WO2009138654A1 - Procédé et dispositif d'établissement de carte représentative de zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse, carte et support d'enregistrement associés - Google Patents

Procédé et dispositif d'établissement de carte représentative de zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse, carte et support d'enregistrement associés Download PDF

Info

Publication number
WO2009138654A1
WO2009138654A1 PCT/FR2009/050735 FR2009050735W WO2009138654A1 WO 2009138654 A1 WO2009138654 A1 WO 2009138654A1 FR 2009050735 W FR2009050735 W FR 2009050735W WO 2009138654 A1 WO2009138654 A1 WO 2009138654A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
zones
areas
factor
pathogen
Prior art date
Application number
PCT/FR2009/050735
Other languages
English (en)
Inventor
Cécile FILHOL-VIGNOLLES
Jean-Pierre Lacaux
Jacques-André NDIONE
Antonio GÜELL
Murielle Lafaye
Yves Tourre
Original Assignee
Centre National D'etudes Spatiales
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Centre National D'etudes Spatiales filed Critical Centre National D'etudes Spatiales
Publication of WO2009138654A1 publication Critical patent/WO2009138654A1/fr

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/003—Maps
    • G09B29/006—Representation of non-cartographic information on maps, e.g. population distribution, wind direction, radiation levels, air and sea routes
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Definitions

