HAL Id: hal-02588215
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Submitted on 15 May 2020
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bassins versants expérimentaux de Draix, par archives
d’imagerie spatiale. 3 cas des bassins du Moulin et du
Laval
M. Ziani
To cite this version:
M. Ziani. Historique de la dynamique de zones d’érosion dans les bassins versants expérimentaux de Draix, par archives d’imagerie spatiale. 3 cas des bassins du Moulin et du Laval. Sciences de l’environnement. 2006. �hal-02588215�
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Remerciements
Je tiens tout d’abord à remercier mon maître de stage, Christian PUECH, pour ses
conseils, sa disponibilité et pour tout ce qu’il m’a appris au cours de ce stage, aussi pour avoir
patiemment relu ce rapport et en avoir corrigé les erreurs et coquilles.
Je remercie également l’ensemble du personnel et des stagiaires de la Maison de la
Télédétection de Montpellier pour leur accueil, leur sympathie, leur bonne humeur
quotidienne et l'aide qu'ils m'ont apportée. , ainsi que mes amis et professeurs du Master
TAPE de Paris 6.
Et tout particulièrement, Andres JACOME, qui par sa disponibilité et ses connaissances
m’a permis de réaliser cette étude.
Je terminerai ces remerciements en associant toutes les personnes qui ont collaboré de
prés ou de loin à mon travail.
Sommaire
Remerciements ... 2
Sommaire ... 3
Introduction générale... 5
PARTIE I : Contexte général et problématique ... 7
Chapitre I : Contexte et problématiques du stage :... 7
1. La Problématique :... 7
2. Organisme du stage : UMR TETIS... 7
3. Généralités sur la zone d’étude : ... 8
4. Objectifs :... 10
Chapitre 2 : Les données (archive disponible) ... 10
1. Les données images : ... 10
2. La BD GPS : ... 13
2 .1 - Le principe du GPS différentiel (Leica 1200 RTK) : ... 13
2 .2 - Relevés de positions sur le terrain par GPS différentiel : ... 13
3. Les autres données : ... 14
Chapitre 3 : Etat de l’art en télédétection du changement sur les images THRS et méthodes de prétraitement: ... 15
1. Principes et méthode en télédétection du changement :... 15
1.1 - Principes en télédétection de changement : ... 15
1.2 - La détection de changement et les techniques spatiales : ... 15
1.2.1 - Méthodes basées sur une accentuation d’image (préclassificatoires) :... 16
1.2.2 - Méthodes basées sur une classification multidates :... 17
1.2.3 - Méthodes basées sur une comparaison de classification (post classification) :... 18
1.3 - Comparaison entre approches : visuelle « manuelle » et automatique : ... 19
2. Prétraitement numérique des images : ... 20
2.1 - Rectification simple ou « géoréférencement » : ... 20
2.2 - L’orthorectification et l’extraction des MNT : ... 21
2.2.1 - Principe de photogrammétrie :... 21
2.2.2 - La méthode d’orthorectification et d’extraction des MNT :... 21
2.3 - Le re-échantillonnage : ... 23
PARTIE II : L’Analyse de changement dans le Laval et le Moulin:objets d’intérêt, outils et méthodes d’analyse... 24
Chapitre1 : Objets d’intérêt et indicateurs de changement (de ravinement) ... 24
1. Objets d’intérêt indicateurs de changement : ... 24
1.1 - Clé d’interprétation :... 24
1.2 - Indicateurs de changements de l’érosion : Typologie ou nomenclature... 25
2. Echelles d’observation et paramètres d’échelles : ... 25
3. Méthodologie générale d’analyse : ... 27
Chapitre2 : Approche manuelle : interprétation visuelle... 27
1. Interprétation d’images multi dates à partir d'un logiciel de PIAO : ... 27
2. Interprétation visuelle : basée sur le niveau de gris ... 28
3. Découpage en objet :... 28
Chapitre3 : Approche numérique : Analyse automatique des changements spatiotemporels : ... 29
1. La classification orientée objet multidates :... 29
1.1 - Principe de la classification par approche orientée objet :... 29
1.2 - Présentation : plateforme «eCognition» et procédure de classification orientée objet :... 30
1.2.2 - Méthode de classification orientée objet : ... 30
1.2.2.1 - Choix des images :... 31
1.2.2.2 - Création des objets par segmentation (sous eCognition) :... 31
1.2.2.3 - Classification orientée objet : ... 32
a. Adaptation de la nomenclature de classification :... 32
b. Analyse et choix des attributs discriminants :... 32
1.2.2.4 - Evaluation de la classification : ... 32
2. Extraction automatique et exploitation des MNT sous ArcGIS :... 33
2.1 - Extraction du réseau hydrographique : ... 33
2.2 - Extraction des paramètres physiques:... 35
3. Opérations logiques : différence images et (MNT)... 35
PARTIE III : Résultats d’observation validations méthodologies et discussions ... 38
Chapitre1: analyse des résultats intéressants... 38
