Toward robust analysis of satellite images using map information-application to urban area detection

With the rapid development in remote sensing, digital image processing becomes an important tool for quantitative and statistical analysis of remotely sensed images. These images contain most often complex natural scenes. Robust interpretation of such images requires the use of diierent sources of information about the scenes under consideration. This paper presents an integrated approach to the robust analysis of remotely sensed images by using multi-spectral SPOT image data, as well as map knowledge and contextual information. Several techniques are proposed for the eeective use of map information for urban area detection in SPOT images. The rst one is concerned with the modeling of SPOT images and map information using Markov random elds, which in turn permits application of various existing energy minimization algorithms for solving image analysis problems. The second one is on a new iterative optimization algorithm which automatically adjusts the optimal valures of the parametres of our image model using a feedback control. The third one is about parameter estimation in the Markov random elds which takes into account both the map knowledge and the contextual information. The last one is concerned with the fusion of (intermediate) analysis results by using again the map knowledge in the estimation of the reliability of these results. Vers une analyse robuste d'images satellitaires en utilisant des connaissances cartographiques Application la ddtection de zones urbaines RRsumm : Avec le development rapide dans le domaine de la ttllddtection, les techniques de traite-ment d'images deviennent les outils importants pour l'analyse quantitative et statistique des images de ttllddtection. Ces images contiennent trrs souvent des sccnes natuerelles complexes ; leur interptation robuste nncessite l'utilisation de diiirentes sources d'information de la sccne. Cet article prrsente une mmthode inttgrre destinne l'analyse robuste des images de ttllddtection en utilisant des donnnes multi-spectrales du SPOT, des connaissances car-tographiques, et des informations contextuelles. Plusieurs techniques sont proposses en vue de l'utilisation eeective des informations cartographiques pour la ddtection des zones urbaines dans des images SPOT. La premiire est sur la moddlisation des images SPOT et des informations cartographiques par le formalisme de champs de Markov, qui permet l'application de divers algorithmes de minimization d'energie pour rrsoudre les probllme d'analyse d'images. La deuxiime s'agit d'un nouvel algorithme d'optimisation ittratif avec l'adaptation automatique des valeurs optimales des parammtres du moddle de champs de Markov par un contrrle rrtro-actif. La troisiime concerne l'estimation des parammtres dans le moddle de champs de Markov en …