2e Prix du Meilleur Papier Etudiant de la Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 2013

La segmentation d’images de forêts tropicales joue un rôle majeur dans le travail des écologistes, notamment dans le cadre de la mesure de la biodiversité. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle méthode de segmentation pour les images hyperspectrales, basée sur la construction d’un Arbre de Partition Binaire (APB). Nous introduisons tout d’abord une étape de prétraitement combinant une Analyse en Composantes Principales et la définition de cartes de pré-segmentation, afin de réduire spatialement et spectralement le volume de données à traiter et ainsi diminuer le temps de calcul. La construction de l’APB nécessite la définition d’un modèle de région statistique non-paramétrique s’appuyant sur des histogrammes, ainsi qu’un critère de fusion fondé sur la distance de Diffusion. Nous introduisons également une stratégie d’élagage de l’APB, adaptée spécifiquement à la segmentation de couronnes d’arbres en forêts tropicales. Pour finir, nous présentons certains critères permettant d’évaluer la qualité de la segmentation finale basée sur le décompte du nombre de couronnes de référence correctement segmentées.



Référence : TOCHON Guillaume (1 2) ; FERET Jean-Baptiste (1) ; VALERO Silvia (3) ; MARTIN Roberta E. (1) ; TUPAYACHI Raul (1) ; CHANUSSOT Jocelyn (2) ; SALEMBIER Philippe (4) ; ASNER Gregory P. (1). SEGMENTATION HYPERSPECTRALE DE FORÊTS TROPICALES PAR ARBRES DE PARTITION BINAIRES. Revue française de photogrammétrie et de télédétection, 2013, n°202, pp. 55-65.

(1) Department of Global Ecology, Carnegie Institution for Science, 260 Panama Street, Stanford, CA 94305, ETATS-UNIS
(2) GIPSA-lab, Départment Image Signal, 11 rue des Mathématiques, 38400 Saint Martin d'Hères, FRANCE
(3) CESBIO, 18 avenue Edouard Belin, 31400 Toulouse, FRANCE
(4) Technical University of Catalonia (UPC), Jordi Girona 1-3, edifici D5, 08034 Barcelone, ESPAGNE