  • the present invention relates to a method and a device for establishing maps representative of areas of risk of proliferation of a disease.
  • the object of the present invention is to propose a method or a device making it possible to obtain representative maps of zones of risk of proliferation of an infectious disease.
  • the subject of the invention is a method of establishing a map representing a geographical location and delimiting on this geographical location zones of risk of proliferation of an infectious disease (M) caused by a pathogenic agent, characterized in that the method comprises the following steps: a) defining, based on environmental and climatic information collected in situ as a function of the pathogenic agent, at least one factor (F, F ') for developing and transmitting the pathogen, called factor; (b) acquire at least one satellite image of the geographical location on a predefined scale; c) processing the or each image acquired to generate at least a first and a second image on each of which zones of presence of the factor (F, F ') are extracted; d) determining the areas common to both the extracted areas of the first image and the areas extracted from the second image; and e) establishing a map representing said common areas, said common areas being areas of risk of proliferation of the infectious disease
  • the method comprises one or more of the following characteristics taken separately or in combination: in step d) the method further comprises the following steps:
  • the method comprises the following steps: defining satellite image acquisition characteristics from environmental and climatic information collected in situ as a function of the pathogen;
  • the method may also comprise, for each defined factor (F, F '), the following steps: d1) selecting at least one treatment (P1, P2) showing the defined factor (F, F) '); d2) processing the or each image acquired by the or each selected process (P1, P2) to obtain at least first and second processed images; d3) determining at least one threshold value (S) of the defined factor (F, F ') from which the pathogen is likely to develop; d4) extracting from or from each processed image the pixels having a digital count higher or lower than the determined threshold value (S), said pixels forming extracted zones, - in step d3) the method comprises a step of determining a first (S c m ⁇ n, S m ⁇ n) and a second (S c max, S c max) threshold values defined factor (F, F '); wherein step d4) comprises a step of extracting the pixels having a digital count greater than the first threshold value (S c mn , S a mm ), said pixels
  • the method further comprises the following steps: i) calculating the number (A) of pixels of the first zones and the number (B) of pixels of the second zones of a defined processed image; j) calculating the average (C) between the number (A) of pixels of the first zones and the number (B) of pixels of the second zones; k) calculating the difference (D) between the number (A) of pixels of the first zones and the number (B) of pixels of the second zones; I) calculating the uncertainty coefficient (I) of the defined processed image, said uncertainty coefficient being the ratio between on the one hand the difference (D) divided by two and on the other hand the average (C) ; m) repeat steps i) to I) for each image processed and combine the uncertainty coefficients (I) calculated for each processed image to obtain the uncertainty coefficient of the map representing the areas of risk of proliferation of the infectious disease (M),
  • the satellite image acquisition characteristics comprise at least one characteristic among the acquisition frequency of the satellite images of the geographical location, the spatial scale and the spatial and spectral resolution of the satellite images acquired,
  • the step of defining at least one factor (F, F ') comprises the following steps: - determine the type of transmission of the infectious disease (M) among the following types: air-borne diseases, water-borne diseases and vector-borne diseases;
  • the method may also comprise the following steps:
  • step b) is carried out at a current time t, the method comprising the following steps, for each factor (F, F '): - define a time evolution graph of the factor (F, F'); the graph comprising a first value (F1) of the factor at the current moment t and a second value (F2) of the factor at a later moment t + 1
  • step b) the or each image has been acquired during step b) at a current instant t, the method comprising the following steps:
  • the invention also relates to an information recording medium that includes instructions for executing a method when these instructions are executed by an electronic computer.
  • the invention also relates to a map representing at a geographical location areas of risk of proliferation of an infectious disease (M) caused by a pathogen, said map being obtained from a process according to the method of the invention.
  • the invention also relates to a device for establishing a map representing a geographical location and delimiting on this geographical location zones of risk of proliferation of an infectious disease (M) caused by a pathogen, the device comprises: - a a unit for defining at least one factor (F, F ') for development and transmission of the pathogen from environmental and climatic information collected in situ as a function of the pathogen;
  • - u nity of acq u isition of at least a satellite image of the geographical location on a predefined scale; a processing unit of the or each image acquired to generate at least a first and a second image on which zones of presence of a development factor (F, F ') are extracted;
  • FIG. 1 is a simplified diagram of the establishment device according to the invention.
  • FIGS. 2A, 2B are diagrams of the card-making method according to the invention
  • FIGS. 3A and 3B are diagrams of an alternative embodiment of a part of the establishment method according to the invention.
  • FIG. 5 is a simplified diagram illustrating the diagram of FIGS. 4A and 4B.
  • the card-making device 2 comprises calculation means 4 of the computer type, databases of FIG. data 6, 7, 8, 9 connected to the computer 4, and means 10 for acquiring satellite images suitable for communicating with the computer 4.
  • the database 6 comprises the list of satellites currently in operation, as well as the acquisition characteristics of the satellite images of each of these satellites.
  • Satellites are, for example, MODIS, MERIS, JASON, SPOT, NOAA-AVHRR, Terra-SARX, Quickbird, Ikonos.
  • the characteristics of acquisition of satellite images include the geographical location of the geographical locations imaged by the various sensors onboard the satellites, the satellite image acquisition frequency of these places, the spatial scale, the spatial resolution and spectral acquired satellite images.
  • Spatial resolution is the size of the smallest land objects that can be detected by on-board sensors. It can therefore be likened to the minimum distance that must exist between two objects on the ground in order to be correctly distinguished.
  • the spectral resolution corresponds to the ability of a detection sensor to distinguish two neighboring wavelengths. It is therefore characterized by the number and the width of the spectral bands (that is to say the wavelengths) in which the onboard sensor works on board the satellite.
  • the spatial scale is the area of coverage imaged by the on-board sensors.
  • the database 7 comprises environmental and climatic information collected in situ according to the type of transmission of the infectious disease M.
  • the database 8 includes methods for processing satellite images capable of highlighting a factor F, F 'of development and transmission of the pathogen.
  • These processes include, for example, the SST4 process, the OC3 process of the National Aeronautics and Space Administration, better known under the name of NASA, or the ALGAE1 and ALGAE2 process, the process making the suspended material appear and the "Yellow" substance of the European Space Agency better known under the name of ESA, the OC5 process of the French Institute of Research for the Exploitation of the MER, better known under the name of NFREMER, the method of detection of temporary pools (larval breeding sites) of the National Center for Space Studies better known under the name of CNES and the public interest group MEDIAS- France.
  • These processing methods are provided with correspondences between the digital counts of the processed image and the development factor highlighted by the processing. For example, a numerical count of 50 corresponds to a temperature of 5 ° C.
  • the treatment processes do not only show development factors representative of a state such as temperature or chlorophyll concentration but also development factors such as a particular color to highlight a favorable environment for the development of the pathogen.
  • the database 9 includes images representing areas of presence of living beings at different spatial scales. These images are hereinafter called stand images.
  • the images in this database 9 have been previously established based on the distribution of living organisms likely to catch the disease, the characterization of their habitat types, the immunity of the population and the epidemiological model of the disease. sickness.
  • a living being is a human or an animal capable of being infected by the pathogen of the infectious disease M. These are called hosts.
  • the database 9 is regularly updated.
  • the image acquisition means 10 comprise sensors embedded on satellites 24 and capable of imaging a geographical location 26 and transmitting the resulting satellite image to the computer 4 via the communication unit 16.
  • the computer 4 comprises a man-machine interface 12, a selection unit 14 connected to the interface 12 and a communication unit 16 connected to the selection unit 14 and the interface 12.
  • the communication unit 16 is able to exchange data with the satellite image acquisition means 10.
  • the computer 4 further comprises a processing unit 18 connected to the communication unit 16 and to the selection unit 14, and a determination unit 20 connected to the processing unit 18.
  • the determining unit 20 is able to generate a card 22 representative of zones 23 of proliferation risk of an infectious disease M.
  • the computer 4 is also adapted to receiving environmental and climatic information taken from the place 26 by means of a sampling device 28.
  • mapping method is described below in an exemplary embodiment of maps representative of areas of risk of proliferation of cholera.
  • the method can be applied to other diseases, such as for example Rift Valley fever, malaria, dengue fever, chikungunya, respiratory diseases related to pollution, etc.
  • the method begins with a step 30 of determining the pathogen.
  • this agent is Vibrio cholerae.
  • Infectious disease M may be an airborne disease, a waterborne disease, or a vector-borne disease.
  • cholera is a water-borne disease.
  • environmental and climatic information is determined according to the type of transmission of the infectious disease M.
  • environmental and climatic information includes data on aerosol and gas concentrations of atmospheric constituents, climatic data, and information of transmissibility between a living being likely to be affected. infected with the pathogen of the infectious disease M, also called host-agent contact data.
  • the environmental and climatic information includes information on the ecology of infectious agents (vibrio, virus, bacterium, parasite %), microbiological data, environmental data, climate data and host-agent contact data.
  • infectious disease M is a vector-borne disease
  • environmental and climatic information relates to vector data, ie, mosquitoes, ticks, rodents, birds, and so on.
  • vector data include animal biology data, entomological data, environmental data, climate data, microbiological data and host-vector contact data.
  • microbiological data determined include daily in situ measurement of Vibrio cholerae density at several experimental sites, and daily in situ measurement of chlorophyll-a, phytoplankton and zooplankton concentrations.
  • Environmental data includes daily in situ measurements of the salinity, acidity and chemical composition of water.
  • Climatic data concern the daily in situ measurement of the water temperature.
  • the host-agent contact data includes ocean current tracking data.
  • development factors and F, F 'transmission of the pathogen are determined from the environmental and climatic information collected in situ and stored in the database 7.
  • a development and transmission factor is a characteristic of the terrestrial, atmospheric or climatic environment favoring the appearance and growth of a pathogen.
  • these F, F 'factors include sea surface temperature, sea chlorophyll-a concentration, sea current, and algal concentration.
  • the factors of development are for example the surface of stagnant water, the beat of temporary ponds, the temperature of the air, the humidity rate, the rainfall, the surface of zones in vegetation, etc. .
  • the satellite image acquisition characteristics are defined according to the environmental and climatic information and the development and transmission factors of the pathogen.
  • This information is used to define the appropriate time scale, spatial scale and spatial resolution.
  • the time scale makes it possible to determine the acquisition frequency of the satellite images.
  • these features include the location of geographic locations imaged by satellite sensors, satellite image acquisition frequency, and spatial and spectral resolution.
  • the acquisition characteristics of the satellite images include a spatial resolution of 1 Km over a portion of the site 26 having an area of 100 Km to 1000 Km, with an acquisition frequency of images daily to weekly , and wavelengths between blue and thermal infrared.
