ONERA Archives - ESPACE | Laboratoire de recherche

[2025-2021] TRISHNA axe URBAIN CAMCATT / « Thermal infraRed Imaging Satellite for High-resolution Natural resource Assessment »

Porteur du projet :
Jean-Louis Roujean (THRISNA)
Axe Urbain : Xavier Briottet et Sébastien Gadal (Co-porteur)

TRISHNA
axe URBAIN CAMCATT / Thermal infraRed Imaging Satellite for High-resolution Natural resource Assessment
CAmpagne MultiCapteurs sur Toulouse pour préparer la mission TRISHNA

Programme de recherche porté par Jean-Louis Roujean (THRISNA), Axe URBAIN porté par Xavier Briottet et co-porté Sébastien Gadal (Aix-Marseille Université, UMR 7300 ESPACE)

Objectifs du projet

Les milieux urbains ont un comportement radiatif spécifique à l’échelle d’observation de la mission TRISHNA du fait de la forte variabilité spatiale de l’éclairement incident qui est fonction de la structure 3D, de la grande variabilité des matériaux tant naturels que artificiels, des effets directionnels de la température de brillance, et aussi du lien entre la température de surface (LST) et la température de l’air. Il est primordial de bien prendre en compte ces comportements spécifiques afin d‘éviter d’avoir des erreurs d’estimation de la température de surface (LST) supérieures à 4 K.

Une chaîne de traitement TRISHNA dédiée doit être mise en œuvre pour traiter la problématique urbaine. Les propositions de ce volet ont pour objectif commun de préparer cet effort. Plusieurs étapes sont nécessaires pour estimer la température de l’air qui est une grandeur essentielle pour appréhender les îlots de chaleur urbain (UHI for Urban Heat Island en anglais) et les produits associés tels que les indices de confort urbain (Thermal Comfort Indices en anglais) liés à la santé des habitants. Au préalable, une connaissance de la morphologie urbaine à une échelle meilleure que 60 m est nécessaire (type de structure 3D, importance du bâti, de la végétation…) pour estimer la LST, le lien avec la température de l’air ou le comportement directionnel de la température.

La proposition CUTE a pour objectif d’estimer la LST pour une visée au nadir en tenant compte des variations locales d’éclairement et de la diversité des matériaux urbains. Ces travaux s’appuient sur la méthode développée par X. Zheng qui a soutenu sa thèse en 2020 à ICUBE et de ceux obtenus dans le cadre de l’APR-CATUT2020, du projet THERMOCITY-SCO2020-2021. Une validation complète utilisera les données de la campagne 2021 AI4GEO-CAMCATT.

La méthode précédente étant développée et validée avec une visée nadir. Une prise en compte des effets directionnels de la température à l’échelle de TRISHNA est nécessaire, ce qui est l’objet de la proposition TeDirLU. L’objectif in fine sera de développer un modèle semi-physique directionnel adapté à la morphologie locale du milieu urbain à l’échelle du pixel TRISHNA afin de « normaliser » les estimations de LST à une visée nadir. Cette étude va reposer dans un premier temps sur la quantification de ces effets locaux à l’aide de données de campagnes aéroportées passées (pilotées par INRAE), complétée par la suite par des simulations DART afin d’évaluer les grandes classes d’organisation urbaine qui sont nécessaires à prendre en compte dans le développement d’un modèle directionnel semi-physique.

Enfin, les travaux sur le lien entre la LST issue des mesures TRISHNA et la température de l’air se poursuivront dans le cadre du projet DIRT dont l’objectif est la préparation de produits adaptés à l’étude des villes. Les travaux menés dans DIRT visent à évaluer l’apport des futures données infrarouge thermique (IRT) TRISHNA pour la cartographie de la température de l’air et d’indices de confort en s’appuyant sur la modélisation en se focalisant sur un quartier de Nantes.

Enfin la proposition ISEULT (UMR ESPACE) (Indicateurs Socio morphologiques En milieu Urbain infrarouge THErmique) a comme objectif le développement d’indicateurs socio-morphologiques en milieu urbain en exploitant les futures données de la campagne 2021 AI4GEO-CAMCATT.

