Détection des forêts

IV.4.1.1 Décomposition à partir d’un modèle de diffusion

Dans le but de détecter les régions forestières, il apparaît approprié d'appliquer sur les données polarimétriques la décomposition proposée par A. Freeman [Freeman 98], présentée dans le chapitre I. En effet ce modèle est principalement utilisé dans les études polarimétriques visant à classifier des milieux forestiers ou à en extraire des informations bio- et géophysiques.

Cette décomposition se base sur un modèle de diffusion composite dont le principe de décomposition d'une matrice de covariance est rappelé par l'équation suivante:

s d

v C C

C

C= f_v + f_d + f_s (IV-4)

La matrice C du signal rétrodiffusé est calculée à partir de la somme pondérée des trois matrices des mécanismes de diffusion modélisés par des matrices de covariance élémentaires. Les matrices C , et sont associées respectivement à la diffusion de volume, au double rebond et à la réflexion de surface, pondérées par les scalaires , et .

i

C

v Cd C_s

v

f f_d f_s

Il est équivalent d'écrire la relation (IV-4) sous la forme d'une somme de matrices de cohérence telle que : s d v T T T T=P_v +P_d +P_s (IV-5)

Les matrices de cohérence T , et T sont respectivement associées à la diffusion de volume, au double rebond et à la réflexion de surface, pondérées par les scalaires , et qui représente la puissance associée à chacun des mécanismes. Les scalaires , et sont définis dans le premier chapitre en fonction des scalaires , et .

v Td _s v P P_d s P s P v P P_d v f f_d f_s

Chaque composante ayant un span unitaire, il est possible d'obtenir des indicateurs de puissance associés à chacun des mécanismes.

i

T

Ce modèle de décomposition est finalement appliqué aux données SAR SIR-C en bande L acquises en octobre sur le site de Risoul. La figure IV-7 représente la contribution relative des trois

IV.4 Approche multi-temporelle et multi-fréquentielle

mécanismes dans la réponse rétrodiffusée totale. Une observation jointe des trois résultats de la figure IV-7 indique que la diffusion de volume, figure IV-7-c, est le mécanisme dominant pour la plupart des régions de l'image. Une faible contribution de la diffusion de surface est néanmoins apparente, figure IV-7-a, sur quelques zones d'altitude. Le mécanisme de double rebond, illustré figure IV-7-b, est quasiment inexistant sur ce site alpin.

-a-surface -b-double réflexion -c-volume

0 1

0 1

Figure IV-7 Représentation de la contribution relative des mécanismes de diffusion

La figure IV-8-a montre une image du mécanisme de diffusion prépondérant au sein de chaque cluster de l'image. En comparant ce résultat avec l'image optique Landsat du site étudié, il est manifeste que ce modèle surestime le mécanisme de diffusion de volume et donc les régions recouvertes de végétation. -a- -b- Surface Volume Ombre Surface Volume Ombre Neige Sols nus Pâturages Champs agricoles Forêts Ombre Neige Sols nus Pâturages Champs agricoles Forêts Ombre

La surestimation des forêts peut mener à une détection erronée du couvert neigeux. C'est pourquoi une cartographie pertinente des différents milieux naturels est nécessaire. La suite de cette étude se tourne ainsi vers l'analyse des paramètres polarimétriques, H, A, α .

IV.4.1.2 Combinaisons entre l’entropie et l’anisotropie

L'étude de combinaisons de paramètres polarimétriques permet une analyse accrue des données SAR et une interprétation plus poussée.

