champs Sur Marne, France. hal-05067958

HAL Id: hal-05067958

https://hal.science/hal-05067958v1

Submitted on 14 May 2025

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# MISE À JOUR DE DONNÉES D'OCCUPATION DU SOL :

UNE APPROCHE MULTI-SOURCE ET MULTI-MODALE POUR LA QUALIFICATION DE CHANGEMENTS ET LA CARACTÉRISATION DES USAGES DU SOL PAR APPRENTISSAGE PROFOND

Martin Cubaud

LASTIG, Univ Gustave Eiffel, ENSG, IGN, Saint-Mandé, France

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Université
Gustave Eiffel

## Contexte

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Ortophoto</figcaption></figure>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Usage des sols</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Couverture des sols</figcaption></figure>

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L'OCS-GE, une carte d'occupation du sol :

* Couverture du sol (CS) : une description physique

* Usage du sol (US) : une description de l'utilisation par les humains
Connaissance nécessaire au suivi de phénomènes tels que l'artificialisation des sols et utile pour le suivi et la plannification de l'évolution des territoires.

Problèmes actuels :

* Fréquence de mise-à-jour (actuellement 3 ans)

* **Précision sémantique** des classes (ex: dans les versions précédentes, les usages industriels (US2), commerciaux (US3) et résidentiels (US5) étaient regroupés dans la même classe (US235), pour d'autres cartes, confusion entre CS et US.)

* **Difficulté d'automatiser** la classification de l'usage à partir de données de télédétection

## Objectifs de la thèse

* Améliorer la description de l'usage des sols

* Détecter et qualifier des **changements** de couverture ou d'usage

* Mettre à jour l'usage géométriquement et sémantiquement

* Construction et qualification de jeu de données d'entraînement

## Une approche multi-modale et multi-source

### Données rasters

- Données de télédétection brutes

- Produits existants de couverture des sols...

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### Données vecteurs

- Base de données d'autorité (ex : BD TOPO)

- Information géographique volontaire (ex : Open-StreetMap)...

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## 1er objectif : Distinguer US235

### Comparaison de deux approches de fusion de données

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### Résultats

* Département du Gers 2019.

* La fusion **pré-classification**, et en particulier XGBoost, donne les meilleurs résultats.

* Une Overall Aaccuracy de 97% et un F1-score moyen de 88% ont étés atteints.

* Malgré les efforts d'équilibrage, la classe minoritaire (US2) est toujours la plus mal classée.

* L'incomplétude et les erreurs dans les sources sont en grande partie responsable des erreurs de prédiction.

* L'ajout d'informations de voisinage permet une amélioration des résultats.

### Perspectives

* **Généralisabilité** sur un autre département.

* Extension aux autres classes d'usage.

* Distinction des usages mixtes.

* Utilisation de réseaux de neurones de graphes pour prendre en compte les relations topologiques.

### Informations

* Date de début de thèse : 09/2022

* Institution : LASTIG

* Équipe : Strudel

* Directrice de thèse : Ana-Maria Raimond

* Co-encadrants : Arnaud Le Bris, Laurence Jolivet