Productions

Publications

Briottet X., Roupioz L., Barda-Chatain R., Rodler A., Guernouti S., Musy M., Nerry F., Lemonsu A., Poutier L., Barillot P., Déliot P., Cerbelaud A., Albitar A., Roujean J.-L., Sobrino J. A., Gadal S., Carroll E., Bridier S., Cassante C., Barbon-Dubosc D., Doublet P., Guilhem de Lataillade A., l.. CAMCATT trial over Toulouse (France): a multisensory experiment to validate TRISHNA urban products. 6th International Symposium: Recent Advances in Quantitative Remote Sensing, University of Valencia; ESA; NASA; EOLAB, Sep 2022, Torrent, Spain. pp.114. ⟨hal-03819097⟩

Gadal S. Recognition of urban structures of Yakutsk by Landsat 8 wintertime thermal images. TRISHNA Days 2022, Mar 2022, Toulouse, France. 2022. ⟨hal-03620513⟩

Briottet X., Roupioz L., Barda-Chatain R., Rodler A., Guernouti S., M. Musy, Nerry F., Lemonsu A., Michel A., Poutier L., Barillot P., Deliot P., Cerbelaud A., Albitar A., Roujean J.-L., Sobrino J. A., Gadal S., Carroll E., Bridier S., Cassante C., Guilhem de Lataillade A., Doublet P., CAMCATT: a multisensor experiment over Toulouse to validate TRISHNA urban products. TRISHNA Days, CNES; ISRO, Mar 2022, Toulouse, France. ⟨hal-03622174⟩

Sites internet présentant le projet

https://trishna.cnes.fr/fr

[2020-2018] CES THEIA / « CES THEIA Artificialisation-Urbanisation »

Porteurs du projet :
Anne Puissant et Sébastien Gadal

Contrats de recherche financés

CES THEIA Artificialisation-Urbanisation

Programme de recherche porté par Anne Puissant (Université de Strasbourg, UMR 7362 LIVE) et co-porté par Sébastien Gadal (Aix-Marseille Université, UMR 7300 ESPACE)

Objectifs du projet

Le CES « Artificialisation – Urbanisation » du Pôle THEIA s’est donné pour objectif (i) de développer l’usage des outils, méthodes et données de télédétection appliqués à cette problématique, et (ii) de valoriser et qualifier les informations et favoriser leur appropriation par les usagers. Du point de vue applicatif, les enjeux sont d’assurer une connaissance de la consommation des surfaces artificialisées pour la gestion des territoires, notamment :

Par la production d’une cartographie nationale historique et actualisée des espaces artificialisés
Par la production régulière d’une cartographie détaillées de ces surfaces grises’ artificialisées (multi-classes) mais aussi des surfaces ‘vertes’ dans les zones urbaines ;
Par la production régulière d’indicateurs spatiaux « qualifiés » (calculs d’incertitudes).
Du point de vue scientifique, les enjeux de ce CES sont :
De développer des méthodes complètement automatiques permettant d’exploiter les données historiques mais aussi en temps court les flux massifs d’images d’Observation de la Terre,
De fournir une information détaillée des surfaces ‘grises’ et ‘vertes’ (multi-classes) fondée sur l’utilisation conjointe d’images disponibles (multi-résolution, optique/radar) et sur l’utilisation des données existantes ;
De développer des indicateurs pertinents pour décrire l’état et la dynamique des phénomènes ;
De qualifier les informations produites (incertitudes des cartographies et indicateurs) ;
De développer des méthodes d’accompagnement / appropriation ;
De valoriser les jeux de données existants (en termes de données de référence).

