Adrien Gressin (Dr)

Ingénieur des Travaux Géographiques et Cartographiques de l'Etat

Au laboratoire MATIS de 2010 à 2015

Contact : adrien.gressin(at)ign.fr



Chargé d'études et de recherche



Sujet de recherche au laboratoire MATIS

Détection de changements dans une base de données d'occupation du sol à grande échelle


Résumé des travaux présentés aux Journées de la Recherche 2014

Nous proposons une méthode de détection de changements dans une base de données d'occupation du sol à partir d'une unique image satellite très haute résolution. La méthode se base sur une inspection hiérarchique de la base de données permettant d'appréhender au mieux l’apparence de chaque objet de chaque classe/thème de la BD. Dans un premier temps, un grand nombre d'attributs sont calculés et ceux permettant de discriminer au mieux chacun des thèmes de la BD sont sélectionnés. Une multitude de classifications binaires (thème / non-thème) sont réalisées à partir de ces attributs, puis ces classifications sont fusionnées au niveau des thèmes. Enfin une décision est prise au niveau de la BD. Ainsi, notre méthode fournit une nouvelle classification intégrale de la zone et une carte de changement pondérée par une valeur de confiance. En ajout à la problématique standard de détection de changements/ mise à jour, la méthode permet également de compléter une base de données si celle-ci possède des zones non-couvertes initialement.

La méthode a été appliquée à un jeu de données "générées", composée de morceaux d'image Pléiades, afin d'évaluer conjointement sa robustesse en terme de détection de changement et en terme de complétion. Les résultats ont été favorablement comparés à deux méthodes de l'état-de-l'art (SVM multi-classes et Forêts-Aléatoires).

Par ailleurs, nous prévoyons d'appliquer notre méthode sur plusieurs jeux de données différents afin de montrer l'indépendance de notre méthode tant à la base de données à mettre à jour (différentes nomenclatures, différentes échelles) qu'aux données utilisées pour la mise à jour (données optiques à différentes résolutions, multi-temporelles, données RADAR ou LIDAR).

Mots clés : mise à jour, télédétection, occupation du sol, satellite très haute résolution



Formation

Thèse en informatique et sciences de l’information géographique soutenue en 2014 (Université Paris V - René Descartes):
Détection de changement dans une base de données 2D d'occupation du sol à grande échelle en milieux naturels
Dirigée par Nicole Vincent, dirigée par Nicolas Paparoditis, encadrement : Clément Mallet.


  • 2009-2010 : Mastère Photogrammétrie, Positionnement et Mesures de Déformations (PPMD), spécialité Photogrammétrie,
  • 2007-2010 : École Nationale des Sciences Géographiques (ENSG),
  • 2004-2007 : CPGE au lycée Berthollet d'Annecy (MPSI-MP).



Parcours professionnel

  • 2010: stage au Centre d'Étude Alexandrines, sur l'amélioration de la lecture d'écritures gravées dans la pierre par utilisation de la photogrammétrie,
  • 2009 : stage à La Chartreuse de Villeuneuve lez Avignon, sur la conception et le développement d'un système permettant l'intégration et la constitution des données hétérogènes dans un SGBD spatial.



Stages encadrés

  • 2015 : Occupation du sol opérationnelle : propagation efficace d’apprentissage
    Par Romain Benin (Master Informatique: Image et plurimedia, Université Paris Descartes).
  • 2014 : Fusion de données satellite multi-capteurs et multi-dates pour la classification d’Occupation du Sol
    Par Mathias Paget (Master PPMD, ENSG).
  • 2014 : Analyse de données lidar et radar pour la classification d’Occupation du Sol
    (stage co-encadré par J.-P. Rudant, C. Mallet, P.-L. Frison et A. Gressin)
    Par Clara Barbanson (Master IG, UPEM+ENSG).



Publications

Articles de revues avec comité de lecture

A. Gressin, C. Mallet, N. Paparoditis, N. Vincent. Mise à jour d'une base de données d'occupation du sol à partir d'une image satellite très haute résolution : application aux données Pléiades. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n°208, 2014.

A. Gressin, C. Mallet, N. David, J. Demantké. Towards 3D lidar point cloud registration improvement using optimal neighborhood knowledge. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 79, pp.240-251, May 2013.

Articles de conférences avec comité de lecture

M. Paget, A. Gressin, C. Mallet. Multi-Temporal Optical VHR Image Fusion for Land-Cover Mapping. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Milano, Italy, July 2015.

A. Gressin, C. Mallet, M. Paget, C. Barbanson, P.-L. Frison, J.-P. Rudant, N. Paparoditis, N. Vincent. Un-Sensored Very High Resolution Land-Cover Mapping. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Milano, Italy, July 2015.

C. Barbanson, C. Mallet, A. Gressin, P.-L. Frison, J.-P. Rudant. Fusion of Lidar and SAR Data for Land-Cover Mapping in Natural Environments. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Milano, Italy, July 2015.

A. Gressin, N. Vincent, C. Mallet, M. Paparoditis. Extension de l’étiquetage géographique des pixels d’une image par fouille de données. 14ème conférence Extraction et Gestion des Connaissances, Rennes, France, janvier 2014.

M. M. Sidi Youssef, C. Mallet, N. Chehata, A. Le_Bris, A. Gressin. Détection de bâtiments à partir d’une image satellitaire par combinaison d’approches ascendante et descendante. Reconnaissance de Formes et l'Intelligence Artificielle, Rouen, France, 30 juin-4 juillet 2014.

A. Gressin, C. Mallet, N. Vincent, N. Paparoditis. Updating the new French national land cover database. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Québec City, Canada, July 2014.

M. M. Sidi Youssef, C. Mallet, N. Chehata, A. Le_Bris, A. Gressin. Combining top-down and bottom-up approaches for building detection in a single very high resolution satellite image. Proc. of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Québec City, Canada, Juillet 2014.

A. Gressin, N. Vincent, C. Mallet, N. Paparoditis. A unified framework for land-cover database update and enrichment using satellite imagery. Proc. of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Paris, France, October 2014.

A. Gressin, N. Vincent, C. Mallet, N. Paparoditis. Semantic approach in image change detection. Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS), Poznan, Poland, October 2013.

A. Gressin, C. Mallet, N. Vincent, N. Paparoditis. Updating land cover databases using a single very high resolution satellite image . ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and the Spatial Information Sciences vol. II-3/W2, pp.13-18, Antalya, Turkey, November 2013.

A. Gressin, C. Mallet, N. David. Improving 3D lidar point cloud registration using optimal neighborhood knowledge. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and the Spatial Information Sciences, Melbourne, Australia, August 2012.

A. Gressin, B. Cannelle, C. Mallet, J.-P. Papelard. Trajectory-based registration of 3D lidar point clouds acquired with a Mobile Mapping Systems . ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and the Spatial Information Sciences, Melbourne, Australia, August 2012.



Site internet de la recherche à l'IGN