Les pratiques et les arrangements spatiaux des parcelles agricoles ont un fort impact sur les flux d’eau dans les paysages cultivés. Afin de surveiller les paysages à grande échelle, il y a un fort besoin de délimitation automatique ou semi-automatique des parcelles agricoles. Pour ce faire, on s’est proposés d’utiliser des images satellitaires à très haute résolution spatiale, telles que Pléiades, pour délimiter le parcellaire agricole de manière automatique.

Le problème est difficile en raison d’une forte variabilité des cultures agricoles d’une part mais aussi de la variabilité de la nature des limites parcellaires d’autre part. En pratique, certaines limites peuvent être délimitées par des digues, des levées de terre ou différentes végétations. Une autre difficulté réside dans la forte variabilité intra-parcelle qui rend difficile la segmentation d’une parcelle en tant qu’une seule unité. Dans la littérature, peu de travaux existent dans la communauté de la télédétection, sur la délimitation automatique des parcelles agricoles.

Deux questions principales se posent :

1) Quels sont les descripteurs d’images les plus appropriés pour la délimitation des parcelles agricoles ?
2) Comment assurer une bonne classification à grande échelle prenant en compte la variabilité des limites ?

   Le problème a été résolu en optant pour une méthode basée sur les techniques de classification supervisée de contours, selon le schéma suivant :

 


 

Et voici un exemple de résultats obtenus :

 

                                              

 

 

                                                                                                                                                                                                                                                       Elaboré par Karim Ghariani