De manière plus précise, cinq CES-produits ont été identifiés, pour répondre à ces enjeux applicatifs et scientifiques :

Le premier produit appelé « Tache artificialisée » a un objectif de production sur la France entière de la tache artificialisée avec une fréquence de production au minimum annuelle, à 10m de résolution spatiale et à l’aide des données disponibles dans THEIA (SPOT, LANDSAT, Sentinel 1&2, etc.) ;
Le deuxième produit appelé « Urbanisation » vise un niveau de détail supplémentaire et a pour objectif de fournir, à l’aide de données disponibles à haute et à très haute résolution spatiale, une information détaillée sur les différentes composantes ‘grises’ en termes de morphologie urbaine (morphotypes de tissus urbains : dense, discontinu, zones commerciales et industrielles, emprises routières) ;
Le troisième produit appelé « Végétation urbaine » s’intéresse à la composante ‘verte’ du milieu urbain en se focalisant plus particulièrement sur la composante 3D de la végétation ;
Le quatrième produit appelé « Indicateurs urbains » vise à produire des indicateurs sur l’état et/ou la dynamique du milieu urbain en fonction de la part de la végétation, la densité du bâti, … mais également sur la qualité de l’information extraite (degré d’incertitudes) ;
Le cinquième produit appelé « Valorisation des données » vise à produire un jeu de données libre pour l’exploitation des données THEIA via un « contest » de classification en milieu urbain. Il s’agira de proposer à la communauté scientifique un jeu de données (d’entraînement et de test) réparti sur toute la France associé à une interface web de validation. Chaque chercheur pourra ainsi valider automatiquement, sur le site du projet TOSCA, ses méthodes de classification. Les vérités terrain, obtenues par photo interprétation sur des sites variés, seront développées dans le cadre de ce projet.
L’objectif est bien de proposer au sein du CES des produits différents de ceux proposés par Copernicus (ex. HR Layer Imperviousness), par leur nature, du fait de leur meilleure résolution spatiale, et de leur plus grande fréquence de mise à jour potentielle ou de par leur plus grande exhaustivité sur le territoire. Il s’agira par ailleurs de valoriser la masse de données image à haute et très haute résolution spatiale déjà existante et mise à disposition par le CNES et via le pôle Theia (SWH, SPOT6, Pléiades, etc), ainsi que les séries de données Sentinel 1 et 2 disponibles, respectivement depuis 2014 et 2015.

L’ensemble de ces données nous permettra d’améliorer les connaissances sur le milieu urbain et sera complémentaire en termes de produits fournis et de développements effectués notamment au sein des différents CES de THEIA (dont OSO, Albédo, maladies infectieuses, Pays du Sud, changement).

Productions

Pôle Theia
Bulletin du Pôle de données et de services surfaces continentales, n°7, Mai 2017. En ligne : https://fr.calameo.com/read/004095310eff430c4ea0f
Publications
Sébastien Gadal, Walid Ouerghemmi. Multi-Level Morphometric Characterization of Built-up Areas and Change Detection in Siberian Sub-Arctic Urban Area: Yakutsk. ISPRS International Journal of Geo-Information, MDPI, 2019, 8 (3), pp.129. ⟨10.3390/ijgi8030129⟩. ⟨hal-02056619⟩
Paul Gérard Gbetkom, Sébastien Gadal, Ahmed El Aboudi, Alfred Homère Ngandam Mfondoum, Mamane Barkawi Mansour Badamassi. Mapping of Built-up Areas in the Cameroonians Shores of Lake Chad and its Hinterland through based Object Classification of Sentinel 2 Data. Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, Institute of Advanced Scientific Research, 2019, 11 (11), pp.1034-1040. ⟨hal-02437543 ⟩Vilena Efremova, Yuri Danilov, Sébastien Gadal. Заторные наводнения на реке лена на территории городского округа Г. Якутск. Meridian , Издательство ИП Осенина Ирина Леонтьевна, 2019, « Холод как преимущество. Города и криолитозона: традиции, инновации, креативность » (« Cold as an advantage. Cities and Cryolitozone: traditions, innovations, creativity »), 20 (2), pp.113-118. ⟨hal-02471752⟩

Sébastien Gadal. CES THEIA Artificialisation-Urbanisation. [Rapport de recherche] CNRS ESPACE UMR 7300 ; AMU – Aix Marseille Université. 2019, pp.60. ⟨hal-03154447⟩

Sébastien Gadal. The key-issues of the Geographic Knowledge in Remote Sensing Image Processing Artificial Intelligence. ISPRAS Open Conference 2019: 25 Anniversary of the Ivannikov Institute for Systems Programming of the RAS, Russian Academy of Sciences, Dec 2019, Moscou, Russia. ⟨hal-02396728⟩

