Segmentation sémantique d'images aériennes historiques pour la cartographie du couvert arboré passé à partir d'une adaptation de domaine entre images aériennes récentes et anciennes.

Par Thierry Gaubert (post-doctorant Dynafor)

Les images aériennes d'archive de l'IGN constituent une source unique pour cartographier l'occupation du sol passé, notamment le couvert arboré, par segmentation sémantique. La segmentation sémantique des images aériennes historiques présente cependant plusieurs défis, en particulier le manque d'annotations pour réaliser l'apprentissage supervisé. Pour contourner le manque d'annotations, il est possible de réaliser l’adaptation de domaine entre images aériennes actuelles annotées et historiques. Les images récentes sont transformées pour reproduire les propriétés radiométriques et texturales des images historiques, tout en conservant leur contenu sémantique, permettant ensuite de réaliser l'entrainement supervisé d'un modèle de segmentation. Les travaux présentés réalisent la tâche d'adaptation de domaine par des modèles génératifs et explorent le couplage entre tâches d'adaptation et de segmentation.