1. Interprétation visuelle et analyse des résultats :... 38
2. Comparaison de classification multi dates :... 41
Chapitre 3 : Intérêts de l’archive et validation : ... 44
1. Intérêts de l’archive de données : résultats du stage ... 44
2. Validation des méthodes : ... 45
Chapitre3 : Discussion, conclusion et perspectives... 47
1. quelques blocages d’utilisation ... 47
1.1 Incompatibilité des données de l’archive et problèmes de comparaison : ... 47
1.2 Ombrage et effet de relief : ... 47
1.3 Effet du bruit de corrélation du MNT (Modèle Numérique de Terrain) :... 47
1.4 Autres contraintes techniques : ... 48
Conclusion de la troisième partie : ... 48
Conclusion et perspectives ... 49
Conclusion ... 49
Perspectives : ... 50
Références bibliographiques ... 51
Abréviations ... 53
Liste des figures ... 53
Liste des tableaux ... 54
Annexe ... 55
Introduction générale
L’érosiona des conséquences nombreuses et importantes pour l’écologie et l’économie humaine car elle enlève la couche superficielle et productive du sol, endommage les routes et les champs par ravinement et glissement de terrain, entraîne l’eutrophisation et l’envasement du lit des rivières et des réservoirs (les lacs et les barrages) et provoque de mainte autre manière une dégradation de l’environnement. L’érosion constitue cependant un phénomène compliqué. Elle est le résultat de processus nombreux, dont on ne connaît pas bien la mécanique et les facteurs régulateurs. Le nombre de ces facteurs et leurs inter-actions ne nous permettent guère de prédire les vitesses de l’érosion, mais nous savons que les facteurs les plus importants sont le climat et la végétation, les caractéristiques du sol et la topographie. Ce genre d’informations qualitatives ne présente qu’un intérêt limité quand il s’agit de la surveillance temporelle des modifications sur de vastes territoires, d’évaluer les vitesses d’érosion et de dégradation des états de surfaces1.
Aujourd’hui, en complément de l’information obtenue par mesures qualitatives, l’utilisation de l’information à références spatiales devient incontournable si en veut arriver à une gestion efficace et durable des ressources naturelles et particulièrement des écosystèmes. La télédétection, par sa capacité à fournir des images multi spectrales et multi dates, ainsi que les Systèmes d’Informations Géographiques, outils de traitement et d’exploitation des données multidisciplinaires, constituent des moyens permettant :
• De donner une vue d’ensemble, mise à jour régulièrement au moyen des unités paysagères sur des vastes territoires (ce qui prend tout son intérêt quand les accès sont difficiles),
• De minimiser les coûts des investigations de terrain (meilleur choix des sites à observer, réduction du nombre de compagnes de sondages au sol, gain en temps et en moyens, etc.) • De s’affranchir des problèmes de disponibilité et d’homogénéité de l’information,
• Et d’élaborer des cartes délimitant les zones vulnérables et touchées par l’érosion.
Dans ce contexte, depuis quelques années, le Cemagref2 (Centre d’Etudes du Machinisme, du
Génie Rural, des Eaux et Forêts) et plus particulièrement l’UMR TETIS (Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiales), poursuit une étude sur le fonctionnement des bassins versants de recherche (BVRE) sur marne noire. Les orientations de recherche s’articulent sur la compréhension des mécanismes de l’érosion hydrique et les moyens de protections sur ce type de terrain qui couvre une grande zone montagneuse dans les Alpes du Sud de la France (Haute en Provence). Les travaux déjà effectués concernent essentiellement l’hydrologie des bassins à l’exutoire, avec les mesures de débits, de concentrations, reliés aux mesures de pluies sur des zones testent limitées. Néanmoins pour, l’étude et le suivi de changement d’états de surfaces et des mécanismes d’érosion torrentielle, des mouvements de terrains, de la géologie interne au bassin, il manque en l’état actuel des recherches de description fin du relief de ces bassins et de quantifier le changement des états de surfaces des ces derniers.
Afin de palier ce manque, le travail de mon stage consistait à regrouper les données de télédétection disponibles sur les bassins de Draix, sous forme de base de données géographique. Par la suite tester et analyser l’opportunité de ces données dans le but de détecter le changement et proposer une méthodologie d’analyse sur cette zone de relief. Nous disposions pour cela d’une archive de données images multi sources, multi dates et multi résolutions spatiales et spectrales, échelonnées de 1948 jusqu’à 2005, recouvrant une large zone des bassins concernés.