  • the selection unit 14 selects from the database 6 one or more satellites satisfying the satellite image acquisition characteristics defined in step 34.
  • satellites selected from these acquisition characteristics are the MODIS, MERIS and JASON satellites.
  • the MODIS satellite is capable of transmitting daily satellite images of the place 26 with a spatial resolution of 1 Km.
  • the MERIS satellite is capable of transmitting daily satellite images of the place 26 with a spatial resolution of 300 m.
  • the JASON satellite is capable of providing daily images of the current of place 26 with a spatial resolution of 1/8 degree.
  • the selection unit 14 then transmits via the communication unit 16 a request for satellite images to the satellite image acquisition means 10.
  • the selected satellites 24 take the satellite image of the location 26 and transmit it to the processing unit 18 via the communication unit 16.
  • the selection unit 14 selects several processing methods of each satellite image received by the communication unit 16.
  • the methods of treatment are determined so as to reveal areas of presence of a development factor of the pathogen.
  • the acquired satellite images are processed by the selected processing methods.
  • the satellite image generated by the MERIS satellite is processed by ESA standard algorithms to obtain images representing concentrations of algae and suspended material as well as the presence of yellow substances called "Yellow" substance.
  • the data acquired by the JASON satellite are processed to obtain current data.
  • the satellite image 39 acquired by the MODIS satellite is processed by the NASA SST4 algorithm to obtain representative images of sea surface temperatures.
  • This satellite image 39 is processed by the IFREMER processing method.
  • This satellite image 39 is also processed by the NASA OC3 processing method to obtain an image 40 representing chlorophyll-a concentrations, shown in Figure 2B.
  • the satellite image 39 is also processed by the processing methods
  • a user defines for each development and transmission factor at least a threshold value S of a quantity of this factor.
  • This threshold value S defines the quantity of the development factor at from which the pathogen is likely to develop. This input is performed using the man-machine interface 12.
  • a development factor F, F ' has been highlighted on each processed image 40, 42.
  • a threshold value of this development factor F, F' is entered for the processing of this image 40, 42.
  • the development factor F highlighted on the processed image 40 relates to the concentration of chlorophyll-a and the development factor F 'highlighted in the processed image 40 relates to the concentration of algae.
  • a threshold value Sc of a concentration of chlorophyll-a F of 0.7 mg / m 3 is determined and entered, via the man-machine interface 12, for the post-processing of the image 40, and a threshold value Sa d an algae concentration F 'of 0.9 mg / m 3 is determined and entered for the post-treatment of the image 42.
  • the processing unit 18 extracts the zones 46 of chlorophyll-a concentrations by searching for pixels having a numerical count greater than the threshold value Sc entered for the chlorophyll-a factor. Similarly, it extracts zones 47 from the presence of algae by searching for pixels having a numerical count greater than the threshold value Sa seized for the algae factor.
  • the digital count is the physical measurement made by a sensor embedded on the satellite on a pixel in a given wavelength range.
  • the determination unit 20 extracts common areas 52 from areas 46 of high concentration of chlorophyll-a, highlighted in the image 40, and zones 47 of high concentration of algae, put highlighted by the ALGAE2 treatment in image 42.
  • the determination unit 20 establishes an image 53 representing the pixels belonging to both the zones 46 extracted from the image 40 and the zones 47 extracted from the image 42. These pixels form zones 52 of potential presence. of the pathogen.
  • a stand image 56 is selected by the selection unit 14 in the database 9 so that this stand image 56 represents the same geographical location as the place in step 36 and in such a way that the image 56 is at the same scale and at the same spatial resolution as those defined during the step 34.
  • Zones 58 of presence of beings The living image capable of catching the disease M is delineated on this stand image 56.
  • this stand image 56 is obtained by processing a satellite image acquired by the satellite 24 at the spatial scale and resolution determined at In this case, the chosen treatment makes it possible to highlight the living beings likely to catch the disease.
  • the settlement image 56 of the place 26 includes two zones 58 for the presence of living beings capable of catching cholera.
  • the determination unit 20 determines common areas 23 at both the living presence zones 58 of the stand image 56 and the zones 52 of the potential presence of the pathogen. of the image 53 generated in step 51 to obtain a map 22 representative of cholera proliferation risk zones 23, as shown in FIG. 2B.
  • the computer 4 daily establishes new representative maps of risk areas from the satellite images it receives each day from the satellite 24.
  • the processing unit 18 is able to correct the satellite images received as a function of environmental information taken from the place 26 and transmitted by the sampling device 28.
  • This environmental information comprises, for example, water samples. .
  • the process stops at step 51.
  • the image 53 constitutes a map on which the zones 52 are areas of the risk of proliferation of the infectious disease M.
  • the method according to the invention comprises instead of steps 44 to 51, the steps 62 to 77 illustrated in FIGS. 3A and 3B.
  • the processing step 38 is followed by a step 62 of determining a minimum threshold value S c mn and a maximum threshold value S c max of the development factor F highlighted on the image processed. 40.
  • This step 62 is followed by a step 64 during which the processing unit 18 determines the pixels having a digital count greater than the minimum threshold value S c mm , said pixels forming first zones 66 of the processed satellite image. 40, and the pixels having a digital count comprised between the minimum threshold values S c mn and maximum S c max , said pixels forming second zones 67 of the processed satellite image.
  • Steps 62 and 64 are also implemented for the second image 42.
  • a minimum threshold value S a min and a maximum threshold value S a max are determined for the development factor F 'highlighted on FIG. image 42.
  • the pixels having a digital count greater than the minimum threshold value S a mm and the pixels having a digital count between the minimum threshold values S a mm and maximum S a max are determined. These pixels form first 68 and second 69 zones respectively of the image 42.
  • the determination unit 20 establishes an image 70 representing the pixels belonging to both the first zones 66 of the first image 40 and the first areas 68 of the second image 42, said pixels forming areas 71 of very likely presence of a pathogen and therefore high risk.
  • the determining unit 20 determines the pixels belonging to both the first 66 and second 67 areas of the first image 40, and the second areas 69 of the second image 42, and the pixels belonging to both the first 68 and second 69 zones of the second image 42 and the second zones 67 of the first image 40; said pixels forming areas 72 less likely presence of the pathogen and therefore low risk.
  • the image 70 therefore represents zones of high risk, materialized by the lines 71, and zones of lower risk materialized by the lines 72. There is therefore a high risk of being infected by the disease M in the zones 71, and low risk in the areas 72.
  • the determination unit 20 calculates the difference D between the number A of pixels of the first zones 66 and the number B of pixels of the second zones 67, and then calculates during a step 76 the ratio between the difference D calculated during step 75, divided by 2 and the average number C calculated in step 74.
  • This report defines an uncertainty coefficient I of the first processed image 40.
  • Steps 73 to 76 are implemented for the second processed image 42.
  • the determination unit 20 combines, during a step 77, the set of estimated uncertainty coefficients I for each processed image 40, 42.
  • the combination of these uncertainty coefficients of each processed image corresponds to the coefficient d overall uncertainty of the image 70 of the areas of risk of proliferation of a disease.
  • Steps 55 and 59 are applied to the image 70 to obtain a new map with two levels of risk and taking into account areas of presence of living beings.
  • the process stops at step 65.
  • the image 70 constitutes a map on which the zones 71, 72 are zones of risk of proliferation of the infectious disease M.
  • the zones 66 and 67 are determined by photo interpretation, that is to say by visual delimitation of zones without making an automatic discrimination from the threshold values S or S c mn and S c max .
  • a variant of the establishment method according to the invention is illustrated. This variant makes it possible to obtain predictive images 122, 222 of the zones of risk of proliferation of the infectious disease M.
  • a predictive image is a prediction image of the evolution of the zones at a time subsequent to the moment of acquisition of the satellite images.
  • a temporal evolution graph 80 of the development factor is defined i from the environmental and climatic information collected in situ and from a predefined evolution model that is for example stored in the base 7.
  • the evolution model makes it possible to understand the spatial evolution of the development factor over time.
  • the size of the extracted zones 46 of the first image 40 during the step 45 is modified according to the evolution graph 80.
  • Step 82 is performed for a first image 40, acquired during step 36 at a current time t.
  • the size of the extracted zones 46 is modified proportionally to the ratio of the difference between a first F1 and a second F2 values of the factor, and of the variation of time between the current instant t and a subsequent instant t + 1.
  • This modification is carried out a number of times corresponding to the number of predictive images that one wishes to obtain. For example, in FIG. 4A, two predictive images 140, 240 at subsequent times t + 1 and t + 2 have been established from the first image 40 acquired at the current instant t.
  • the temporal evolution graph 80 chosen to carry out the step 82 corresponds to the evolution graph of the factor that has been highlighted during the processing of the image to which this graph will be applied.
  • the satellite image 39 has been processed by the processing method
  • step 82 the factor F evolution graph is used to modify the size of the extracted areas 46 of the first image 40.
  • the satellite image 39 was treated by the treatment method P2 to reveal the development factor F '.
  • the evolution graph of the factor F ' is used to modify the size of the extracted zones 47 of the second image 42.
  • steps 78 and 82 are repeated for each processed image.
  • a graph 88 of temporal evolution of the distribution of living beings is defined. This graph 88 is for example derived from the database 9.
  • the size of the zones 58 of the stand image 56 is modified according to the graph 88.
  • the modification of the size of the zones 58 is proportional to the ratio of the difference between a first distribution value R1 defined at the current moment t and a second distribution value R2 defined at the subsequent time t + 1 divided by the variation of time between the current instant t and the subsequent instant t + 1.
  • the stand image 56 has been established at a current instant t which substantially corresponds to the acquisition instant of the satellite image 39.
  • the subsequent instant t + 1 of the evolution graph 88 corresponds substantially to the moment t + 1 of the evolution graph 80.
  • the stand images 1 56 and 256 created at time t + 1 and respectively at time t + 2 are predictive images of stand.
  • This step is performed for each moment t + 1, t + 2 for which predictive images have been made at corresponding times substantially.
  • a graph 96 of temporal evolution of the density of pathogen D is defined, for example from the climatic and environmental information determined during step 82 or from a model evolution of the density of the pathogen.
  • This graph 96 is for example stored in the database 7.
  • the zones 23, 123, 223 of proliferation risk of the infectious disease M of the map 22, 122, 222 established at time t, at time t + 1 and respectively at 1 moment t + 2 are labeled according to the pathogen density. This marking is for example made according to a scale 100 of pre-established colors.
  • the method makes it possible to obtain a map 22 representative of the gravity of the risk at a current instant t and predictive maps 122, 222 of the gravity of the risk at the subsequent instants t + 1 and t + 2.
  • the marking step 98 is performed after the determination step 51 for a single image 53 acquired at the instant t by marking the common areas 52 as a function of a pathogen density information present in the common areas and scale 100 pre-established scoring according to the pathogen density.
  • the marking step 98 is performed after the modification step 82 on the predictive images 140, 240 obtained by this modification step.
  • the invention also relates to a card obtained by this method, as well as an information recording medium comprising instructions for executing this method.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