Anne Puissant, Arnaud Le Bris, Vincent Thiérion, Thomas Corpetti, Thibault Catry, Sébastien Gadal, Xavier Briottet, Rémy Cression, Nicolas S Baghdadi, Arnaud Sellé. Innovative Methods and Products of the » Urbanization and Artificialization » Scientific Expertise Centre. Living Planet Symposium 2019, May 2019, Milan, Italy. 2019. ⟨hal-02135846⟩

Sébastien Gadal. Multi-Temporal multi-scalar modelling of the dynamics of urban landscape changes by remote sensing. GIS Yakutsk 2019: GIS for Digital Development, NEFU, Apr 2019, Yakutsk, Russia. ⟨hal-02098320⟩

Sébastien Gadal. Les modèles de connaissance dans les traitements des images satellitaires. Journée ECCOREV : Intelligence Artificielle et Big Data, Nov 2018, Aix-en-Provence, France. ⟨hal-01935674⟩

Sébastien Gadal. Resilience and Adaptation: Monitoring Urban Changes in the Context of Risk Exposures, Climate and Societal Changes (Yakutia). UGI: Practical Geography and XXI Century Challenges, Academy of Science, Jun 2018, Moscow, Russia. pp.91. ⟨hal-01813091⟩

Anne Péné-Annette, Jūratė Kamičaitytė-Virbašienė, Sébastien Gadal. Emerging cities in pioneer mining fronts: the examples of Guyana Plateau and Yakutia (Siberia). 2018 IGU Urban Commission Annual Meeting Urban Challenges in a complex World – Key factors for urban growth and decline, Aug 2018, Montreal, Canada. ⟨hal-01858545⟩

Paul Gérard Gbetkom, Sébastien Gadal, Ahmed El Aboudi, Homère Ngandam. Mapping of built-up areas in the Cameroonians shores of Lake Chad and its hinterland through based object classification of Sentinel 2 images. GEOBIA 2018: From pixels to ecosystems and global sustainability, Jun 2018, Montpellier, France. ⟨hal-01826863⟩

Sébastien Gadal. Enjeux et transition énergétique en Arctique russe. Urbanisations, énergies renouvelables et nucléarisation. Atelier DUREE : Urbanisation, ruralisation et consommation d’énergie, Université Paris Diderot Paris 7 -Université Paris 13 Paris Nord – IFSTTAR – PLEIADE – LIED -CESSMA, Nov 2017, Paris, France. ⟨hal-01817047⟩

Angelija Bučienė, Sébastien Gadal, Jelena Galinienė, Viktoras Gailius. Žemaičių Naumiesčio seniūnijos kraštovaizdžio geografinė-retrospektyvinė analizė. Geologija. Geografija, 2017, 3 (1), pp.25-36. ⟨10.6001/geol-geogr.v3i1.3467⟩. ⟨hal-01533111⟩

Gintautas Mozgeris, Sébastien Gadal, Donatas Jonikavičius, Lina Straigyte, Walid Ouerghemmi, et al.. The Potential of Imaging from Ultra-Light Aircraft for Urban Tree Inventories: Case Study in Kaunas, Lithuania. IUFRO – 125th Anniversary Congress 2017, Sep 2017, Freiburg, Germany. IUFRO, pp.430, 2017, Interconnecting Forest, Science, and People. ⟨hal-01595684⟩

Jelena Galinienė, Inga Dailidiene, Sébastien Gadal, Viaceslav Jurkin. Land cover change as a consequence of natural and human impact: SE Baltic Sea region example. The 11th Baltic Sea Science Congress “Living along gradients: past, present, future”, Jun 2017, Rostock, Germany. 2017, ⟨10.13140/RG.2.2.18447.38560⟩. ⟨hal-01544672⟩

Jelena Galiniene, Inga Dailidiene, Sébastien Gadal, Viaceslav Jurkin. Žemės paviršiaus kaita ir termiškumas: Lietuvos pajūrio pavyzdžiu. Jūros ir krantų tyrimai 2017, Apr 2017, Palanga, Lithuania. 2017. ⟨hal-01533110⟩

Site internet présentant le projet

https://www.theia-land.fr/urbain/

[2018-2014] HYEP / « Hyperspectral imagery for Environmental urban Planning »

