Cartographie de l’occupation du sol de paysages agricoles au Nord et Centre Bénin par classification d’images satellites à haute et très haute résolution spatiale

Английский. Remote sensing now offers increasingly essential tools for building solid spatial databases for carrying out diagnostics and territorial planning. With the increasing availability of images with increasingly high spatial resolution and temporal repeatability, new methodological research has focused on the development of automated processing chains allowing operational deployment of information extraction algorithms. Among these advances, we found the IOTA2 processing chain, created to process large quantities of data in order to produce land use maps over vast areas, such as entire countries or large regions, from time series of high-resolution images (such as those from the Sentinel-2 satellite mission). In the same vein, remote sensing-based methodologies have also been specifically developed to adapt to different geographical areas. It is in this context that the Moringa processing chain was created, specifically designed to deal with the characteristics of tropical agricultural landscapes (small plots, fragmentation and heterogeneity, cloudiness, etc.). It is based on an object classification approach, allowing the integration of several types of data using the Random Forest algorithm. In this work, we will put these two methods into practice to produce land use maps for Central and Northern Benin, as part of the EU DeSIRA OBSYDYA-Benin project.

Французский. La télédétection offre désormais des outils de plus en plus essentiels pour construire des bases de données spatiales solides pour réaliser des diagnostics et des aménagements territoriaux. Avec la disponibilité croissante d’images à résolution spatiale et répétitivité temporelle de plus en plus élevées, les nouvelles recherches méthodologiques se sont focalisées sur la mise au point de chaînes de traitement automatisées permettant un déploiement opérationnel d’algorithmes d’extraction d’information. Parmi ces avancées, on trouve la chaîne IOTA2, créée pour traiter de grandes quantités de données afin de produire des cartes d'occupation du sol sur de vastes étendues, telles que des pays entiers ou de grandes régions, à partir de séries temporelles d’images à haute résolution (telles que celles issues de la mission satellitaire Sentinel-2). Dans la même optique, des méthodologies à base de télédétection ont été aussi spécifiquement développées pour s'adapter à différentes zones géographiques. C'est dans ce contexte qu'a été créée la chaîne Moringa, spécifiquement conçue pour faire face aux caractéristiques des paysages agricoles tropicaux (petit parcellaire, fragmentation et hétérogénéité, nébulosité, etc.). Elle est basée sur une approche de classification par objet, permettant d'intégrer plusieurs types de données grâce à l'algorithme Random Forest. Dans ce travail, nous allons mettre en pratique ces deux méthodes pour produire des cartes d'occupation du sol pour le Centre et Nord Bénin, dans le cadre du projet UE DeSIRA OBSYDYA-Bénin.