1 R. Bou Keir, M-CI. Girard, M. Khawlie et C. Abdallah « Erosion hydrique des sols dans les milieux les milieux
méditerranéens : une revue bibliographique » études et gestion des sols, volume 8, 4, pages 231 à 245 ;
Le mémoire de stage sera organisé de la manière suivante : après une première partie dédiée à la présentation du contexte de stage, les données du travail et les méthodes de prétraitements, nous présenterons dans une deuxième partie, les principes généraux des objets d’intérêt indicateurs de changement adoptés et nous décrirons les outils et les méthodes de recherches de la télédétection de changements utilisées. Ensuite la troisième partie présentera les résultats obtenus au cours de notre travail. Enfin une conclusion résumera les perspectives de poursuite et d’amélioration des résultas de cette présente recherche.
PARTIE I : Contexte général et problématique
L’objectif de cette première partie est de présenter le contexte général de mon stage. Nous présenterons les grandes caractéristiques qui permettent de décrire la zone d’études, l’organisme d’accueil ainsi que les objectifs du stage. Nous présenterons les données disponibles acquises au cours de ce stage. Ensuite, nous ferons quelques rappels sur les méthodes et techniques de télédétection de changement existant actuellement et présenterons enfin les principales méthodes de prétraitement d’images que nous avons utilisées pour aboutir à une base de données images répondant aux besoins et objectifs de notre stage de recherche.
Chapitre I : Contexte et problématiques du stage :
1. La Problématique :
1.1 - La problématique générale :
L’arrivée récente en télédétection des images à très haute résolution spatiale (THRS) a apporté des vraies révolutions dans les possibilités de description de l’espace et tout particulièrement dans le potentiel de ces données pour détecter le changement l’occupation du sol. Du fait de la spécificité des données disponibles et du processus de l’érosion dans la zone de montagne, l’utilisation des données (THRS) en modélisation hydrologique de l’érosion aborde la problématique de modélisation distribuée du phénomène érosif et les problèmes que posent les MNT et l’intégration des données spatiales, surfaciques, comme entrée du modèle ou comme validation de modélisation, ainsi que tout ce qui touche au changement d'échelle spatiale tant en vision qu'en fonctionnement.
1.2 - La problématique du stage :
Par cette étude sur les bassins versants expérimentaux de Draix (Alpes de Haute en Provence), on peut alors tester le potentiel de l’utilisation de données (THRS) en modélisation hydrologique de l’érosion et évaluer les avantages et la nature des blocages. Quels sont –ils ? Et éventuellement comment les contourner ? Comment améliorer l’apport de ces données à la modélisation ? Il s’agira concrètement d’utiliser les données disponibles depuis quelques années sur la zone d’études pour le suivi et l’analyse des états de surfaces et de changements de l’érosion.
2. Organisme du stage : UMR TETIS
Le stage de recherche s’est déroulé dans le cadre de l’équipe de l’UMR TETIS, au sein de la
Maison de la Télédétection3. La Maison de la Télédétection accueille des équipes de différents
laboratoires de recherche travaillant sur des problèmes environnementaux et leurs traitements via l’approche télédétection et information géographique. Parmi ces organismes présents à la Maison de
Télédétection citons le Cemagref –ENGREF, CIRAD et l’IRD.Le Cemagref4 (Centre d’Etudes du
Machinisme, du Génie Rural, des Eaux et Forêts) est un institut public de recherche pour l’ingénierie de l’agriculture et de l’environnement. Le centre de Montpellier travaille plus particulièrement sur les thématiques liées aux zones méditerranéennes, dont l’UMR TETIS ( Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiales) qui mène des recherches sur les méthodes d’analyse et représentation spatiale des systèmes agri-environnementaux et territoriaux, selon 4 axes :
• L’analyse des structures et dynamiques spatio-temporelles de ces systèmes et de leur perception par les acteurs,
• L’acquisition et le traitement des données spatialisées (télédétection, MNT, GPS…), • L’ingénierie des systèmes d’information,
• Les démarches de développement territorial et gestion agri-environnementale et la place des systèmes d’Information.
Ces axes sous-tendent le thème de recherche SYNERGIE du Cemagref.
3 http:// www.teledetection.fr 4 http:// www.cemagref.fr
L’UMR (CEMAGREF-CIRAD-ENGREF) consacre une part importante de ses activités à des actions de formation, d’expertise et d’appui aux politiques publiques valorisant les acquis et savoir-faire de l’équipe. L’IRD5 (Institut de Recherche pour le Développement) travaille lui principalement
sur des problématiques liées aux relations entre l’homme et son environnement dans les régions tropicales et méditerranéennes, dans l’idée d’un développement durable.