Porteur du projet :
Christiane Weber, dont
Sébastien Gadal (WP1)

Contrats de recherche financés

Hyperspectral imagery for Environmental urban Planning

Programme de recherche porté par Christiane Weber (CNRS, UMR TETIS), où Sébastien Gadal (Aix-Marseille Université, UMR 7300 ESPACE) est responsable du WP1 : Bases de données morpho-spectrales

Objectifs du projet

La population mondiale se regroupe dans les centres urbains restructurant aux niveaux locaux et régionaux les territoires. Ces espaces sont caractérisés par des processus paradoxaux d’une part un étalement au détriment des écosystèmes naturels ou agricoles et d’autre part une densification du tissu. Ces processus combinés ont impacté les caractéristiques climatiques des échelles locales et régionales (Shafri et al., 2012), ainsi que les processus biotiques et abiotiques des milieux environnants (Voogt and Oki, 2003). Des besoins en information de plus en plus conséquents ont suivi cette évolution, renforcés par l’émergence de logiques de développement durable, à différentes échelles spatiales et de compétence territoriale. Les données satellites actuels fournissent des informations limitées, les caractéristiques du milieu urbain complexifiant leur utilisation, par la forte dynamique interne, l’hétérogénéité spatiale des éléments, des formes géométriques (horizontales et verticales), la variété de matériaux et la présence d’ombre. La cartographie des surfaces, l’état de la végétation, le suivi du vieillissement des matériaux, la caractérisation de la biodiversité végétale (Miller & Small, 2003) recouvrent des champs d’investigation de plus en plus sensibles.

Différents travaux montrent l’apport de l’imagerie hyperspectrale par rapport à l’imagerie multispectrale. Pour Platt et Goetz (2004) les performances de la classification de surfaces urbaines obtenues avec des images acquises par le spectro-imageur Aviris sont supérieures à celles obtenues avec des données Landsat ETM+. Plus récemment. Tan et Wang (2007) évaluent le gain apporté par l’instrument hyperspectral CHRIS/PROBA sur la classification et l’utilisation des milieux urbains par rapport aux données ASTER (3 bandes VISNIR). Plusieurs auteurs (Chen, 2008) illustrent les limitations de capteurs multi-spectraux pour la caractérisation des surfaces imperméables par rapport à l’imagerie hyperspectrale. L’identification des espèces végétales et le relevé sanitaire de la végétation (Mc Kinney, 2002) peut être un atout pour les Trames vertes et bleues.

La richesse et la complexité des matériaux et des formes dans les centres urbains requièrent des spécificités spectrales allant du visible au SWIR (<2.5 µm). Herold et al. (2003), a démontré que les spectromètres offrant une résolution spectrale élevée sur un domaine spectral continu permettaient de mieux identifier (par rapport aux capteurs habituels) et spatialiser des informations sur les sols, la végétation et les matériaux (Chen, 2008 ; Pascucci et al. 2010) et de leur état.

La taille moyenne des objets urbains se situe entre 10 et 20 m (Cutter et al. 2004). Aussi, une résolution de 5 m ou mieux est considérée comme nécessaire pour une représentation des objets urbains (bâtiments, routes), de la végétation (Jansen et al. 2012), ou de la planification du territoire (Wania & Weber, 2007). La contribution des données EnMAP dans un contexte de développement et de planification urbaine a été récemment étudiée par Heldens et al. (2011), mais la résolution spatiale de 30 m fournit des informations inadaptées au niveau du quartier.

Compte tenu des caractéristiques géométriques du milieu, les capacités d’un instrument tel qu’HYPXIM combinant haute résolution spectrale (imageur hyperspectral) et spatiale (imageur panchromatique) devraient permettre d’étudier des objets de taille inférieure à 5 m avec une capacité à couvrir le domaine spectral 0.4 à 2.5 µm. L’imagerie hyperspectrale peut ainsi lever certains des verrous identifiés mais nécessite de mieux cerner les spécificités du milieu et des éléments constitutifs (géométrie, propriétés spectrales). Ce projet a pour objectif de justifier la mission HYPXIM (hyperspectral français) par rapport aux missions existantes et futures, de définir des moyens de traitements pour utiliser ces images et de constituer une base de données morpho-spectrales adaptée à ces différentes missions.

