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recisely locating the population is a sustainable development challenge for both regional and local public authorities. In Wallonia, Belgium, the population density of the Walloon municipalities shows significant variability. Like all territories, Wallonia is changing, transformed by a set of spatial planning decisions and regional policies. Knowledge of these aspects is essential to understand and solve problems in many areas. A fine-scale and precise population distribution map, combined with high- resolution thematic data such as land use and land cover, is essential for analysing urban development, monitoring human-environment interactions and spatial planning. Very high-resolution maps are produced from National Register (RNPP) data but they are not freely accessible due to privacy or only in a degraded format. In this paper, we propose a Random Forest algorithm based dasymetric method for the development of an up-to-date and open data population density map at 100m resolution over Wallonia., info:eu-repo/semantics/published

Pour répondre aux obligations et recommandations de la directive européenne INSPIRE, les autorités wallonnes souhaitent valoriser leur riche catalogue de géodonnées et de données d’observation de la Terre pour développer de nouvelles méthodologies opérationnelles de cartographie de l’occupation et de l’utilisation du sol. Les acteurs wallons compétents en aménagement du territoire et en gestion de l’environnement sont contraints, à l’heure actuelle, de travailler avec des données d’occupation et d’utilisation du sol non mises à jour, incomplètes et à l’information thématique mélangée. La carte de référence actuelle, la Carte d’Occupation du Sol de Wallonie, en abrégé la COSW, a en effet plus de dix ans et une légende mixte en occupation et utilisation du sol. Cet article traite du développement de deux méthodes de classification semi-automatisée orientée-objet pour la cartographie à très haute résolution spatiale de l’occupation et de l’utilisation du sol en milieu urbain, avec la ville de Liège (Belgique) comme cas d’étude, dans le cadre du projet SmartPop. Premièrement, une carte d’occupation du sol est produite par classification automatisée de données d’observation de la Terre multispectrale et tridimensionnelle acquises par capteurs aéroportés sur la période 2012-2014. Cette carte est ensuite améliorée par combinaison avec des bases de données géographiques disponibles sur la Wallonie. Le produit final est une carte d’occupation du sol répondant aux recommandations techniques d’INSPIRE. L’exactitude globale de la carte est supérieure à 90 %. Un tel produit offre de nouvelles opportunités pour le suivi de l’environnement et du territoire à grande échelle, notamment par son unité minimale de collecte fixée à 15 m². Deuxièmement, une méthodologie automatique de cartographie de l’utilisation du sol, proposant plusieurs niveaux de représentation, a été développée. Ces premiers résultats ont permis d’envisager leur application à l’échelle de la Wallonie. L’automatisation et la robustesse des procédures doivent être renforcées. Des séries temporelles de données satellitaires Sentinel seront également intégrées au processus de cartographie de l’occupation du sol afin d’améliorer la qualité thématique des classes de végétation. Cette opérationnalisation devra déboucher sur de nouvelles cartographies régionales représentatives de l’année 2016, dont la publication est attendue pour 2020., info:eu-repo/semantics/published

Les cartes de densité de population détaillées sont nécessaires à la planification territoriale, à la gestion des risques ou comme données de base pour différents modèles et outils d’aide à la décision. Le plus souvent calculées au niveau des entités administratives, elles en gomment les variations internes, parfois très importantes. De plus, elles sont sujettes à des biais liés à la taille et à la forme de ces entités par rapport aux zones de peuplement. Cet article examine les performances de trois méthodes de désagrégation spatiale des données de la population wallonne selon une grille régulière d’un hectare (ha). Les données utilisées sont la population de l’année 2013, agrégée au niveau des communes et des secteurs statistiques, la Carte d’Occupation du Sol de Wallonie (COSW) (SPW, 2007) et le taux d’imperméabilisation du sol (EEA, 2012a). Ces trois méthodes sont adaptées des travaux de Batista et al. (2013) et sont implémentées dans le module WEISS développé par le Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek (VITO). Les résultats sont comparés et validés grâce aux données du Registre National des Personnes Physiques (RNPP) (2013) disponibles selon une grille identique, permettant une validation à la même échelle. Les meilleurs résultats sont obtenus par les méthodes utilisant les données d’imperméabilisation du sol., info:eu-repo/semantics/published