3. Généralités sur la zone d’étude :
3.1 - Présentation de la zone d’étude : les bassins versants de Draix
Crées en 1983 dans les alpes du sud de la France, à 15 km a nord-est de Digne (Fig.1), les bassins versants expérimentaux de Draix sont dédiés à la connaissance dans les disciplines impliquées par le large thème de l’érosion torrentielle. Ils sont gérés conjointement par le GIS (Groupement d’Intérêt Scientifique) : la division Protection contre les érosions du Cemagref du de Grenoble, la division ouvrages hydrauliques et équipements pour le Cemagref d’Aix en Provence et le service Restauration des Terres en Montagne (RTM) des Alpes-de-Haute-Provence6.
Fig. 1 : les bassins expérimentaux de Draix (le site).
Le site de Draix comporte cinq bassins versants instrumentés, entre 800 et 1300m d’attitude. Les données de seulement deux d’entre eux sont utilisées dans ce travail : Le Laval et le Moulin. Comme indique le tableau ci-dessous, ces bassins sont très différents, soit par leur taille, soit par leur taux de couverture végétale.
Nom du bassin Surface (Ha) Taux de végétation (%) Pente moyenne ( %) Lithologie
Laval 86 68 58 Terres noires
Moulin 8 54 30 Terres noires
Robine 0.133 79 75 Terres noires
Brusquet 108 13 53 Marne noire
Francon 73 44 41 Terres Noires
Tableau 1: caractéristiques physiques des bassins de Draix - (Laval Moulin).
5 http:// www.ird.fr
6 Nicolle Mathys, Sylvie Brochot et Maurice Meunier, « l’érosion des Terres Noire dans les Alpes du Sud : contribution à l’estimation des
valeurs annuelles moyennes (bassins versants expérimentaux de Draix, Alpes-de-Haute-Provence, France) », revue de géographie alpine 1996 N°2
3.1 - Histoire géologique des bassins versants de Draix :
Sur le plan géologique les bassins versants expérimentaux de Draix sont implantés sur des terrains allant du Toarcien au Callovo-oxfordien.7 Le terme de Terres Noires (Fi.2 ci-dessous) regroupe les formations qui vont du Bathonien à l’Oxfordien et dont l’épaisseur varierait de 300 m à Pompe à plus de 1000 m vers Draix. Elles sont relativement homogènes du point de vue lithologique (terrains plus marneux que calcaires). Les 4 bassins orientaux (Moulin, Laval, Roubine, Francon) y sont installés. Sur un plan purement hydrologique, les Terres Noires constituent un ensemble globalement imperméable. Les séries qui les composent sont par ailleurs soumises à une instabilité chronique dont l’expression la plus visible se traduit par un ravinement généralisé en « Bad-lands », auquel s’additionnent de nombreux mouvements de masse.
Fig. 2 : Coupe géologique et échelle lithostratigraphique (d’après carte géologique au 1/80000ème et travaux de Coulmeau, 1987). Le plissement général intervenu au Pliocène a provoqué la mise en place de la nappe de Digne, de pendage dominant est. Cet étage connaît donc des déformations importantes qui se traduisent en amont du Laval par le poinçonnement d’une écaille bajocienne dans le callovo-oxfordien, matérialisé par la faille de Cine. La variété des lithofaciès conjuguée à la tectonique conditionne directement l’érosion différentielle de ces terrains. Ainsi ont été dégagées une succession de crêtes calcaire à marno-calcaire, séparées par des dépressions marneuses. Au tertiaire, plus particulièrement au Pliocène, des éboulis se forment à partir des falaises calcaires et tendent à recouvrir presque entièrement les marnes sous-jacentes. Le creusement ultérieur du réseau hydrographique (fin du Würm) s’accompagne de l’érosion de ces terrains dont il ne subsiste plus que des lambeaux visibles à l’est du Laval. Formés de blocs calcaires hétérométriques emballés dans une matrice argileuse gris-jaune, ils supportent des zones végétalisées. Au cours des périodes Riss et Würm du quaternaire, les apports fluvio-glaciaires ont fortement façonné l’ouest du site : 7 terrasses alluviales sont ainsi connues en bordure de la Bléone, raccordées à des glacis colluviaux. Il ne subsiste de ces derniers sur les pentes du Brusquet que des lanières. De même, dans le bassin du Laval, on en observe perchées plusieurs dizaines de mètres au-dessus du talweg. Enfin, le « Remblaiement Holocène Principal », observable au Laval et au Francon, est constitué de plusieurs mètres de limons. Il contient des troncs de pins en position de vie apparente. Il souligne une phase de pédogenèse (7000 à 6000 BP) s’achevant notamment avec l’emprise croissante de l’homme (âge du bronze).