L'invention concerne un procédé d'établissement d'une carte (22, 53) délimitant des zones (23, 52) de risque de prolifération d'une maladie infectieuse provoquée par un agent pathogène. Le procédé comporte les étapes suivantes : définir au moins un facteur de développement et de transmission de l'agent pathogène; acquérir au moins une image satellite du lieu géographique; traiter (37, 38, 44, 45) l'image pour générer au moins une première (40) et une deuxième (42) images sur chacune desquelles des zones de présence du facteur sont extraites; déterminer (51, 59) les zones communes (23, 52) à la fois aux zones (46) extraites de la première image (40,42) et de la deuxième image; et lesdites zones communes étant des zones de risque de prol ifération de la maladie infectieuse. L'invention concerne également un dispositif d'établissement de carte, un support d'enregistrement et une carte obtenue par ce procédé.

Description

Procédé et dispositif d'établissement de carte représentative de zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse, carte et support d'enregistrement associés
La présente invention concerne un procédé et un dispositif d'établissement de cartes représentatives de zones de risque de prolifération d'une maladie.
Il est connu d'établir des cartes de prévisions météorologiques à partir du traitement d'images satellite.
Toutefois, il n'est pas connu de procédé ou de dispositif permettant d'obtenir des cartes représentatives de zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse à partir du traitement d'images satellite.
La présente invention a pour but de proposer un procédé ou un dispositif permettant d'obtenir des cartes représentatives de zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse.
A cet effet, l'invention a pour objet un procédé d'établissement d'une carte représentant un lieu géographique et délimitant sur ce lieu géographique des zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse (M) provoquée par un agent pathogène, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes suivantes : a) définir à partir d'informations environnementales et climatiques recueillies in situ en fonction de l'agent pathogène, au moins un facteur (F, F') de développement et de transmission de l'agent pathogène, appelé facteur ; b) acquérir au moins une image satellite du lieu géographique à une échelle prédéfinie ; c) traiter la ou chaque image acquise pour générer au moins une première et une deuxième images sur chacune desquelles des zones de présence du facteur (F, F') sont extraites ; d) déterminer les zones communes à la fois aux zones extraites de la première image et aux zones extraites de la deuxième image ; et e) établir une carte représentant lesdites zones communes, lesdites zones communes étant des zones de risque de prolifération de la maladie infectieuse
(M).
Suivant des modes particuliers de réalisation, le procédé comporte l'une ou plusieurs des caractéristiques suivantes prises isolément ou en combinaison : - à l'étape d) le procédé comporte en outre les étapes suivantes :
- obtention d'une image représentant le lieu géographique à l'échelle prédéfinie et délimitant des zones de présence d'êtres vivants susceptibles d'être infectés par la maladie infectieuse (M), ladite image étant appelée image de peuplement ;
- détermination de zones communes à la fois aux zones extraites de la première image, aux zones extraites de la deuxième image et aux zones de présence d'êtres vivants de l'image de peuplement,
- à l'étape b) le procédé comporte les étapes suivantes : - définir des caractéristiques d'acquisition d'images satellite à partir des informations environnementales et climatiques recueillies in situ en fonction de l'agent pathogène ;
- sélectionner dans une base de données au moins un satellite présentant les caractéristiques d'acquisition définies, ladite base de données comportant les caractéristiques d'acquisition d'images de télédétection de plusieurs satellites ; et
- acquérir au moins une image satellite du lieu géographique à l'aide du ou de chaque satellite sélectionné,
- à l'étape d) le procédé peut également comprendre en outre pour chaque facteur défini (F, F'), les étapes suivantes : d1 ) sélectionner au moins un traitement (P1 , P2) faisant apparaître le facteur défini (F, F') ; d2) traiter la ou chaque image acquise par le ou chaque traitement sélectionné (P1 , P2) pour obtenir au moins une première et une deuxième images traitées ; d3) déterminer au moins une valeur seuil (S) du facteur défini (F, F') à partir de laquelle l'agent pathogène est susceptible de se développer ; d4) extraire de ou de chaque image traitée les pixels ayant un compte numérique supérieur ou inférieur à la valeur seuil déterminée (S), lesdits pixels formant des zones extraites, - à l'étape d3) le procédé comprend une étape de détermination d'une première (Sc mιn, Sa mιn) et d'une deuxième (Sc max, Sc max) valeurs seuil du facteur de défini (F, F') ; dans lequel l'étape d4) comprend une étape d'extraction des pixels ayant un compte numérique supérieur à la première valeur seuil (Sc mιn, Sa mm), lesdits pixels formant des premières zones de ou de chaque image traitée ; et une étape d'extraction des pixels ayant un compte numérique compris entre la première (Sc mm, Sa mιn), et la deuxième (Sc max, Sa max), valeurs seuil, lesdits pixels formant des deuxièmes zones de ou de chaque image traitée ; et dans lequel l'étape e) comprend une étape d'établissement d'une carte représentant les pixels appartenant aux premières zones de la première et de la deuxième images traitées, lesdits pixels formant des zones de présence manifeste d'un agent pathogène, ladite carte représentant les pixels appartenant aux deuxièmes zones de la première et de la deuxième images traitées, lesdits pixels formant des zones de présence potentielle de l'agent pathogène,
- le procédé comprend en outre les étapes suivantes : i) calculer le nombre (A) de pixels des premières zones et le nombre (B) de pixels des deuxièmes zones d'une image traitée définie ; j) calculer la moyennne (C) entre le nombre (A) de pixels des premières zones et le nombre (B) de pixels des deuxièmes zones ; k) calculer l'écart (D) entre le nombre (A) de pixels des premières zones et le nombre (B) de pixels des deuxièmes zones ; I) calculer le coefficient d'incertitude (I) de l'image traitée définie, ledit coefficient d'incertitude étant le rapport entre d'une part l'écart (D) divisé par deux et d'autre part la moyenne (C) ; m) répéter les étapes i) à I) pour chaque image traitée et combiner les coefficients d'incertitude (I) calculés pour chaque image traitée pour obtenir le coefficient d'incertitude de la carte représentant les zones de risque de prolifération de la maladie infectieuse (M) ,
- les caractéristiques d'acquisition d'images satellite comprennent au moins une caractéristique parmi la fréquence d'acquisition des images satellite du lieu géographique, l'échelle spatiale et la résolution spatiale et spectrale des images satellite acquises,
- l'étape de définition d'au moins un facteur (F, F') comprend les étapes suivantes : - déterminer le type de transmission de la maladie infectieuse (M) parmi les types suivants : maladies à transmission par l'air, maladies à transmission hydrique et maladies à transmission par vecteurs ;
- déterminer des informations environnementales et climatiques en fonction du type de la maladie infectieuse (M) déterminé ; et
- définir le ou chaque facteur (F, F') en fonction desdites informations environnementales et climatiques,
- une étape de correction de chaque image traitée à partir de prélèvements d'informations environnementales prélevées in situ en fonction de l'agent pathogène,
- le procédé peut également comprendre les étapes suivantes :
- rechercher la densité (D) d'agent pathogène présente dans les zones communes de la carte,
- marquer les zones communes de la carte en fonction d'une échelle de marquage préétablie en fonction de la densité (D) d'agent pathogène, ledit marquage représentant la gravité du risque de prolifération de la maladie infectieuse (M),
- à l'étape b) est réalisée à un instant courant t, le procédé comprenant les étapes suivantes, pour chaque facteur (F, F') : - définir un graphe d'évolution temporelle du facteur (F, F') ; le graphe comportant une première valeur (F1 ) du facteur à l'instant courant t et une deuxième valeur (F2) du facteur à un instant ultérieur t+1
- modifier la taille des zones extraites de la ou de chaque image proportionnellement au rapport de la différence entre la prem ière (F1 ) et la deuxième (F2) valeurs du facteur, et de la variation de temps entre l'instant courant t et l'instant ultérieur t+1 ; et
- établir au moins une image prédictive du facteur représentant les zones modifiées, lesdites zones modifiées représentant les zones de présence du facteur à l'instant ultérieur t+1 , - l'image de peuplement a été établie à un instant courant t, le procédé comportant en outre les étapes suivantes :
- définir un graphe d'évolution temporelle de la répartition des êtres vivants susceptibles d'être infectés par la maladie infectieuse (M) ; le graphe comportant une première (R1 ) et une deuxième (R2) valeurs de répartition à l'instant courant t et respectivement à un instant ultérieur t+1 ;
- modifier la taille des zones de l'image de peuplement proportionnellement au rapport de la différence entre la première (R1 ) et la deuxième (R2) valeurs de répartition, et la variation de temps entre l'instant courant t et l'instant ultérieur t+1 ; et
- établ ir au moins une image prédictive de peuplement représentant lesdites zones modifiées, lesdites zones modifiées représentant les zones de répartition des êtres vivants à l'instant ultérieur t+1 , - une étape de détermination des zones communes entre les zones modifiées de l'image prédictive du facteur et les lesdites zones modifiées de l'image prédictive de peuplement, l'instant courant t et l'instant ultérieur t+1 considérés dans le graphe d'évolution temporelle du facteur (F, F') étant sensiblement identique à l'instant courant t et l'instant ultérieur t+1 considérés dans le graphe d'évolution temporelle de la répartition des êtres vivants,
- la ou chaque image a été acquise au cours de l'étape b) à un instant courant t, le procédé comprenant les étapes suivantes :
- définir un graphe d'évolution temporelle de la densité d'agent pathogène (D) ; le graphe (96) comportant une valeur (D1 ) de densité à un instant ultérieur t+1 ;
- créer une image prédictive représentative de la gravité du risque de prolifération de la maladie infectieuse (M) à l'instant ultérieur t+1 en marquant les zones de présence du facteur (F, F') de la ou chaque image en fonction du marquage correspondant à la valeur (D1 ) de densité de l'échelle de marquage préétablie.
L'invention concerne également un support d'enregistrement d'informations qui comporte des instructions pour l'exécution d'un procédé lorsque ces instructions sont exécutées par un calculateur électronique.
L'invention concerne également une carte représentant sur un lieu géographique des zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse (M) provoquée par un agent pathogène, ladite carte étant obtenue à partir d'un procédé conforme au procédé de l'invention. L'invention concerne également un dispositif d'établissement d'une carte représentant un lieu géographique et délimitant sur ce lieu géographique des zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse (M) provoquée par un agent pathogène, le dispositif comporte : - une unité de définition d'au moins un facteur (F, F') de développement et de transmission de l'agent pathogène à partir d'informations environnementales et climatiques recueillies in situ en fonction de l'agent pathogène ;
- u ne u n ité d 'acq u isition d 'au moins u ne image satellite du lieu géographique à une échelle prédéfinie ; - une unité de traitement de la ou chaque image acquise pour générer au moins une première et une deuxième images sur lesquelles des zones de présence d'un facteur de développement (F, F') sont extraites ;
- une unité de détermination de zones communes à la fois aux zones extraites de la première image et aux zones extraites de la deuxième image, lesdites zones communes étant des zones de risque de prolifération de la maladie infectieuse (M) ; l'unité de détermination étant propre à établir une carte représentant lesdites zones communes.
L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple et faite en se référant aux dessins annexés sur lesquels :
- la figure 1 est un schéma simplifié du dispositif d'établissement selon l'invention ;
- les figures 2A, 2B sont des diagrammes du procédé d'établissement de cartes selon l'invention ; - les figures 3A et 3B sont des diagrammes d'une variante de mise en œuvre d'une partie du procédé d'établissement selon l'invention ;
- les figures 4A et 4b des diagrammes d'une variante de mise en œuvre d'une partie du procédé d'établissement selon l'invention ; et
- la figure 5 est un schéma simplifié illustrant le diagramme des figures 4A et 4B.
En référence à la figure 1 , le dispositif 2 d'établissement de cartes selon l'invention comprend des moyens de calcul 4 de type ordinateur, des bases de données 6, 7, 8, 9 reliées à l'ordinateur 4, et des moyens 10 d'acquisition d'images satellite propres à communiquer avec l'ordinateur 4.
