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Urban land use mapping using high resolution SAR data based on density analysis and contextual information

Chen, Z., Zhang, Y., Guindon, B., Esch, T., Roth, A., et Shang, J. (2012). « Urban land use mapping using high resolution SAR data based on density analysis and contextual information. », Canadian Journal of Remote Sensing, 38(6), p. 738-749. doi : 10.5589/m13-002  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Dans cet article, on présente une procédure pour l'interprétation de l'utilisation du sol en milieu urbain à partir d'une seule image radar à synthèse d‘ouverture (RSO) haute résolution. L'approche comprend deux étapes semi-automatiques: la délimitation de l’étendue de l'espace urbain et la cartographie de l'utilisation du sol urbain. Dans la première étape, deux classes générales (urbain et non urbain) sont cartographiées à l'aide d'une méthode existante basée sur l'analyse des caractéristiques du chatoiement et de l'information sur l'intensité. Dans la deuxième étape, on effectue une classification plus détaillée de l'utilisation du sol urbain basé sur l'analyse des patrons régionaux de rétrodiffusion radar en termes de densité des caractéristiques linéaires sombres, de densité des caractéristiques claires et de l'information contextuelle urbaine. L'analyse de densité est réalisée selon trois niveaux de détails : édifice individuel/route individuelle, îlot urbain et zone commerciale/industrielle de banlieue. L'information contextuelle, incluant la densité, la taille des édifices et la distance entre les édifices et les places de stationnement, est utilisée pour quantifier les patrons de la morphologie urbaine. Des essais ont été réalisés pour cartographier la ville d'Ottawa, Canada, en utilisant cinq images Radarsat-2 à différents angles d'incidence et trois images TerraSAR-X ayant les mêmes angles d'incidence, mais acquises à des dates différentes. Les résultats montrent que la méthode proposée pourrait être utilisée pour cartographier cinq utilisations du sol urbain incluant le résidentiel à faible densité, les zones commerciales/industrielles, l'urbain à haute densité, les espaces libres et les espaces non urbains, avec des précisions variant de 74% à 82%.

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