4. Objectifs :
4.1 - L’objectif général du présent stage :
L’objectif général du présent stage est d’ordre méthodologique pour élaborer des outils de caractérisation de zones soumises à érosion, par valorisation des données d’observation de la Terre. Cette étude se focalise sur les aspects multi capteurs et multi échelles, elle à pour but principales :
• La connaissance et la compréhension des dynamiques spatio-temporelles des phénomènes érosifs en montagne afin d’optimiser la mobilisation des ressources en eau dans le cadre de construction des barrages.
• Mieux connaître la contribution de la part de l’érosion d’origine ravinaire dans la mobilisation des sédiments qui contribuent à l’envasement des réservoirs (lacs et barrages « équipement hydraulique de la Durance dans les Alpes Sud »).
• Exploiter les possibilités offertes par les SIG et traitement d’image (ArcGIS, ERDASImagine- Photogrammétrie, eCognition) pour la modélisation et l’analyse des changements de ravinement et de l’érosion des sols en montagne.
• De développer des méthodes de caractérisation rapide et facilement reproductibles des manifestions de l’érosion, griffures, ravines, ainsi que des facteurs que contrôlent l’érosion. Le travail s’inscrit dans les orientations de recherche l’UMR TETIS qui s’articulent principalement autour d’un seul et unique axe qu’est la gestion durable des ressources naturelles de l’érosion. Il s’inscrit aussi dans les travaux de recherche menés par le laboratoire (ORE Draix, Alpes de Haute
Provence) et le groupement d’intérêt scientifique (GIS-Draix) qui travaillent sur le développement de
méthodes de caractérisation, de modélisation des manifestions de l’érosion, ainsi que des facteurs de l’érosion à l’échelle méditerranéenne.
4.2 - But de mon stage (mission) : Les objectifs de ce stage donc sont :
• Mettre au point d’une base de donnée images (photoaériennes et images satellite) sur les bassins expérimentaux de Draix.
• Acquérir, mettre en forme et intégrer des données disponibles dans un système information géographie.
• Tester et proposer une méthodologie pour analyser l’intérêt de l’historique de données spatiales disponibles pour caractériser l’évolution spatio-temporelle des zones érodées, plus exactement les ravines et zones dénudées de « Badlands ».
Chapitre 2 : Les données (archive disponible)
L’analyse de la dynamique de l’érosion repose sur la comparaison d’un archive de données rasters multi bande, multi spectrale et échelonnées de 1948 à 2005. Différents types d’imageries ont été récupérés au cours de ce stage. Les données sont fournies soit sous formats numériques ou sous formats papiers. Cependant, pour exploiter correctement ces images, c’est-à-dire caler et valider leur traitement, la mise à jour de la base de donnée GPS était indispensable et le recours à des données de terrain et incontournable (Levers topographiques et GPS).
1. Les données images :
Comme le montre l’organigramme ci-après (Fig.3), on distingue entre les photographies aériennes prise par de vecteurs aériens avec des résolutions centimétriques (avion, ULM et drone) et les données issues des capteurs embarquées par les satellites avec des résolutions décamétrique et métriques (Pléiades, Spot5) :
1985 1985 1975 1975 19991999 20032003 20042004 20052005 1948 1948 SIMULATION Pléiades : SIMULATION Pléiades : Pélican: Pélican: Ech : 1/30000.Rés: 70 cm, NB Ech : 1/30000.Rés: 70 cm, NB Simulées : Simulées : Ech : 1 /50000. Rés : 280 cm, Ech : 1 /50000. Rés : 280 cm, PIR PIR--RR--VV Fusionnée : Fusionnée : Ech : 1/3000. Rés : 70 cm Ech : 1/3000. Rés : 70 cm.. SATELLITE Spot 5 SATELLITE Spot 5 Échelle : 1/ 50000 Échelle : 1/ 50000 Résolution : 250 cm Résolution : 250 cm
Bande spectrale : N&B
