République Tunisienne
Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique
Laboratoire COSIM code : LR/11TIC04
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Projet 2: Traitement et analyse de l’information pour l’environnement
 
Intitulé du projet : Traitement et analyse de l’information pour l’environnement
 
Responsable du projet et équipe impliqué
 
Nom du responsable du projet :
ABDELFATTAH Riadh
Grade :
Professeur
Nom des chercheurs impliqués :
BENAZZA Amel
CHAABANE Ferdaous
BESBES Olfa
SAKJI Sarra
Grade :
Professeur
Maître Assistant
Maître assistant
Ingénieur principal grade assistant
Nom des doctorants à mobiliser dans le cadre du projet : BEN ABDALLAH Wajih, CHAABANI Chayma, BARBOUCHI Meriem, CHAKER Amani, REJICHI Safa, HOUICHI Mehdi, GHODBANI Emna.
Résumé et objectifs
 
Ce projet vise la protection de l’environnement via les technologies de l’information et plus spécialement d’imagerie. Notons d’emblée que cette thématique s’inscrit dans la stratégie de développement préconisée en Tunisie selon laquelle la croissance économique va nécessairement de pair avec une préservation du capital naturel.
 
Plus précisément, ce projet vise à concevoir des solutions à la fois novatrices et opérationnelles pour la prévention de risques sur l’environnement et la gestion des ressources naturelles en Tunisie. Ces solutions mettront en œuvre les nouvelles technologies de l’information reposant sur les images acquises par des caméras de vidéosurveillance ainsi que par des satellites. Nos efforts viseront à développer les méthodes les moins onéreuses possibles adaptées au contexte national en vue de faciliter leur exploitation effective.
 
Dans ce projet, nous nous concentrerons sur les deux axes principaux suivants.
 
  • Axe 1 : la protectios contre les incendies en milieu ouvert qui se sont multipliés en raison du réchauffement climatique.
  • Axe 2 : la gestion optimale des ressources en eaux pour une production agricole optimale.
  • Axe 3 : la détection des changements dans les séries temporelles d’images satellitaires
  • Axe 4 : les deux thèmes d’ouverture : indexation d’images et protection de documents scannés.
 
 
Concernant l’axe 1, notre objectif consistera à approfondir les pistes de travail engagées lors de l’exécution du projet FP7 Firesense qui a pris fin en 2012. Plus précisément, nous capitaliserons nos acquits en collaboration avec les partenaires turcs du projet FP7 dans le cadre du nouveau projet EFRII de coopération bilatérale tuniso-­turque. Seront impliqués au moins deux doctorants, des étudiants en mastère en plus des chercheurs permanents du laboratoire. Notre stratégie consistera à travailler en tandem avec nos interlocuteurs de la Direction des Forêts (qui sont partie prenantes du projet EFRII) afin de valider puis valoriser nos contributions. Leur expertise nous sera entre autre utile pour déterminer les zones à risques.
 
En ce qui concerne l’axe 2 sur l’agriculture de précision, la méthodologie est définie de lors qu’on avait fixé les objectifs spécifiques de nos travaux antérieurs (COSIM, 2011-­‐2015). En effet, l’optimisation du rendement des cultures passe par une bonne maîtrise de la variation des paramètres des sols (salinité, humidité, …). Ceci a bien été réalisé lors de la première phase de création de COSIM. Ainsi, grâce aux résultats déjà publiés sur les paramètres des sols, et en partenariat avec les experts (l’Institut Nationale des Grand Cultures et l’INAT), nous avons opté pour le choix de sites d’études où on examinera l’apport des données satellites pour la gestion des ressources en eaux pour l’optimisation des rendements. Par la suite, des hypothèses de travail sont fixées afin de réaliser les différents objectifs spécifiques déjà énoncés.
 
Axes de recherche

Axe 1 :

A titre préventif, nous voulons établir la carte du risque de feu de différentes régions en Tunisie en exploitant les informations des images de télédétection sur le couvert végétal, l’occupation des sols. Il s’agit d’une tâche délicate car elle requiert une classification automatique précise d’images multispectrales haute résolution. Ainsi, les fractions des composants du carburant associés aux différents types de la végétation sont calculées. Elles seront combinées aux risques environnementaux, météorologiques et topographiques pour produire la carte de risque global. Par ailleurs, pour la gestion de la lutte contre le feu, nous nous attaquerons au problème de définition d’un index dynamique de difficulté du risque opérationnel pour la lutte du feu (operationaldifficulty index in firefighting ou ODIFF). Le défi à relever est de prendre en compte pour chaque zone ses propres caractéristiques et la variabilité dans le temps cet indice.
 
Des caméras dômes fourniront des séquences d’images sur lesquelles agiront deux détecteurs indépendants (de flamme et de fumée). La vidéo analytique que nous aimerions développer devrait détecter la fumée lors de la capture de la séquence. En effet, la vidéo est en général capturée puis codée au niveau même de la caméra avant sa transmission au centre de contrôle (en général distant du site surveillé). L’originalité de notre approche consistera à exploiter les informations de l’étage de compression de type MPEG2 ou MPEG4 pour établir une décision quant à l’existence de la fumée/flamme. Par ailleurs, au niveau du centre de contrôle, nous visons un détecteur robuste aux changements d’éclairage et de contraste inhérents à tout système d’acquisition dans un espace ouvert. L’idée est de définir des caractéristiques de la fumée dans des espaces de représentation d’images qui sont invariants aux variations d’éclairage et de contraste.
 