Dans ce paragraphe, des combinaisons entre l’entropie, H, et l’anisotropie, A, sont appliquées sur les données d’octobre en bande L dans le but de dégager un indicateur rendant possible la détection des forêts. Comme il a été vu dans le chapitre I, l'observation jointe de l’entropie et de l’anisotropie permet d’estimer la distribution des valeurs propres de la matrice de cohérence au moyen de la relation [Pottier 98] :

(

1 H

)

A H

(

1 A

) (

1 H

)(

1 A

)

1

HA+ − + − + − − = (IV-6)

Des valeurs élevées du terme caractérisent une diffusion aléatoire. Cette combinaison peut alors être utilisée pour la localisation des milieux fortement aléatoires et donc les régions forestières définies comme telles. Les zones de forêt peuvent être alors détectées en utilisant la règle de décision suivante [Pottier 98] :

(

1 A

H −

)

(

1 A

)

HA,

(

1 H

) (

A, 1 H

) (

1 A

)

H

(

1 A

)

0.5

H − > − − − => − > (IV-7)

Cette règle de décision est appliquée sur les données SIR-C en bande L afin de tester son pouvoir de discrimination des régions forestières.

IV.4.1.3 Application aux données SAR en bande L

Les quatre combinaisons formées à partir de l’entropie, H, et de l’anisotropie, A, et définies précédemment sont illustrées par la figure IV-9 en bande de fréquence L pour le site test de Risoul.

Les domaines de définition de l’entropie et de l’anisotropie sont donnés par 0<H<1 et . Les variables issues des quatre combinaisons sont définies dans ce même intervalle. Il est facilement observable que parmi les quatre combinaisons,

1 A 0< <

(

1 A

)

H − est celle qui possède la plus grande dynamique, figure IV-9-b. Les combinaisons HA, A

(

1−H

)

, ont une dynamique faible et apportent peu d’information sur les différents milieux naturels constitutifs du site d’étude.

(

1−H

)(

1−A

)

Comme attendu, la combinaison H

(

1−A

)

affiche un fort contraste entre les zones connues comme étant des surfaces et les régions forestières. Les zones de faibles valeurs, H

(

1−A

)

<0.5, sont représentatives des régions de sols nus mais aussi des surfaces recouvertes de petites végétations tels que des champs agricoles ou des pâturages, alors que les zones de plus fortes valeurs, H

(

1−A

)

>0.5, révèlent uniquement les milieux de forêts denses.

IV.4 Approche multi-temporelle et multi-fréquentielle 0 1 0 1 -a- 0 1 0 1 -b- 0 1 0 1 -c- 0 1 0 1 -d-

Figure IV-9 Représentation des quatre combinaisons de l’entropie et de l’anisotropie en bande L -a- HA, -b- H

(

1−A

)

, -c-

(

1−H

)

A, -d-

(

1−H

)(

1−A

)

En pratique, dans le but de réduire la sensibilité aux facteurs perturbateurs, les zones de forêts sont estimées à partir de la relation suivante [Martini 05a] :

(

1 A

)

0.65

H − > (IV-8)

La figure IV-10 illustre les résultats obtenus à partir de l’équation (IV-8) appliquée sur les données SAR SIR-C correspondant au site de Risoul et d’Izoard.

-Risoul- -Izoard-

Forêts Autres milieux Ombre

Forêts Autres milieux Ombre

Figure IV-10 Cartographies des régions forestières en bande L

-Risoul- -Izoard- Neige Sols nus Pâturages Champs agricoles Forêts Ombre Neige Sols nus Pâturages Champs agricoles Forêts Ombre

Figure IV-11 Images optiques Landsat en été, projetées dans le plan d'incidence radar, des sites de Risoul et Izoard

Cette délimitation des espaces présumés forestiers est validée d’une part à l’aide des images satellitaires Landsat, représentées sur la figure IV-11, mais aussi grâce à une carte IGN, échelle 1 :100000, datant de 1994 sur laquelle les forêts sont indiquées. La combinaison H

(

1−A

)

en bande L est un discriminateur très satisfaisant des régions forestières et est utilisé pour élaborer un masque de ces espaces.

IV.4 Approche multi-temporelle et multi-fréquentielle

Dans le document Télédétection d'un couvert neigeux en milieux alpins<br />à partir de données SAR polarimétriques<br />multi-fréquentielles et multi-temporelles (Page 123-128)