Productions

Publications

Sébastien Gadal, Gintautas Mozgeris, Donatas Jonikavicius, Jūratė Kamičaitytė, Walid Ouerghemmi. A Spectral Database for the Recognition of Urban Objects in Kaunas City: Performance and Morphometric Issues. Sandra Krikstanaviciute. Advanced Construction Architecture: Raw Materials and Circular Economy in the Built Environment, Sep 2020, Kaunas, Lithuania. Kaunas University of Technology, pp.71-72, 2020, ⟨10.5557/e01.2669-1922.2020⟩. ⟨hal-02951336⟩

Sébastien Gadal. Hyperspectral recognition of the urban vegetation using spectral library. Example of Kaunas (Lithuania). GIS Yakutsk 2019: GIS for Digital Development, NEFU, Apr 2019, Yakutsk, Russia. ⟨hal-02098302⟩

Gintautas Mozgeris, Vytautė Juodkienė, Donatas Jonikavičius, Lina Straigytė, Sébastien Gadal, et al.. Ultra-Light Aircraft-Based Hyperspectral and Colour-Infrared Imaging to Identify Deciduous Tree Species in an Urban Environment. Remote Sensing, MDPI, 2018, 10 (10), ⟨10.3390/rs10101668⟩. ⟨hal-01903469⟩

Walid Ouerghemmi, Sébastien Gadal, Gintautas Mozgeris, Donatas Jonikavičius. Urban Vegetation Mapping by Airborne Hyperspectral Imagery: Feasability and Limitations. WHISPER 2018 : 9th Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing, Sep 2018, Amsterdam, Netherlands. pp.245-249. ⟨hal-01884425⟩

Walid Ouerghemmi, Sébastien Gadal, Gintautas Mozgeris. Urban Vegetation Mapping using Hyperspectral Imagery and Spectral Library. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2018, IEEE, Jul 2018, Valencia, Spain. pp.1632-1635. ⟨hal-01852849⟩

Christiane Weber, Rahim Aguejdad, Xavier Briottet, Josselin Aval, Sophie Fabre, et al.. Hyperspectral Imagery for Environmental Urban Planning. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2018, IEEE, Jul 2018, Valencia, Spain. pp.1628-1631. ⟨hal-01852844⟩

Christiane Weber, Xavier Briottet, Clément Mallet, Sébastien Gadal, Yannick Devile, et al.. HYEP – Hyperspectral Imagery for Environmental Urban Planning. Journées ADEME / ANR – La recherche au service de la transition énergétique, Jun 2018, Issy-les-Moulineaux, France. 2018. ⟨hal-01875894⟩

Sébastien Gadal, Walid Ouerghemmi, Gintautas Mozgeris, Romain Barlatier. Recognition of urban vegetation by hyperspectral airborne high-resolution VNIR imager (Kaunas, Lithuania). 6e édition : colloque groupe hyperspectral SFTP-GH, IRSTEA, May 2018, Montpellier, France. pp.47. ⟨hal-01803803⟩

Sébastien Gadal, Walid Ouerghemmi. Cartographie de la végétation urbaine par imagerie aéroportée hyperspectrale sur la ville de Kaunas (Lituanie). TEMU 2018 : Atelier Télédétection pour l’Etude des Milieux Urbains, Laboratoire Image, Ville, Environnement, UMR 7362 – Laboratoire ICUBE, UMR 7357 – Université de Strasbourg – THEIA – CNES, Mar 2018, Strasbourg, France. ⟨hal-01817060⟩

Gintautas Mozgeris, Sébastien Gadal, Donatas Jonikavičius, Lina Straigyte, Walid Ouerghemmi, et al.. The Potential of Imaging from Ultra-Light Aircraft for Urban Tree Inventories: Case Study in Kaunas, Lithuania. IUFRO – 125th Anniversary Congress 2017, Sep 2017, Freiburg, Germany. IUFRO, pp.430, 2017, Interconnecting Forest, Science, and People. ⟨hal-01595684⟩