La base de données 6 comprend la liste des satellites actuellement en fonctionnement, ainsi que les caractéristiques d'acquisition des images satellite de chacun de ces satellites.
Les satellites sont par exemple les satellites MODIS, MERIS, JASON, la série SPOT, NOAA-AVHRR, Terra-SARX, Quickbird, Ikonos.
Les caractéristiques d'acquisition d'images satellite comprennent notamment la localisation géographique des lieux géographiques imagés par les différents capteurs embarqués à bord des satellites, la fréquence d'acquisition d'images satellite de ces lieux, l'échelle spatiale, la résolution spatiale et spectrale des images satellite acquises.
La résolution spatiale correspond à la taille des plus petits objets terrestres pouvant être détectés par les capteurs embarqués. Elle peut donc être assimilée à la distance m inimale devant exister entre deux objets au sol pour être correctement distingués.
La résolution spectrale correspond à l'aptitude d'un capteur de détection à distinguer deux longueurs d'onde voisines. Elle se caractérise donc par le nombre et la largeur des bandes spectrales (c'est-à-dire les longueurs d'onde) dans lesquelles travaille le capteur embarqué à bord du satellite.
L'échelle spatiale est la zone de couverture imagée par les capteurs embarqués.
La base de données 7 comprend des informations environnementales et climatiques recueillies in situ en fonction du type de transmission de la maladie infectieuse M.
La base de données 8 comprend des procédés de traitement des images satellite propres à mettre en évidence un facteur F, F' de développement et de transmission de l'agent pathogène.
Ces procédés comprennent par exemple le procédé SST4, le procédé OC3 de l'Administration Nationale de l'Aéronautique et de l'Espace plus connue sous le nom de NASA, ou le procédé ALGAE1 et ALGAE2, le procédé faisant apparaître la matière suspendue et la « Yellow » substance de l'Agence Spatiale Européenne plus connue sous le nom de ESA, le procédé OC5 de l'Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la MER plus connu sous le nom de NFREMER, le procédé de détection des mares temporaires (gîtes larvaires) du Centre National d'Etudes Spatiales plus connu sous le nom du CNES et du groupement d'intérêt public MEDIAS-France. Ces procédés de traitement sont fournis avec des correspondances entre les comptes numériques de l'image traitée et le facteur de développement mis en évidence par le traitement. Par exemple, un compte numérique de 50 correspond à une température de 5° C.
Les procédés de traitement ne font pas uniquement apparaître des facteurs de développement représentatifs d'un état tels que la température ou la concentration en chlorophylle mais également des facteurs de développement tels qu'une couleur particulière permettant de mettre en évidence un milieu favorable au développement de l'agent pathogène.
La base de données 9 comprend des images représentant des zones de présence d'êtres vivants à différentes échelles spatiales. Ces images sont appelées ci-après images de peuplement.
Les images de cette base de données 9 ont été préalablement établies en fonction de la distribution des êtres vivants susceptibles d'attraper la maladie, de la caractérisation de leurs types d'habitat, de l'immunité de la population et du modèle épidémiologique de la maladie.
Selon l'invention, un être vivant est un humain ou un animal susceptible d'être infecté par l'agent pathogène de la maladie infectieuse M. On parle alors d'hôtes.
La base de données 9 est régulièrement mise à jour. En référence à la figure 1 , les moyens d'acqu isition d'images 10 comprennent des capteurs embarqués sur des satellites 24 et propres à imager un lieu géographique 26 et à transmettre l'image satellite résultante à l'ordinateur 4, via l'unité de communication 16. Pour des raisons de simplification, un seul satellite a été représenté sur la figure 1. L'ordinateur 4 comprend une interface homme-machine 12, une unité de sélection 14 reliée à l'interface 12 et une unité de communication 16 reliée à l'unité de sélection 14 et à l'interface 12. L'unité de communication 16 est apte à échanger des données avec les moyens 10 d'acquisition d'images satellite.
L'ordinateur 4 comprend en outre une unité de traitement 18 reliée à l'unité de communication 16 et à l'unité de sélection 14, et une unité de détermination 20 reliée à l'unité de traitement 18.
L'u n ité de déterm i nation 20 est propre à générer u ne carte 22 représentative de zones 23 de risque de prolifération d'une maladie infectieuse M.
L'ordinateur 4 est également propre à recevoir des informations environnementales et climatiques prélevées sur le lieu 26 à l'aide d'un dispositif de prélèvement 28.
Le procédé d'établissement de cartes selon l'invention est décrit ci-dessous dans un exemple de réalisation de cartes représentatives de zones de risque de prolifération du choléra. Toutefois, le procédé peut être appliqué à d'autres maladies, telles que par exemple la fièvre de la vallée du Rift, le paludisme, la dengue, le chikungunya, les maladies respiratoires liées à la pollution, etc.
En référence à la figure 2A, le procédé débute par une étape 30 de détermination de l'agent pathogène. Dans le cas de la maladie du choléra, cet agent est le Vibrio cholerae.
Au cours d'une étape 31 , le type de transmission de la maladie est déterminé. La maladie infectieuse M peut être une maladie à transmission par l'air, une maladie à transmission hydrique ou une maladie à transmission par vecteurs.
Par exemple, le choléra est une maladie à transmission hydrique.
Au cours d'une étape 32, des informations environnementales et climatiques sont déterminées en fonction du type de transmission de la maladie infectieuse M.
Par exemple, pour une maladie infectieuse M transmise par l'air, les informations environnementales et climatiques concernent les données sur les concentrations en aérosols et en gaz des constituants atmosphériques, les données climatiques et des informations de transmissibilité entre un être vivant susceptible d'être infecté par l'agent pathogène de la maladie infectieuse M, aussi appelées données de contact hôte-agent.
Lorsque la malad ie infectieuse M est à transmission hydrique, les informations environnementales et climatiques comprennent des informations sur l'écologie des agents infectieux (vibrion, virus, bactérie, parasite...), des données microbiologiques, des données environnementales, des données climatiques et des données de contact hôte-agent.
Lorsque la maladie infectieuse M est une maladie à transmission par vecteurs, les informations environnementales et climatiques concernent des données relatives aux vecteurs, c'est-à-dire aux moustiques, aux tiques, aux rongeurs, aux oiseaux, etc. Ces données comprennent des données de biologie animale, des données entomologiques, des données environnementales, des données climatiques, des données microbiologiques et des données de contact hôte-agent vecteurs.
Dans l'exemple de la maladie du choléra, les données microbiologiques déterminées comprennent la mesure journalière in situ de la densité de Vibrio cholerae sur plusieurs sites expérimentaux, et la mesure journalière in situ de la concentration en chlorophylle-a, phytoplanctons et zooplanctons. Les données environnementales comprennent des mesures journalières in situ de la salinité, de l'acidité et de la composition chimique de l'eau.
Les données climatiques concernent la mesure journalière in situ de la température de l'eau.
Les données de contact hôte-agent comprennent des données de suivi de courantologie des océans.
Les informations environnementales et climatiques sont recueillies in situ, puis stockées dans la base de données 7.
Au cours d'une étape 33, des facteurs de développement et de transmission F, F' de l'agent pathogène sont déterminés à partir des informations environnementales et climatiques recueillies in situ et stockées dans la base de données 7.
Selon l'invention, un facteur de développement et de transmission est une caractéristique du milieu terrestre, atmosphérique ou climatique favorisant l'apparition et la croissance d'un agent pathogène. Dans l'exemple du choléra, ces facteurs F, F' comprennent la température de la surface de la mer, la concentration en chlorophylle-a de la mer, la courantologie de la mer et la concentration en algues. Pour d'autres maladies, les facteurs de développement sont par exemple la surface d'eaux stagnantes, le battement des mares temporaires, la température de l'air, le taux d'humidité, la pluviométrie, la surface de zones en végétation, etc.
Au cours d'une étape 34, les caractéristiques d'acquisition d'images satellite sont définies en fonction des informations environnementales et climatiques et des facteurs de développement et de transmission de l'agent pathogène.
Ces informations permettent de définir l'échelle temporelle, l'échelle spatiale et la résolution spatiale adéquates. L'échelle temporelle permet de déterminer la fréquence d'acquisition des images satellite.
Comme vu précédemment, ces caractéristiques comprennent la localisation des lieux géographiques imagés par les capteurs des satellites, la fréquence d'acquisition des images satellite et la résolution spatiale et spectrale.
Dans l'exemple du choléra, les caractéristiques d'acquisition des images satellite comprennent une résolution spatiale de 1 Km sur une portion du lieu 26 ayant une superficie de 100 Km à 1000 Km, avec une fréquence d'acquisition des images de journalière à hebdomadaire, et des longueurs d'onde comprises entre le bleu et l'infrarouge thermique.
Au cours d'une étape 35, l'unité de sélection 14 sélectionne dans la base de don nées 6 un ou pl usieurs satel l ites répondant aux caractéristiques d'acquisition d'images satellite définies au cours de l'étape 34.
Dans l'exemple du choléra, les satellites sélectionnés à partir de ces caractéristiques d'acquisition sont les satellites MODIS, MERIS et JASON.
Le satellite MODIS est apte à transmettre de façon journalière des images satellite du lieu 26 avec une résolution spatiale de 1 Km.
Le satellite MERIS est apte à transmettre des images satellite de façon journalière du lieu 26 avec une résolution spatiale de 300 m.
Le satellite JASON est apte à fournir de façon journalière des images de courantologie du lieu 26 avec une résolution spatiale de 1/8 de degré. L'unité de sélection 14 transmet alors via l'unité de communication 16 une requête d'images satellite aux moyens 10 d'acquisition d'images satellite. Au cours d'une étape 36, les satellites sélectionnés 24 prennent l'image satellite du lieu 26 et la transmettent à l'unité de traitement 18 via l'unité de communication 16.
Au cours d'une étape 37, l'unité de sélection 14 sélectionne plusieurs procédés de traitement de chaque image satellite réceptionnée par l'unité de communication 16.
Les procédés de traitement sont déterminés de façon à faire apparaître des zones de présence d'un facteur de développement de l'agent pathogène.
Au cours d'une étape 38, les images satellite acquises sont traitées par les procédés de traitement sélectionnés.
L'image satellite générée par le satellite MERIS est traitée par des algorithmes standards de l'ESA pour obtenir des images représentant les concentrations en algues et en matière suspendue ainsi que la présence des substances jaunes appelées « Yellow » substance. Les données acquises par le satellite JASON sont traitées pour obtenir des images de courantologie.
L'image satellite 39 acquise par le satell ite MODIS est traitée par l'algorithme SST4 de la NASA pour obtenir des images représentatives de températures de surface de la mer. Cette image satellite 39 est traitée par le procédé de traitement IFREMER
OC5 pour obtenir une image représentant des concentrations en chlorophylle-a.
Cette image satellite 39 est également traitée par le procédé de traitement NASA OC3 pour obtenir une image 40 représentant des concentrations en chlorophylle-a, illustrée sur la figure 2B. L'image satellite 39 est également traitée par les procédés de traitement
ESA ALGAE2 pour obtenir une image 42 faisant apparaître des concentrations en algues, illustrée sur la figure 2B.
Pour des raisons de simplification, seul le post-traitement des images 40 et 42, est décrit ci- dessous, mais l'ensemble des images traitées est post-traité de cette façon.
Au cours d'une étape 44, un utilisateur définit pour chaque facteur de développement et de transmission au moins une valeur seuil S d'une quantité de ce facteur. Cette valeur seuil S définit la quantité du facteur de développement à partir de laquelle l'agent pathogène est susceptible de se développer. Cette saisie est réalisée à l'aide de l'interface homme-machine 12.
Un facteur de développement F, F' a été mis en évidence sur chaque image traitée 40, 42. Une valeur seuil de ce facteur de développement F, F' est saisie pour le traitement de cette image 40, 42.
