Inscription et étapes du concours

 

  • Le lancement du concours a eu lieu jeudi 16 mars de 17h à 18h au FabSpace de Toulouse. Une seconde session de lancement a également eu lieu le jeudi 23 mars de 17h à 18h au FabSpace de Toulouse. A cette occasion, nous vous avons présenté le challenge et son contexte, et vous avez participé à un atelier de prise en main de la plateforme.
  • La restitution a eu lieu devant un jury le jeudi 6 avril de 17h à 19h au FabSpace de Toulouse.
  • Sur toute la durée du concours (3 semaines), vous pouviez accéder à la plateforme depuis n’importe quelle connexion internet. Vous avez été accueillis au FabSpace de Toulouse sur les créneaux d’ouverture pour vous retrouver entre participants. Nous avons également assuré un support technique le jeudi 23 mars toute la journée et le jeudi 30 mars après-midi au FabSpace de Toulouse, et par email ou sur le forum entre temps.

Principe

L’objectif est d’explorer les données Copernicus d’observation de la Terre (images satellites Sentinelle 2) afin d’estimer la population d’une zone d’intérêt.

L’estimation de la population est fondamentale pour fournir les services aux populations locales. Par exemple, avant d’engager une opération de sauvetage ou une action humanitaire, les ONG doivent estimer la population locale le plus précisément possible. Les approches traditionnelles comme l’exploitation de données de recensement sont possibles mais coûteuses en temps. L’analyse des données satellitaires multi-spectrales est un processus plus rapide et moins coûteux pour estimer la population. Compter le nombre de bâtiments peut fournir une première estimation ; cela peut cependant ne pas être suffisant puisque les gens dans différents endroits dans le monde ne vivent pas de la même façon, la population peut varier en été et en hiver dans différents lieux touristiques, ou la population peut varier en fonction de l’accès aux services publics ou à des commodités etc.

Modalités

Dans le cadre de ce concours, les participants devront estimer la population de différentes zones. Pour atteindre cet objectif, nous fournissons un ensemble d’images satellites (pré-traitées à partir d’images Copernicus Sentinelle 2). Les limites des zones d’intérêt sont fournies sous forme de shapefiles. Les images satellites pré-traitées ainsi que les métadonnées des images originales (Copernicus) sont fournies.

Les participants sont autorisés à utiliser toute autre ressource qu’ils jugent utile. En outre, la plate-forme en ligne FabSpace et le personnel fourniront un soutien sur demande.

Format de restitution pour la participation

  • Un fichier contenant l’estimation de la population.
  • Une description succincte de la méthode utilisée.
  • Les participants devront également décrire les ressources qu’ils ont utilisées pour résoudre le challenge et indiquer dans quelle mesure les images Sentinelle 2 ont été efficaces.
  • Des exemples de services qui pourraient s’appuyer sur cette application.

Critères d’évaluation

  • Efficacité de l’estimation (en comparaison avec la valeur connue d’une estimation ONG).
  • Originalité de la méthode utilisée pour l’estimation.
  • Originalité et potentialité des applications proposées.

Ensemble de données

L’ensemble des données est composé de :

  • Fichiers ESRI : un par région d’intérêt ; chaque région est divisée en plusieurs zones pour lesquelles la population doit être estimée. Le fichier possède les attributs nécessaires.
  • Ville de Lusaka : Les sous-zones sont basées sur les Divisions Opérationnelles, une unité définie par Médecins Sans Frontières en 2016. Cette organisation a divisé la ville de Lusaka en 83 unités. Pour cette région, l’ensemble de données comprend : (1) un fichier ESRI comprenant des informations de localisation et des attributs, (2) des images satellites Sentinelle 2 couvrant la zone en deux images et pour chaque image il y a 1 à 12 bandes, (3) XML Méta données associées aux fichiers images.
  • Ouest de l’Ouganda : En Ouganda, il y a 17 subdivisions et pour cette région, les ensembles de données sont : (1) le fichier ESRI, y compris les informations de localisation et d’attributs; (2) des images satellites Sentinelle 2 couvrant la zone en cinq images; 1 à 9 bandes, (3) métadonnées XML associées aux fichiers images.

Les images de télédétection fournies proviennent de la plate-forme Sentinelle 2. Les images sont multi-spectre et sans nuage téléchargées à partir de Sentinel Data Hub (https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home). Les images ont été coupées pour correspondre à la boîte de délimitation des zones d’intérêt. Les bandes pour les images de cette plate-forme ont des résolutions spatiales différentes: 10 mètres pour les bandes B2 (490nm), B3 (560nm) B4 (665 nm) et B8 (84nm). 20 m pour les bandes B5 (705nm), B6 ​​(749nm) B7 (783 nm), B8a (865 nm) B11 (1610 nm) et B12 (2190 nm). Pour l’analyse, les participants utiliseront probablement des bandes rouges, vertes et bleues ou, dans certains cas, des bandes infrarouges proches de 10 mètres de résolution.

Les informations concernant l’image originale sont fournies dans des fichiers XML. Ces fichiers contiennent des informations telles que la date et l’heure de capture, le mode capteur, le numéro d’orbite, l’id des fichiers de qualité, etc. Vous trouverez d’autres informations concernant les produits Sentinelle 2 ainsi que la structure des fichiers dans le manuel Utilisateur Sentinel 2 (https://sentinel.esa.int/documents/247904/685211/Sentinel-2_User_Handbook).

Les images que nous proposons sont stockées dans des fichiers compressés avec la structure suivante:

[NOM DE LA RÉGION D’ÉTUDE] : Lusaka ou l’Ouganda.
[Shp] : Ce dossier contient un shapefile avec les limites des zones d’étude.
[Sentinel2]
[ID_OF_SATELLITE_IMAGE] : Id original de l’image comme dans le Sentinel Data Hub.
[Bandes] : Ce dossier contient les bandes de l’image. Chaque bande est un fichier geoTiff. Chaque bande correspond à une certaine bande électromagnétique capturée par le capteur.
[Xml] : ce dossier contient les fichiers XML qui contiennent des informations concernant les images. Les informations s’appliquent à la source d’origine (avant le découpage d’image). En utilisant les informations contenues dans ce fichier, un utilisateur peut obtenir l’ensemble de données original.

Dans ce challenge, nous nous intéressons à la quantification de la population dans deux régions d’intérêt géographiquement séparées (Lusaka et Ouest de l’Ouganda). Pour réaliser cette tâche, les participants identifieront les ensembles de données pertinents :

  • Télédétection : Images suggérées par les organisateurs du challenge.
  • D’autres images de télédétection accessibles aux participants.
  • Ensembles de données d’une nature autre que la télédétection, à la disposition des participants.