Walid Ouerghemmi, Sébastien Gadal, Gintautas Mozgeris, Donatas Jonikavičius, Weber Christiane. Urban objects classification by spectral library: feasibility and applications. JURSE 2017, Prashanth Reddy Marpu; Hussein Abdulmuttalib, Mar 2017, Dubai, United Arab Emirates. p23-27, ⟨10.1109/JURSE.2017.7924629⟩. ⟨hal-01492072⟩

Sébastien Gadal, Walid Ouerghemmi. Urban objects recognition feasibilities by airborne hyperspectral and multispectral remote sensing. Spatial Accuracy 2016, Jul 2016, Montpellier, France. pp.101-108. ⟨hal-01352525⟩

Sébastien Gadal, Walid Ouerghemmi. Morpho-spectral objects classification by hyperspectral airborne imagery. 8th Workshop in Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing, Aug 2016, Los Angeles, United States. pp.349-353. ⟨hal-01359702⟩

Gintautas Mozgeris, Sébastien Gadal, Donatas Jonikavičius, Lina Straigyte, Walid Ouerghemmi, et al.. Hyperspectral and color-infrared imaging from ultra-light aircraft: Potential to recognize tree species in urban environments. 8th Workshop in Hyperspectral Image and Signal Processing: Evolution in Remote Sensing, Aug 2016, Los Angeles, United States. pp.542-546. ⟨hal-01359643⟩

Christiane Weber, Sébastien Gadal, Xavier Briottet, Clément Mallet. Apport de l’imagerie hyperspectrale pour la planification urbaine. SAGEO 2016 – Spatial Analysis and Geomatics, Dec 2016, Nice, France. pp.454-462. ⟨hal-01687903⟩

Sébastien Gadal, Walid Ouerghemmi. Identification of urban objects using spectral library combined with airborne hyperspectral imaging. 4e colloque du Groupe Hyperspectral de la Société Française de Photogrammétrie et Télédétection (SFPT-GH), Institut polytechnique de Grenoble, May 2016, Grenoble, France. ⟨hal-01819313⟩

Walid Ouerghemmi, Sébastien Gadal, Gintautas Mozgeris, Vytautė Juodkienė, Donatas Jonikavičius, et al.. Generation of urban objects spectral database using laboratory hyperspectral imager in Kaunas city (Lithuania). 4e colloque du Groupe Hyperspectral de la Société Française de Photogrammétrie et Télédétection (SFPT-GH), Institut polytechnique de Grenoble, May 2016, Grenoble, France. ⟨hal-01819945⟩

Sébastien Gadal, Walid Ouerghemmi. Morpho-Spectral Recognition of Dense Urban Objects by Hyperspectral Imagery. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Copernicus GmbH (Copernicus Publications), 2015, XL-3/W3, pp.433-438. ⟨hal-01349835⟩

Références de projets

https://www.researchgate.net/project/GEOINFORMATION-AI-Remote-Sensing-Image-Analysis-Geomatic-Modelling-Geographic-Knowledge-Processing-and-Territorial-Geo-Simulation

https://www.researchgate.net/project/A-METROPOLIS-Urbanisation-Modelling-Socio-Environmental-Challenges-and-Geopolical-Issues-of-Metropolisations

https://www.researchgate.net/project/BALTICS-Baltic-and-Nordic-Studies-Post-Soviet-Transformations-Coastal-Changes-Territorial-Development-Convergences-and-Environmental-Issues

Site internet présentant le projet

https://hyep.cnrs.fr/

Contrat	Contrat de recherche industriel
Co-contractant	CNES TOSCA

Contrat	Contrats de R&D avec des industriels Accords cadre CNES/CNRS (appel à projets)
Co-contractant	CNES

Contrat	ANR
Co-contractant	présentation du projet sur le site de l’ANR

Catégorie : ONERA

[2025-2021] TRISHNA axe URBAIN CAMCATT / « Thermal infraRed Imaging Satellite for High-resolution Natural resource Assessment »

Équipe scientifique

[2020-2018] CES THEIA / « CES THEIA Artificialisation-Urbanisation »

Équipe scientifique

[2018-2014] HYEP / « Hyperspectral imagery for Environmental urban Planning »

Équipe scientifique