Nowadays, in sub-Saharan Africa (SSA), about 40% of the population is urban and this region is expected to face the highest growth rates during the next decades. By 2100, the three most populated cities in the world will be located in SSA. As a consequence of the extremely fast transformations experienced during the last decades, SSA cities are facing social and environmental issues combined with a lack of financial means and capacity in urban planning and management. The poorest often constitute a large part of the urban population that is extremely vulnerable to health and disaster risks.In SSA cities, up-to-date and spatially detailed geographic information is often missing. This lack of information is an important issue for many scientific studies focusing on different urban issues and there is a real need to improve the availability of geoinformation for these cities in order to support urban planning, urban management, environment monitoring, epidemiology or risk assessment, etc. The work presented in this thesis aims to develop different frameworks for the production of geoinformation. For this purpose, advantage is taken of Very-High Resolution Remote Sensing imagery (0.5 meters) and open-source software. These frameworks implement cutting-edge methods and can handle a large amount of data in a semi-automated fashion to produce maps covering very large areas of interest. In the spirit of open science, the processing chains are entirely based on open-source software and are released publicly in open-access for any interested researchers, in order to make the methods developed completely transparent and in order to contribute to the creation of a pool of common tools and scientific knowledge. These frameworks are used to produce very detailed land-cover and land-use maps that provide essential information such as the built-up density, or the fact that a neighborhood is residential or not. This detailed geoinformation is then used as indicators of presence of populated places to improve existing population models at the intra-urban level., Option Géographie du Doctorat en Sciences, info:eu-repo/semantics/nonPublished

info:eu-repo/semantics/published

Remote sensing images provide the capability to obtain information of various landcover classes. This information is useful to the process of urban planning, socio-economicmodelling and population studies. There is a need for accurate and efficient methods to obtainthis information, particularly in regions where there is a scarcity of reference data. In thiswork, we develop a methodology based on fully convolutional networks (FCN) that is trainedin an end-to-end fashion using aerial RGB images only as input. The experiments are conductedon the city of Goma in the Democratic Republic of Congo. We compare the results to a state-of-the art approach based on a semi-automatic Geographic object image-based analysis(GEOBIA) processing chain. State-of-the-art classification accuracies are obtained by bothmethods whereby FCN and the best baseline method have an overall accuracy of 91.24% and89.34% respectively. The maps have good visual quality and the use of a FCN skip architectureminimizes the rounded edges that is characteristic of FCN maps. Finally, additionalexperiments are done to refine FCN classified maps using segments obtained from GEOBIA.This resulted in improved edge delineation in the FCN maps, and future work will involveexplicitly incorporating boundary information from the GEOBIA segmentation into the FCNpipeline in an end-to-end fashion., info:eu-repo/semantics/published

Sub-Saharan African (SSA) cities are some of the most rapid-growing regions inthe world. As estimated by the United Nations, more than 50% of the Africanpopulation will reside in cities by 2030 while in absolute numbers, its population willhave doubled - from 1.2 billion in 2015 to 2.5 billion by 2050. This ongoing shift hasdramatically affected the capacity of several SSA cities to provide essential servicesfor its residents, such as durable housing, employment and healthcare accessibility.On the contrary, the proliferation of slums, further marginalizing the urban poor hasbeen an undisputed observation of the last years. It is therefore profound, that effortsto improve the quality of life of urban dwellers are needed. A starting point to do so,it to provide relevant authorities, stakeholders and organizations with useful socioeconomic,demographic and health indicators of the urban dwellers. Nonetheless, Inlarge parts of SSA, this type of critical information is at best scarce and at worstnon-existent and certainly not suited for sophisticated intra-urban analyses.This thesis harnesses the strength of very-high-resolution (VHR) satellite remotesensing to provide multi-level (physical, socio-economic, demographic and epidemiological)representations of the urban surface in several major SSA cities. First, cuttingedge advances relevant to the classification of urban land cover are presented.Afterwards, an assessment and evaluation of the potential of VHR satellite imageryas input to population estimation, household wealth and malaria risk models atunprecedented resolutions is investigated. The conclusions of this work encouragethe systematic exploitation of VHR data to support evidence-based decision makingshaping the sustainable future of SSA cities., Doctorat en Sciences, In reference to IEEE copyrighted material which is used with permission in this thesis, the IEEE does not endorse any of ULB’s products or services. Internal or personal use of this material is permitted. If interested in reprinting/republishing IEEE copyrighted material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution, please go to http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/rights_link.html to learn how to obtain a License from RightsLink. If applicable, University Microfilms and/or ProQuest Library, or the Archives of Canada may supply single copies of the dissertation, info:eu-repo/semantics/nonPublished