La propagation du feu sera visualisée dans un système d’information géographique. Pour étudier les dommages du feu, des séries temporelles d’images satellitaires haute résolution seront utilisées pour estimer la superficie des zones brûlées et suivre leur évolution temporelle, l’effet du feu sur la régénération de la végétation ainsi que sa composition et celle des nutriments du sol. Il s’avère important de tirer des conclusions claires concernant la corrélation entre certaines caractéristiques du feu (comme les températures maximales), les débits des précipitations postérieures à l’incendie et le reboisement.

Axe 2 :

L’objectif général du programme 2 est de concevoir des méthodes optimales pour la gestion des ressources en eaux par imagerie pour l’agriculture et pour la prévention des inondations. Ainsi, deux thématiques importantes touchant à la gestion de l’eau sont considérées pour ce programme : l’inondation et le stress hydrique.
Les objectifs spécifiques pour ces deux thématiques s’articulent ainsi autour des points suivants :
 
  • Cartographie de l’étendue et de l’impact des inondations dans le Nord-ouest Tunisien
  • Impact d’irrigation avec des eaux saumâtres sur la salinité des sols en Tunisie Centrale
  • Suivi du stress hydrique dans les différents stades du cycle de développement du blé. Il s’agit de déterminer l’impact de ce stress sur les rendements à partir des données polarimétriques radar en premier lieu.
  • Contribution à la création d’un système d’alerte précoce pour le stress hydrique.
 
La méthodologie adoptée pour la thématique de l’innondation consiste en la mise en place d’un modèle hydraulique d'inondation et d’analyse de l’apport de la cohérence interférométrique des données RSO bistatiquesTerraSAR-X/TanDEM-X.
 
La méthodologie adoptée pour la thématique du stress hydrique est la suivante:
 
  • Modélisation de l'écho radar (coefficient de rétrodifusion), issu de la culture du blé dur, en irrigué et en pluvial. Ceci est réalisé à travers l'étude de la dynamique de la végétation à partir des images polarimétriques acquises aux stades critiques du cycle dedéveloppement du blé,
  • Détection du stress hydrique à partir de l'étude de la corrélation entre le stress hydrique et la variation des hauteurs des plantes en utilisant les données radar interférométriques,
  • Estimation du coefficient du stress à partir du modèle de variation de l'écho radar par rapport à la conduite du blé, irrigué ou pluvial.
  • Estimation précoce du rendement de blé et validation de l'effet du stress hydrique sur la récolte.
  • Etude de la dynamique de la végétation à partir des images polarimétriques acquises aux stades critiques du cycle de développement du blé
  • Analyse de la sensibilité des données radar aux paramètres biophysiques de la plante.
  • Analyse statistique de la corrélation entre la cohérence interférométriques, les paramètres des données polarimétriques et la variation du stress hydrique.
 

 Axe 3 :

L’objectif général est de concevoir des méthodes d’analyse et de suivi des évolutions temporelles à partir d’une série d’images satellitaires couvrant la même zone terrestre.
 
 
Les objectifs spécifiques sont :
 
  • Le traitement des séries d’images satellitaires afin de détecter les camps terroristes et leurs déplacements dans les zones sensibles/inaccessibles
  • L’introduction d’une sémantique des évolutions des régions selon le point de vue d'un expert en télédétection par la construction d'une ontologie d'une scène de télédétection par le biais d’une base des connaissances spatio-temporelles à travers les histogrammes de ses concepts.
  • Comparaison entre les techniques de classification multitemporelle bas et haut niveau
 
Concernant le premier objectif spécifique, il y a recours au cadre d’estimation du maximum a posteriori avec des modèles de lois paramétriques, estimation des hyperparamètres par des algorithmes bayésiens hiérarchiques. Commencer par une approche univariée puis une approche multivariée pour les modèles de lois. Application à la détection de changements sur des images monochromes puis multispectrales.
 
Concernant le second objectif spécifique, la méthodologie adoptée est basée sur l’intégration de la dimension temporelle à travers la modélisation par les graphes, dans une approche de conceptualisation de la connaissance d’expert exploitée pour l’étude d’une scène statique. Cette approche permet d’introduire une sémantique aux évolutions des régions par la construction d’une ontologie d’une scène de télédétection et d’une base des connaissances spatiotemporelles. Le choix de la mesure de similarité fondée sur le noyau des graphes a été justifié à travers les résultats expérimentaux
 

Axe 4 :

 
L’objectif général de ce programme est d’exploiter et valoriser les résultats précédemment obtenus en envisageant d’autres axes d’ouverture et d’appui.
 
Deux objectifs spécifiques ont été envisagés :
 
  • Développement et optimisation d’un système de recherche d’images satellitaires par le contenu visuel
  • Protection des documents scannés (anti-spoofing)