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SIMULATION Pléiades : SIMULATION Pléiades : Pélican: Pélican: Ech : 1/30000.Rés: 70 cm, NB Ech : 1/30000.Rés: 70 cm, NB Simulées : Simulées : Ech : 1 /50000. Rés : 280 cm, Ech : 1 /50000. Rés : 280 cm, PIR PIR--RR--VV Fusionnée : Fusionnée : Ech : 1/3000. Rés : 70 cm Ech : 1/3000. Rés : 70 cm.. SATELLITE Spot 5 SATELLITE Spot 5 Échelle : 1/ 50000 Échelle : 1/ 50000 Résolution : 250 cm Résolution : 250 cm
Bande spectrale : N&B
Bande spectrale : N&B
SIMULATION Pléiades : SIMULATION Pléiades : Pélican: Pélican: Ech : 1/30000.Rés: 70 cm, NB Ech : 1/30000.Rés: 70 cm, NB Simulées : Simulées : Ech : 1 /50000. Rés : 280 cm, Ech : 1 /50000. Rés : 280 cm, PIR PIR--RR--VV Fusionnée : Fusionnée : Ech : 1/3000. Rés : 70 cm Ech : 1/3000. Rés : 70 cm.. SATELLITE Spot 5 SATELLITE Spot 5 Échelle : 1/ 50000 Échelle : 1/ 50000 Résolution : 250 cm Résolution : 250 cm
Bande spectrale : N&B
Bande spectrale : N&B
Photo Aériennes Photo Aériennes Ech : 1/30000. Rés : 16cm. N&B Ech : 1/30000. Rés : 16cm. N&B Photo Aériennes Photo Aériennes Ech : 1/8000. Rés : 16cm. RVB Ech : 1/8000. Rés : 16cm. RVB Ech : 1/4000. Rés : 06cm.RVB Ech : 1/4000. Rés : 06cm.RVB Photo Aériennes Photo Aériennes Ech : 1/30000. Rés : 1m. N&B Ech : 1/30000. Rés : 1m. N&B Photo Aériennes Photo Aériennes Ech : 1/30000. Rés : 16cm. N&B Ech : 1/30000. Rés : 16cm. N&B Photo Aériennes Photo Aériennes Ech : 1/8000. Rés : 16cm. RVB Ech : 1/8000. Rés : 16cm. RVB Ech : 1/4000. Rés : 06cm.RVB Ech : 1/4000. Rés : 06cm.RVB Photo Aériennes Photo Aériennes Ech : 1/30000. Rés : 1m. N&B Ech : 1/30000. Rés : 1m. N&B Photo Aériennes Photo Aériennes Ech : 1/30000. Rés : 16cm. N&B Ech : 1/30000. Rés : 16cm. N&B Photo Aériennes Photo Aériennes Ech : 1/8000. Rés : 16cm. RVB Ech : 1/8000. Rés : 16cm. RVB Ech : 1/4000. Rés : 06cm.RVB Ech : 1/4000. Rés : 06cm.RVB Photo Aériennes Photo Aériennes Ech : 1/30000. Rés : 1m. N&B Ech : 1/30000. Rés : 1m. N&B ULM ULM Ech : 1/ 1000. Ech : 1/ 1000. Rés Rés: 12 cm. RVB.: 12 cm. RVB. Drone avion Drone avion Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Drone Pixy Drone Pixy Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. ULM ULM Ech : 1/ 1000. Ech : 1/ 1000. Rés Rés: 12 cm. RVB.: 12 cm. RVB. Drone avion Drone avion Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Drone Pixy Drone Pixy Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. ULM ULM Ech : 1/ 1000. Ech : 1/ 1000. Rés Rés: 12 cm. RVB.: 12 cm. RVB. Drone avion Drone avion Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Drone Pixy Drone Pixy Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. ULM ULM Ech : 1/ 1000. Ech : 1/ 1000. Rés Rés: 12 cm. RVB.: 12 cm. RVB. Drone avion Drone avion Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Drone Pixy Drone Pixy Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. ULM ULM Ech : 1/ 1000. Ech : 1/ 1000. Rés Rés: 12 cm. RVB.: 12 cm. RVB. Drone avion Drone avion Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Drone Pixy Drone Pixy Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm. Ech : 1/ 250. Rés : 06 cm.
Fig. 3 : Organigramme : Présentation des données de l’archive disponibles sur Draix.
1.1 - Les photographies aériennes prise par de vecteurs aériens (avion et drone) :
- Les photos aériennes (1948/1975/1985/1999) : Ces clichés en été scannés et livrés sous format
TIFF. Ces photographies aériennes représentent trois échelles spatiales : (1 :30000, 1 :8000 et 1 : 4000) et quatre missions prises dans les années 1948, 1975, 1985, 1999 par IGN ou la société INTEGRA, en noir et blanc et en couleur pour la mission 1999 . Elles couvrent la totalité de la zone. Ces photos ne sont pas calées. Il fallait les mettre dans un système de projection connu (Lambert II).