Dans l'exemple décrit ci-dessus, le facteur de développement F mis en évidence sur l'image traitée 40 concerne la concentration en chlorophylle-a et le facteur de développement F' mis en évidence sur l'image traitée 40 concerne la concentration en algues. Une valeur seuil Sc d'une concentration en chlorophylle-a F de 0.7 mg/m3 est déterminée et saisie, via l'interface homme-machine 12, pour le post traitement de l'image 40, et une valeur seuil Sa d'une concentration en algues F' de 0.9 mg/m3 est déterminée et saisie pour le post traitement de l'image 42.
Au cours d'une étape 45, l'unité de traitement 18 extrait les zones 46 de concentrations en chlorophylle-a par recherche des pixels ayant un compte numérique supérieur à la valeur seuil Sc saisie pour le facteur chlorophylle-a. De même, elle extrait les zones 47 de présence d'algues par recherche des pixels ayant un compte numérique supérieur à la valeur seuil Sa saisie pour le facteur algues. Le compte numérique est la mesure physique faite par un capteur embarqué sur le satellite sur un pixel dans un domaine de longueurs d'onde donné.
Au cours d'une étape 51 , l'unité de détermination 20 extrait des zones communes 52 aux zones 46 de forte concentration en chlorophylle-a, mises en évidence sur l'image 40, et aux zones 47 de forte concentration en algues, mises en évidence par le traitement ALGAE2 sur l'image 42.
A cet effet, l'unité de détermination 20 établit une image 53 représentant les pixels appartenant à la fois aux zones 46 extraites de l'image 40 et aux zones 47 extraites de l'image 42. Ces pixels forment des zones 52 de présence potentielle de l'agent pathogène.
Au cours d'une étape 55, une image 56 de peuplement est sélectionnée par l'unité de sélection 14 dans la base de données 9 de manière à ce que cette image 56 de peuplement représente le même lieu géographique que le lieu géographique 26 imagé au cours de l'étape 36 et de manière à ce que l'image 56 soit à la même échelle et à la même résolution spatiale que celles définies au cours de l'étape 34. Des zones 58 de présence d'êtres vivants susceptibles d'attraper la maladie M sont délimitées sur cette image de peuplement 56. En variante, cette image de peuplement 56 est obtenue par traitement d'une image satellite acquise par le satellite 24 à l'échelle et à la résolution spatiales déterminées au cours de l'étape 34. Dans ce cas, le traitement choisi permet de mettre en évidence les êtres vivants susceptibles d'attraper la maladie. Comme visible sur la figure 2B, l'image de peuplement 56 du lieu 26 comprend deux zones 58 de présence d'êtres vivants susceptibles d'attraper le choléra.
Au cours d'une étape 59, l'unité de détermination 20 détermine des zones communes 23 à la fois aux zones 58 de présence d'êtres vivants de l'image de peuplement 56 et aux zones 52 de présence potentielle de l'agent pathogène de l ' image 53 générée au cours de l 'étape 51 pour obtenir une carte 22 représentative de zones 23 de risque de prolifération du choléra, comme illustré sur la figure 2B.
Selon l'invention, l'ordinateur 4 établit journalièrement de nouvelles cartes représentatives de zones de risque à partir des images satellite qu'il reçoit chaque jour du satellite 24.
En variante, l'unité de traitement 18 est propre à corriger les images satellite reçues en fonction d'informations environnementales prélevées sur le lieu 26 et transm ises par le d ispositif de prélèvement 28. Ces informations environnementales comprennent par exemple des prélèvements d'eau. En variante, le procédé s'arrête à l'étape 51. Dans ce cas, l'image 53 constitue une carte sur laquelle les zones 52 sont des zones du risque de prolifération de la maladie infectieuse M.
Selon un deuxième mode de réalisation de l'invention et dans le but d'établir une incertitude, le procédé selon l'invention comprend à la place des étapes 44 à 51 , les étapes 62 à 77 illustrées sur les figures 3A et 3B.
A cet effet, l'étape de traitement 38 est suivie par une étape 62 de détermination d'une valeur seuil minimale Sc mιn et d'une valeur seuil maximale Sc max du facteur de développement F mis en évidence sur l'image traitée 40. Cette étape 62 est suivie d'une étape 64 au cours de laquelle l'unité de traitement 18 détermine les pixels ayant un compte numérique supérieur à la valeur seuil minimale Sc mm, lesdits pixels formant des premières zones 66 de l'image satellite traitée 40, et les pixels ayant un compte numérique compris entre les valeurs seuil minimale Sc mιn et maximale Sc max, lesdits pixels formant des deuxième zones 67 de l'image satellite traitée.
Les étapes 62 et 64 sont également mises en œuvre pour la deuxième image 42. A cet effet, une valeur seuil minimale Sa mιn et une valeur seuil maximale Sa max sont déterminées pour le facteur de développement F' mis en évidence sur l'image 42.
Les pixels ayant un compte numérique supérieur à la valeur seuil minimale Sa mm et les pixels ayant un compte numérique compris entre les valeurs seuil minimale Sa mm et maximale Sa max sont déterminés. Ces pixels forment des premières 68 et respectivement des deuxièmes 69 zones de l'image 42. Au cours d'une étape 65, l'unité de détermination 20 établit une image 70 représentant les pixels appartenant à la fois aux premières zones 66 de la première image 40 et aux premières zones 68 de la deuxième image 42, lesdits pixels formant des zones 71 de présence très probable d'un agent pathogène et donc de risque élevé. Sur cette image 70, l'unité de détermination 20 détermine les pixels appartenant à la fois aux premières 66 et aux deuxièmes 67 zones de la première image 40, et aux deuxièmes zones 69 de la deuxième image 42, et les pixels appartenant à la fois aux premières 68 et aux deuxièmes 69 zones de la deuxième image 42 et aux deuxièmes zones 67 de la première image 40 ; lesdits pixels formant des zones 72 de présence moins probable de l'agent pathogène et donc de risque faible.
L'image 70 représente donc des zones de risque élevé, matérialisées par les lignes 71 , et des zones de risque plus faible matérialisées par les lignes 72. Il existe donc un risque élevé d'être infecté par la maladie M dans les zones 71 , et un risque faible dans les zones 72.
Puis, au cours d'une étape 73, le nombre A de pixels des premières zones 66 et le nombre B de pixels des deuxièmes zones 67 de la première image 40 sont comptabilisés. Au cours d'une étape 74, l'unité de détermination 20 détermine la moyenne C du nombre de pixels appartenant aux premières 66 et aux deuxièmes 67 zones selon la relation C =
2
Au cours d'une étape 75, l'unité de détermination 20 calcule l'écart D entre le nombre A de pixels des premières zones 66 et le nombre B de pixels des deuxièmes zones 67, puis calcule au cours d'une étape 76 le rapport entre l'écart D calculé au cours de l'étape 75, divisé par 2 et le nombre moyen C calculé à l'étape 74. Ce rapport définit un coefficient d'incertitude I de la première image traitée 40.
Figure imgf000018_0001
Les étapes 73 à 76 sont mises en œuvres pour la deuxième image traitée 42.
Puis, l'unité de détermination 20 combine au cours d'une étape 77 l'ensemble des coefficients d'incertitude I estimés pour chaque image traitée 40, 42. La combinaison de ces coefficients d'incertitude de chaque image traitée correspond au coefficient d'incertitude global de l'image 70 des zones de risque de prolifération d'une maladie.
Cette combinaison consiste par exemple en une somme de ces coefficients, une somme pondérée de ceux-ci, un rapport, etc. Les étapes 55 et 59 sont appliquées à l'image 70 pour obtenir une nouvelle carte présentant deux niveaux de risque et tenant compte des zones de présence des êtres vivants.
En variante, le procédé s'arrête à l'étape 65. Dans ce cas, l'image 70 constitue une carte sur laquelle les zones 71 , 72 sont des zones de risque de prolifération de la maladie infectieuse M.
En variante, les zones 66 et 67 sont déterminées par photo interprétation, c'est-à-dire par délimitation visuelle de zones sans faire une discrimination automatique à partir des valeurs seuil S ou Sc mιn et Sc max.
En référence à la figure 4A, une variante du procédé d'établissement selon l'invention est illustrée. Cette variante permet d'obtenir des images prédictives 122, 222 des zones de risque de prolifération de la maladie infectieuse M. Selon l'invention, une image prédictive est une image de prévision de l'évolution des zones à un instant ultérieur à l'instant d'acquisition des images satellite.
Au cours d'une étape 78, un graphe d'évolution temporelle 80 du facteur de développement est défin i à partir des informations environnementales et climatiques recueillies in situ et d'un modèle d'évolution prédéfini et qui est par exemple stocké dans la base de données 7. Le modèle d'évolution permet d'appréhender l'évolution spatiale du facteur de développement au cours du temps. Au cours d'une étape 82, la taille des zones extraites 46 de la première image 40 au cours de l'étape 45, est modifiée en fonction du graphe d'évolution 80.
L'étape 82 est réalisée pour une première image 40, acquise au cours de l'étape 36 à un instant courant t. La taille des zones extraites 46 est modifiée proportionnellement au rapport de la différence entre une première F1 et une deuxième F2 valeurs du facteur, et de la variation de temps entre l'instant courant t et un instant ultérieur t+1.
Cette modification est réalisée un nombre de fois correspondant au nombre d'images prédictives que l'on souhaite obtenir. Par exemple, sur la figure 4A, deux images prédictives 140, 240 à des instants ultérieurs t+1 et t+2 ont été établies à partir de la première image 40 acquise à l'instant courant t.
Le graphe d'évolution temporelle 80 choisi pour réaliser l'étape 82 correspond au graphe d'évolution du facteur qui a été mis en évidence lors du traitement de l'image à laquelle ce graphe sera appliqué. Par exemple, l'image satellite 39 a été traitée par le procédé de traitement
P1 pour faire apparaître le facteur de développement F. Au cours de l'étape 82, le graphe d'évolution du facteur F est utilisé pour modifier la taille des zones extraites 46 de la première image 40. De même, l'image satellite 39 a été traitée par le procédé de traitement P2 pour faire apparaître le facteur de développement F'. Au cours de l'étape 82, le graphe d'évolution du facteur F' est utilisé pour modifier la taille des zones extraites 47 de la deuxième image 42.
Au cours d'une étape 84, les étapes 78 et 82 sont répétées pour chaque image traitée. Au cours d'une étape 86, un graphe 88 d'évolution temporelle de la répartition des êtres vivants est défini. Ce graphe 88 est par exemple issu de la base de données 9.
Au cours d'une étape 90, la taille des zones 58 de l'image de peuplement 56 est modifiée en fonction du graphe 88.
La modification de la taille des zones 58 est proportionnelle au rapport de la différence entre une première valeur de répartition R1 définie à l'instant courant t et une deuxième valeur de répartition R2 définie à l'instant ultérieur t+1 divisée par la variation de temps entre l'instant courant t et l'instant ultérieur t+1. L'image de peuplement 56 a été établ ie à un instant courant t qui correspond sensiblement à l'instant t d'acquisition de l'image satellite 39. L'instant ultérieur t+1 du graphe d'évolution 88 correspond sensiblement à l'instant t+1 du graphe d'évolution 80.
Les images de peuplement 1 56 et 256 créées à l ' instant t+1 et respectivement à l'instant t+2 sont des images prédictives de peuplement.
Au cours d'une étape 92, les zones communes 123, 223 à la fois aux zones
146 de l'image prédictive 140 à l'instant ultérieur t+1 et aux zones 158 de l'image prédictive 156 de peuplement au même instant ultérieur t+1 sont déterminées.
Cette étape est réalisée pour chaque instant t+1 , t+2 pour lesquelles des images prédictives ont été réalisées à des instants correspondants sensiblement.
Au cours d'une étape 94, un graphe 96 d'évolution temporelle de la densité d'agent pathogène D est défini, par exemple à partir des informations climatiques et environnementales déterminées au cours de l'étape 82 ou à partir d'un modèle d'évolution de la densité de l'agent pathogène. Ce graphe 96 est par exemple stocké dans la base de données 7.
Au cours d'une étape 98, les zones 23, 123, 223 de risque de prolifération de la maladie infectieuse M de la carte 22, 122, 222 établie à l'instant t, à l'instant t+1 et respectivement à l'instant t+2 sont marquées en fonction de la densité d'agent pathogène. Ce marquage est par exemple réalisé en fonction d'une échelle 100 de coloris préétablis.
Ainsi, le procédé permet d'obtenir une carte 22 représentative de la gravité du risque à un instant courant t et des cartes prédictives 122, 222 de la gravité du risque aux instants ultérieurs t+1 et t+2. En variante, l'étape de marquage 98 est réal isée après l'étape de détermination 51 pour une seule image 53 acquise à l'instant t par marquage des zones communes 52 en fonction d'une information de densité d'agent pathogène présent dans les zones communes et de l'échelle 100 de marquage préétablie en fonction de la densité d'agent pathogène.
En variante, l'étape de marquage 98 est réal isée après l'étape de modification 82 sur les images prédictives 140, 240 obtenues par cette étape de modification.
L'invention concerne également une carte obtenue par ce procédé, ainsi qu'un support d'enregistrement d'information comportant des instructions pour l'exécution de ce procédé.

