Choix de la méthode

De très nombreuses études portant sur la détection des changements d’occupation et d’utilisation des sols à différentes échelles et portant sur diverses thématiques ont été réalisées depuis les vingt-cinq dernières années (Käyhkö et al., 2011 ; Chen et al., 2005 ; Houet, 2006 ; Muttitanon et Tripathi, 2005 ; Lecerf, 2008 ; Singh, 1989 ; Ayad, 2005 ; Carlson et Sanchez-Azofeifa, 1999 ; Kilic et al., 2006 ; Shalaby et Tateishi, 2007 ; Xiao et al., 2006 ; Zhang et al., 2002 ; Prakash et Gupta, 1998). Les données utilisées pour identifier les changements d’occupation des sols à une échelle locale sont le plus souvent des images géospatiales (images satellitaires ou photographies aériennes). Les méthodes employées pour traiter ces données et en extraire l’information relative aux changements d’occupation des sols sont nombreuses (Lu et al., 2003 ; Jensen, 2005 ; Singh, 1989 ; Mas, 2000), et les résultats obtenus varient en fonction des méthodes et des données employées tant du point de vue quantitatif (ampleur des changements détectés) que qualitatif (nature des changements détectés) (Berberoglu et Akin, 2009).

Les distinctions effectuées entre les techniques varient selon les auteurs. De façon générale, on oppose les méthodes dites pré-classificatoires aux méthodes post-classificatoires (Mas, 2000 ; van Oort, 2007), de même que l’on oppose les méthodes analysant des séries temporelles d’images (multidates) aux méthodes dites diachroniques comparant des classifications effectuées indépendamment à différentes dates (Singh, 1989 ; Coppin et al., 2004). Les méthodes pré-classificatoires regroupent les techniques permettant de détecter les changements avant de les caractériser, tandis que les méthodes post-classificatoires procèdent à la classification individuelle des images avant de détecter les changements. Dans tous les cas, il n’existe pas de méthode universelle de détection du changement, et la méthode retenue est étroitement dépendante des données disponibles et des objectifs de l’étude (Mas, 2000).

Les méthodes pré-classificatoires consistent à mettre en valeur les différences radiométriques entre deux ou plusieurs images acquises à des dates différentes. Les changements d’occupation des sols sont donc détectés en créant une image composite à partir de deux ou plusieurs images d’un même secteur d’étude. Les algorithmes et les méthodologies employés pour traiter les images et mettre en évidence les changements sont variés : régression d’images, différence / soustraction d’images, analyse en composante principales, analyse par vecteur de changement, détection non supervisée des changements, photo-interprétation, utilisation de données exogènes aux images, etc. (Lu et

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al., 2003 ; Jensen, 2005 ; Mas, 2000 ; Coppin et al., 2004). Ce type de méthodes nécessite

une importante phase de prétraitement des images employées (corrections radiométriques et géométriques). Cette phase de prétraitement peut être longue et fastidieuse, et conditionne la qualité des résultats obtenus (Lecerf, 2008). Les images utilisées doivent de préférence avoir la même résolution spatiale et spectrale, et même si possible avoir été acquises par le même capteur à des dates anniversaires (Lu et al., 2003). Une des principales limites de ce type d’approche est la difficulté d’interprétation de la nature des changements mis en évidence (Mas, 2000).

La méthode dite post-classificatoire consiste à comparer des images d’une même scène à des dates différentes classées indépendamment (Jensen, 2005 ; Mas, 2000). C’est la méthode la plus couramment employée pour la mise en évidence des changements d’occupation des sols, car elle présente l’avantage d’être plus simple à comprendre et à mettre en œuvre que les méthodes pré-classificatoires (Jensen, 2005). Les avantages de cette méthode sont nombreux. La comparaison de l’occupation des sols entre deux dates ne nécessite pas de disposer impérativement d’images à des dates différentes. Elle peut être effectuée à partir d’une carte thématique déjà établie (Lu et al., 2003 ; van Oort, 2007). En outre les différentes classifications peuvent être obtenues à partir de données et de techniques hétérogènes (photographies aériennes, images satellitaires, classification automatique, photo-interprétation, etc.). Avec ce type d’approche, le risque d’erreur lié aux décalages radiométriques et environnementaux entre deux ou plusieurs images est minimisé. L’approche post-classificatoire s’appuyant sur une matrice de changement (Jensen, 2005 ; Coppin et al., 2004), l’identification de la nature des changements est simple puisqu’on dispose de la classe de départ et de la classe d’arrivée des zones ayant subi un changement. Toutefois la méthode présente également des limites, notamment en termes de qualité des informations produites qui dépend directement de celle des données en entrée (Mas, 2000). Les classifications utilisées en entrée doivent par conséquent être les plus exactes possibles pour limiter le risque d’erreur dans la carte des changements (Lu et al., 2003 ; Jensen, 2005 ; Mas, 2000).

La méthode retenue dans le cadre de notre étude est de type post-classificatoire. Ce choix s’est imposé d’emblée car un de nos objectifs était d’estimer les potentialités de données hétérogènes pour évaluer les changements d’occupation des sols et du fait de l’utilisation de l’IPLI-77 comme référence historique. En outre l’approche post-classificatoire permet de croiser deux jeux de données produits avec des méthodologies différentes, ce qui est le cas ici (les données de l’IPLI-77 ont été produites par photo-interprétation, puis digitalisées, tandis que les données de 2003 ont été produites par classification orientée-objet).

La production de la couche d’informations relative aux changements d’occupation des sols s’est déroulée en trois étapes successives : harmonisation et simplification des typologies IPLI et SPOT 5 et élaboration d’une matrice des changements, fusion des deux couches d’information et recodage des changements identifiés, et validation des résultats (figure 56). En termes de production diffusable, le résultat est une carte des changements d’occupation des sols de la zone côtière du Pays de Brest au 1/25 000.

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Figure 56 : Organigramme méthodologique pour le croisement des données IPLI et SPOT 5.