Date d’acquisition échelle Taille de pixel Bande spectrale Format original Source 1999 1/4000 1/8000 06 cm 16 cm Couleur Couleur Analogiques (scannées-16µm) SINTEGRA 1985 1/8000 16 cm Noir &Blanc Analogiques (scannées-16µm) SINTEGRA 1975
(non disponible ) 1/8000 1m Noir &Blanc
Analogiques
(scannées) IGN
1948 1/30000 1 m Noir &Blanc Analogiques IGN
Tableau 2 : Les Photos aériennes.
- Les ULM : ce sont des images en couleur prises en 2004 par avion léger ULM. Ces photos nous
ont servi pour localiser et repérer les points de contrôles visibles lors notre sortie de terrain de validation et de mise à jours de la BD (GPS).
Vecteur Date d’acquisition échelle Taille de pixel Bande spectrale Format original Source
Avion 2004 1/1000 12cm couleur Numérique MTD
Tableau 3 : Les photos ULM.
- Les images Drones : Les photographies aériennes prises à basse altitude (de quelques mètres
à 300 m) grâce à des appareils photos embarqués sur les modèles télécommandés ou Drone8. Le
système Drone (Pixy / Avion) répond à un souci de production rapide et souple de vue aérienne de haute précision. Destiné en premier lieu à contourner les lourdeurs et difficultés des processus classiques (avion ou hélicoptères), sa mise en œuvre s'affranchit partiellement des infrastructures et
réglementations en vigueur régissant le vol des aéronefs. Ses faibles masse et cylindrée moteur lui permettent de s'inscrire dans l'enveloppe réglementaire des modèles réduits de catégorie 1 pour le drone Pixy : domaine de vol large, évolutions sans dépôt de plan de vol.
Vecteur Date d’acquisition échelle Taille de pixel Bande spectrale Format original Source
2003 1/250 6cm couleur Analogiques (scannées) MTD 2004 1/250 6cm couleur Analogiques (scannées) MTD
Drone Pixy
2005 1/250 6cm couleur Analogiques MTD
Drone Avion 2005 1/250 6cm et 12 cm couleur Numérique MTD
Tableau 4 : Les images Drones.
1.2 - Les données issues des capteurs embarquées par les satellites :
- Les images Pléiades : En complément des photos aériennes, nous disposions des images
simulées issues du futur capteur Pléiade embarqué sur avion. Ces images ont été effectuées par le CNES en 2004, avec une résolution spatiale de 70m en panchromatique et 2,5 cm en multi spectral. Ces images ont été fusionnées avec des images panchromatiques du même capteur en vu d’améliorer la résolution spatiale. Les principales caractéristiques de la composante optique Pléiades sont données dans le tableau ci-dessous :
Spécification image résolution champ de vue couleur 0,7 m 20 km
bleu, vert, rouge et proche infrarouge
Localisation des images avec points d'appui sans points d'appui 1 m / 1000 km < 10 m Capacité d'acquisition
km² par orbite (maxi) mosaïque
stéréoscopie
nombre de cibles max sur 100 km x 200 km
30 000 km² 120 km x 120 km 20 km x 300 km 30 (mode crise) Source : CNES
Tableau 5 : Les principales caractéristiques de la composante optique pléiades.
Pléiades est la composition optique du système ORFEO9 développé par le CNES10 en coopération avec l’Italie. Ce système d’observation optique à résolution métrique conçu pour offrir une forte capacité d’acquisition avec un délai de revisite inférieur à 24 heurs afin de satisfaire à la fois des besoins civils et militaires. Le système Pléiades est constitué d’une constellation de deux satellites optiques domaine visible et proche infrarouge) sur une orbite héliosynchrone à 694Km. Par ces images les paramètres de la caméra ne sont pas disponibles11.
- Image satellitaire SPOT 5 (2003) : Elle comporte une seule scène acquise en 2003, avec une
résolution spatiale de 2,5 m et livré en format TIFF. L’image Spot couvre la totalité des bassins versants de Draix.
Vecteur Date d’acquisition échelle Taille de pixel Bande spectrale Format original Source
Spot5 2003 1/50000 2,5m panchromatique Numérique MTD
Tableau 6 : L’image satellitaire Spot 5 (2003).
9 ORFEO :Système dual et bilatéral (France - Italie) d'observation de la Terre. 10 CNES : Centre Nationale des Etudes Spatiales.