Claims

REVENDICATIONS
1 .- Procédé d'établissement d'une carte (22, 53, 70) représentant un lieu géographique (26) et délimitant sur ce lieu géographique des zones (23, 52, 71 , 72) de risque de prolifération d'une maladie infectieuse (M) provoquée par un agent pathogène, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes suivantes : a) définir (31 , 32, 33) à partir d'informations environnementales et climatiques recueillies in situ en fonction de l'agent pathogène, au moins un facteur (F, F') de développement et de transmission de l'agent pathogène, appelé facteur ; b) acquérir (34, 35, 36) au moins une image satell ite (39) du lieu géographique (26) à une échelle prédéfinie ; c) traiter (37, 38, 44, 45, 62, 64) la ou chaque image acquise (39) pour générer au moins une première (40) et une deuxième (42) images sur chacune desquelles des zones de présence du facteur (F, F') sont extraites ; d) déterminer (51 , 59, 65) les zones communes (23, 52, 71 , 72) à la fois aux zones (46, 66, 67) extraites de la première image (40) et aux zones (47, 68, 69) extraites de la deuxième image (42) ; et e) établir (51 , 59, 65) une carte (22, 53, 70) représentant lesdites zones communes (23, 52, 71 , 72), lesdites zones communes (23, 52, 71 , 72) étant des zones de risque de prolifération de la maladie infectieuse (M).
2.- Procédé selon la revendication 1 , dans lequel l'étape d) comporte en outre les étapes suivantes : - obtention d'une image (56) représentant le lieu géographique (26) à l'échelle prédéfinie et délimitant des zones (58) de présence d'êtres vivants susceptibles d'être infectés par la maladie infectieuse (M), ladite image (56) étant appelée image de peuplement ;
- détermination (59) de zones communes (23, 52, 71 , 72) à la fois aux zones extraites (46, 66, 67) de la première image (40), aux zones extraites (47, 68, 69) de la deuxième image (42) et aux zones (58) de présence d'êtres vivants de l'image de peuplement (56).
3.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, dans lequel l'étape b) comporte les étapes suivantes :
- définir (34) des caractéristiques d'acquisition d'images satellite à partir des informations environnementales et climatiques recueillies in situ en fonction de l'agent pathogène ;
- sélectionner (35) dans une base de données (6) au moins un satellite (24) présentant les caractéristiques d'acquisition définies, ladite base de données (6) comportant les caractéristiques d'acquisition d'images de télédétection de plusieurs satellites ; et - acquérir (36) au moins une image satellite (39) du lieu géographique (26) à l'aide du ou de chaque satellite sélectionné (24).
4.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape d) comprend en outre pour chaque facteur défini (F, F'), les étapes suivantes : d1 ) sélectionner (37) au moins un traitement (P1 , P2) faisant apparaître le facteur défini (F, F') ; d2) traiter (38) la ou chaque image acquise (39) par le ou chaque traitement sélectionné (P1 , P2) pour obtenir au moins une première (40) et une deuxième
(42) images traitées ; d3) déterminer (44, 62) au moins une valeur seuil (S) du facteur défini (F,
F') à partir de laquelle l'agent pathogène est susceptible de se développer ; d4) extraire (45, 64) de ou de chaque image traitée (40, 42) les pixels ayant un compte numérique supérieur ou inférieur à la valeur seuil déterminée (S), lesdits pixels formant des zones extraites (46, 47).
5.- Procédé selon la revendication 4, dans lequel l'étape d3) comprend une étape de détermination (62) d'une première (Sc mιn, Sa mιn) et d'une deuxième (Sc max,
Sc max) valeurs seuil du facteur de défini (F, F') ; dans lequel l'étape d4) comprend une étape d'extraction (64) des pixels ayant un compte numérique supérieur à la première valeur seuil (Sc mm, Sa mιn), lesdits pixels formant des premières zones (66, 68) de ou de chaque image traitée (40, 42) ; et une étape d'extraction des pixels ayant un compte numérique compris entre la première (Sc mm, Sa mιn), et la deuxième (Sc max, Sa max), valeurs seuil, lesdits pixels formant des deuxièmes zones (67, 69) de ou de chaque image traitée ; et dans lequel l'étape e) comprend une étape d'établissement (65) d'une carte (70) représentant les pixels appartenant aux premières zones (66, 68) de la première (40) et de la deuxième (42) images traitées, lesdits pixels formant des zones (71 ) de présence manifeste d'un agent pathogène, ladite carte (70) représentant les pixels appartenant aux deuxièmes zones (67, 69) de la première (40) et de la deuxième (42) images traitées, lesdits pixels formant des zones (72) de présence potentielle de l'agent pathogène.
6.- Procédé selon la revendication 5, qui comprend en outre les étapes suivantes : i) calculer (73) le nombre (A) de pixels des premières zones (66, 68) et le nombre (B) de pixels des deuxièmes zones (67, 69) d'une image traitée définie (40, 42) ; j) calculer (74) la moyennne (C) entre le nombre (A) de pixels des premières zones (66, 68) et le nombre (B) de pixels des deuxièmes zones (67, 69) ; k) calculer (75) l'écart (D) entre le nombre (A) de pixels des premières zones (66, 68) et le nombre (B) de pixels des deuxièmes zones (67, 69) ;
I) calculer (76) le coefficient d'incertitude (I) de l'image traitée définie (40, 42), ledit coefficient d'incertitude étant le rapport entre d'une part l'écart (D) divisé par deux et d'autre part la moyenne (C) ; m) répéter les étapes i) à I) pour chaque image traitée (40, 42) et combiner (77) les coefficients d'incertitude (I) calculés pour chaque image traitée (40, 42) pour obtenir le coefficient d'incertitude de la carte (22, 53, 70) représentant les zones de risque de prolifération de la maladie infectieuse (M) .
7.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 6, dans lequel lesdites caractéristiques d'acquisition d'images satellite comprennent au moins une caractéristique parmi la fréquence d'acquisition des images satellite du lieu géographique, l'échelle spatiale et la résolution spatiale et spectrale des images satellite acquises.
8.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape de définition (33) d'au moins un facteur (F, F') comprend les étapes suivantes : - déterminer (31 ) le type de transmission de la maladie infectieuse (M) parmi les types suivants : maladies à transmission par l'air, maladies à transmission hydrique et maladies à transmission par vecteurs ;
- déterminer (32) des informations environnementales et climatiques en fonction du type de la maladie infectieuse (M) déterminé ; et
- définir (33) le ou chaque facteur (F, F') en fonction desdites informations environnementales et climatiques.
9.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, qui comporte en outre une étape de correction de chaque image traitée (40, 42) à partir de prélèvements d'informations environnementales prélevées in situ en fonction de l'agent pathogène.
10.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend les étapes suivantes :
- rechercher (94) la densité (D) d'agent pathogène présente dans les zones communes (23, 52, 71 , 72) de la carte (22, 53, 70),
- marquer (98) les zones communes (23, 52, 71 , 72) de la carte (22, 53, 70) en fonction d'une échelle de marquage préétablie en fonction de la densité (D) d'agent pathogène, ledit marquage représentant la gravité du risque de prolifération de la maladie infectieuse (M).
11.- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape b) est réalisée à un instant courant t, le procédé comprenant les étapes suivantes, pour chaque facteur (F, F') :
- définir (78) un graphe (80) d'évolution temporelle du facteur (F, F') ; le graphe (80) comportant une première valeur (F1 ) du facteur à l'instant courant t et une deuxième valeur (F2) du facteur à un instant ultérieur t+1
- modifier (82) la taille des zones extraites (46, 47) de la ou de chaque image (40, 42) proportionnellement au rapport de la différence entre la première (F1 ) et la deuxième (F2) valeurs du facteur, et de la variation de temps entre l'instant courant t et l'instant ultérieur t+1 ; et - établ ir (82) au moins une image préd ictive du facteur (140, 240) représentant les zones modifiées (146, 147), lesdites zones modifiées (146, 147) représentant les zones de présence du facteur à l'instant ultérieur t+1.
12.- Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 11 , dans lequel l'image de peuplement (56) a été établie à un instant courant t, le procédé comportant en outre les étapes suivantes :
- définir (86) un graphe (88) d'évolution temporelle de la répartition des êtres vivants susceptibles d'être infectés par la maladie infectieuse (M) ; le graphe
(88) comportant une première (R1 ) et une deuxième (R2) valeurs de répartition à l'instant courant t et respectivement à un instant ultérieur t+1 ;
- modifier (90) la taille des zones (58) de l'image de peuplement (56) proportionnellement au rapport de la différence entre la première (R1 ) et la deuxième (R2) valeurs de répartition, et la variation de temps entre l'instant courant t et l'instant ultérieur t+1 ; et
- établir (90) au moins une image prédictive de peuplement (156, 256) représentant lesdites zones modifiées (1 58, 258), lesdites zones modifiées représentant les zones de répartition des êtres vivants à l'instant ultérieur t+1.
13.- Procédé selon la revendication 1 1 et 12, qui comprend une étape de détermination des zones communes (123, 223) entre les zones modifiées (146, 147) de l'image prédictive du facteur (140, 240) et les lesdites zones modifiées (158, 258) de l'image prédictive de peuplement (156, 256), l'instant courant t et l'instant ultérieur t+1 considérés dans le graphe (80) d'évolution temporelle du facteur (F, F') étant sensiblement identique à l'instant courant t et l'instant ultérieur t+1 considérés dans le graphe (88) d'évolution temporelle de la répartition des êtres vivants.
14.- Procédé selon la revendication 10, dans lequel la ou chaque image a été acquise au cours de l'étape b) à un instant courant t, le procédé comprenant les étapes suivantes :
- définir (94) un graphe (96) d'évolution temporelle de la densité d'agent pathogène (D) ; le graphe (96) comportant une valeur (D1 ) de densité à un instant ultérieur t+1 ;
- créer (98) une image prédictive (122, 222) représentative de la gravité du risque de prolifération de la maladie infectieuse (M) à l'instant ultérieur t+1 en marquant les zones de présence du facteur (F, F') de la ou chaque image (40, 42) en fonction du marquage correspondant à la valeur (D1 ) de densité de l'échelle de marquage préétablie.
15. Support d'enregistrement d'informations, caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour l'exécution d'un procédé conforme à l'une quelconque des revendications 1 à 14, lorsque ces instructions sont exécutées par un calculateur électronique. 16- Carte (22, 53, 70) représentant sur un lieu géographique (26) des zones (23, 52, 71 , 72) de risque de prolifération d'une maladie infectieuse (M) provoquée par un agent pathogène, caractérisé en ce que ladite carte (22, 53, 70) étant obten ue à partir d'u n procédé conforme à l 'u ne quelconque des revendications 1 à 14. 17.- Dispositif (4) d'établissement d'une carte (22, 53, 70) représentant un lieu géographique (26) et délimitant sur ce lieu géographique des zones (23, 52, 71 , 72) de risque de prolifération d'une maladie infectieuse (M) provoquée par un agent pathogène, caractérisé en ce que le dispositif (2) comporte :
- une unité de définition (7) d'au moins un facteur (F, F') de développement et de transmission de l'agent pathogène à partir d'informations environnementales et climatiques recueillies in situ en fonction de l'agent pathogène ;
- une unité d'acquisition (16, 24) d'au moins une image satellite (39) du lieu géographique (26) à une échelle prédéfinie ;
- une unité de traitement (18) de la ou chaque image acquise (39) pour générer au moins une première (40) et une deuxième (42) images sur lesquelles des zones de présence d'un facteur de développement (F, F') sont extraites ;
- une unité de détermination (20) de zones communes (23, 52, 71 , 72) à la fois aux zones (46, 66, 67) extraites de la première image (40) et aux zones (47, 68, 69) extraites de la deuxième image (42), lesdites zones communes (23, 52, 71 , 72) étant des zones de risque de prolifération de la maladie infectieuse (M) ; l'unité de détermination (20) étant propre à établir une carte (22, 53, 70) représentant lesdites zones communes (23, 52, 71 , 72).
PCT/FR2009/050735 2008-04-22 2009-04-21 Procédé et dispositif d'établissement de carte représentative de zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse, carte et support d'enregistrement associés WO2009138654A1 (fr)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0852704A FR2930358B1 (fr) 2008-04-22 2008-04-22 Procede et dispositif d'etablissement de carte representative de zones de risque de proliferation d'une maladie infectieuse, carte et support d'enregistrement associes
FR0852704 2008-04-22

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2009138654A1 true WO2009138654A1 (fr) 2009-11-19

Family

ID=40293827

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/FR2009/050735 WO2009138654A1 (fr) 2008-04-22 2009-04-21 Procédé et dispositif d'établissement de carte représentative de zones de risque de prolifération d'une maladie infectieuse, carte et support d'enregistrement associés

Country Status (2)

Country Link
FR (1) FR2930358B1 (fr)
WO (1) WO2009138654A1 (fr)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210019522A1 (en) * 2019-07-17 2021-01-21 Farmers Edge Inc. Automatic crop classification system and method

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11287871A (ja) * 1998-03-31 1999-10-19 Ntt Data Corp 病害虫の発生予察及び情報提供のためのシステム並びに方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11287871A (ja) * 1998-03-31 1999-10-19 Ntt Data Corp 病害虫の発生予察及び情報提供のためのシステム並びに方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CNES - DIREL - MEDES: "CP80-2003", 3 December 2003 (2003-12-03), Internet, XP002513507, Retrieved from the Internet <URL:http://www.cnes.fr/web/CNES-fr/print-2172-cp80-2003-la-tele-epidemiologie-un-exemple-au-senegal.php?> [retrieved on 20090204] *
FANNY MANOVELLI-THOMAS: "Espace : le satellite au service de la terre", 11 April 2007 (2007-04-11), XP002513508, Retrieved from the Internet <URL:http://www.developpementdurablelejournal.fr/spip.php?article48&var_recherche=cnes> [retrieved on 20090204] *
MEDES - DR NICOLAS POIROT: "Space surveillance of epidemics : EMERCASE", 2005, Internet, XP002513506, Retrieved from the Internet <URL:http://www.medes.fr/home_fr/telemedecine/teleepidemiologie/emercase.html> [retrieved on 20090204] *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210019522A1 (en) * 2019-07-17 2021-01-21 Farmers Edge Inc. Automatic crop classification system and method
US11562563B2 (en) * 2019-07-17 2023-01-24 Farmers Edge Inc. Automatic crop classification system and method

Also Published As

Publication number Publication date
FR2930358B1 (fr) 2011-06-24
FR2930358A1 (fr) 2009-10-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Pahlevan et al. Hyperspectral retrievals of phytoplankton absorption and chlorophyll-a in inland and nearshore coastal waters
Pimple et al. Google earth engine based three decadal landsat imagery analysis for mapping of mangrove forests and its surroundings in the trat province of Thailand
Al-Doski et al. NDVI differencing and post-classification to detect vegetation changes in Halabja City, Iraq
Feng et al. Earth science data records of global forest cover and change: Assessment of accuracy in 1990, 2000, and 2005 epochs
Allan et al. Landsat remote sensing of chlorophyll a concentrations in central North Island lakes of New Zealand
Ørka et al. Simultaneously acquired airborne laser scanning and multispectral imagery for individual tree species identification
Noh et al. Remote quantification of Cochlodinium polykrikoides blooms occurring in the East Sea using geostationary ocean color imager (GOCI)
Khanna et al. An integrated approach to a biophysiologically based classification of floating aquatic macrophytes
Lopes et al. Improving the accuracy of land cover classification in cloud persistent areas using optical and radar satellite image time series
Keith et al. Monitoring algal blooms in drinking water reservoirs using the Landsat-8 Operational Land Imager
Palandro et al. Detection of changes in coral reef communities using Landsat-5 TM and Landsat-7 ETM+ data
Liu et al. Trophic state assessment of optically diverse lakes using Sentinel-3-derived trophic level index
Gitas et al. The role of topographic correction in mapping recently burned Mediterranean forest areas from LANDSAT TM images
Logan et al. Uav-based hyperspectral imaging for river algae pigment estimation
Gidudu et al. Empirical modeling of chlorophyll a from MODIS satellite imagery for trophic status monitoring of Lake Victoria in East Africa
Tamondong et al. Remote sensing-based estimation of seagrass percent cover and LAI for above ground carbon sequestration mapping
Acorsi et al. Identification of maize lodging: A case study using a remotely piloted aircraft system
Trescott Remote sensing models of algal blooms and cyanobacteria in Lake Champlain
Roach et al. Comparison of three methods for long-term monitoring of boreal lake area using Landsat TM and ETM+ imagery
Mirik et al. Detection of two intermixed invasive woody species using color infrared aerial imagery and the support vector machine classifier
WO2009138654A1 (fr) Procédé et dispositif d&#39;établissement de carte représentative de zones de risque de prolifération d&#39;une maladie infectieuse, carte et support d&#39;enregistrement associés
Ambarwulan et al. Estimating total suspended matter concentration in tropical coastal waters of the Berau estuary, Indonesia
Gopalakrishnan et al. Utility of image point cloud data towards generating enhanced multitemporal multisensor land cover maps
Lim et al. A two-band algorithm for total suspended solid concentration mapping using theos data
Grimm et al. Identification of lake trout Salvelinus namaycush spawning habitat in northern Lake Huron using high-resolution satellite imagery

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 09745973

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 09745973

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1