2. La BD GPS :
Avant de procéder aux traitements géométriques, il fallait homogénéiser les données de la Base de Donnée GPS en unifiant le système d’acquisition utilisé. Comme il y’avait plusieurs compagnes GPS qu’ont été effectuées avec différents systèmes d’acquisitions (GPS, Trimble, LeicaRTK1200…). Les différences importantes de précision altimétrique entre ces données posaient des problèmes pour les résultats de corrections géométriques. Il nous a apparu donc important de faire un relevé de positionnement des points de contrôle sur le terrain par un système d’acquisition unique « GPS différentiel » afin d’éviter tous problèmes de superposition et de géoréférencement qui sont liées au différents systèmes et modes d’acquisition, aussi pour mieux connaître la zone d’étude et ajouter d’autres points de contrôle terrestre complémentaires.
2 .1 - Le principe du GPS différentiel (Leica 1200 RTK) :
Le système GPS (Global Positioning System) est un système de positionnement mondial par satellite permettant de calculer la position de n’importe quel point sur la Terre, dans les trois dimensions. Il s’agit d’un positionnement relatif par rapport à une station de référence placée à proximité d’un point connu. On doit donc disposer de deux récepteurs qui effectuent des mesures simultanées, l’un sur le point à déterminer, l’autre sur la station de référence. Le principe du différentiel consiste à retirer les erreurs systématiques corrélées entre la station de référence et la station mobile. Le bilan d’erreur va être considérablement réduit : l’erreur sur les paramètres orbitaux des satellites, l’erreur sur l’horloge des satellites, l’erreurs de propagation du signal due aux conditions météorologiques et à la position des satellites, l’erreur due à l’horloge du récepteur, l’erreurs de réception due aux réflexions du signal.
2 .2 - Relevés de positions sur le terrain par GPS différentiel :
Dans le cadre de ce stage, une visite sur le terrain de deux jours a été organisée. Le but était de mettre à jour la BD GPS et mieux connaître la zone d’étude. Le fait d’avoir eu les données images avant cette compagne a permis de repérer des points d’amers visibles sur le terrain. Des fiches techniques d’observations ont été préparées à l’aide des extrais des photos scannées au préalable, afin de pouvoir trouver plus facilement les points de contrôles sur le terrain, les pointer précisément sur les images et enregistrer toutes les remarques sur place.
Les levés GPS :
Le GPS utilisé est de la marque Leica RTK 1200. Ce GPS a été mis à notre service par la direction de la Maison de Télédétection. Nous disposions de deux récepteurs permettant une précision centimétrique en mode différentiel. Dans le cadre d’un GPS différentiel post-traité, la station de référence située sur le Moulin est équipée d’un récepteur avec mémoire lui permettant d’enregistrer les mesures réalisées. Les mesures ont été récupérées ultérieurement par transfert de données sur un ordinateur. La station mobile enregistre également les mesures propres à chaque point. Le logiciel de post-traitement permet de traiter les mesures et de calculer les positions des points avec la précision requise. Il faut au minimum une centaine de mesures pour permettre un calcul différentiel. Si la position de la station fixe n’est pas connue, on pourra la déterminer soit par une moyenne sur un grand nombre de mesures, soit par calcul différentiel en utilisant des données de réception d’une station connue. Ces levés effectués en mode statistique rapide avec une station fixe située sur Laval, nous ont permis d’avoir des points de contrôle et de validation beaucoup plus précis que les compagnes GPS des années précédentes. La précision de notre levé GPS est de quelques centimètres en X et en Y de quelques dixièmes de centimètre en altimétrie. Les résultats des levés ont été classés par catégories (Point Fixe : PF, Mire Rouge : MR, Mire Bleu, MB, Point Pléiade : PP, Bâche, BA), enregistrés dans un fichier Excel ensuite exportés en format (dbf) et transformer enfin en Shapfil, format d’ ArcGIS dans un système de projection connu. Lambert III, système de projection utilisée pour le sud de la France.
Fig. 4 : Présentation de la station de référence sur le Moulin et levés de point de contrôles par GPS Différentiel Leica RTK 1200.
3. Les autres données :
- Scannage de la carte IGN (1/25000): le scan a été fait avec un scanner A3 et avec une résolution
de 400 dpi, avec cette précision on obtient un pixel de 1m environ qui est, à peu près, du même ordre de grandeur que la résolution des photos aériennes numériques fournies par l’IGN. Il fallait caler la carte et la mettre en système de projection connu. Lambert III sud de la France. Pour la calage de la carte on a utilise la méthode « Keybord only » dans ERDAS Imagine. Cela signifie que l’on récupère des points remarquables communs sur la carte papier et sur celles scannées à rectifier puis on lit les coordonnées de ces points sur la carte et on les introduit directement dans le module de création de points d’appui d’IMAGINE (G.C.P15. Editor). Les points les plus faciles à repérer sur les cartes papier sont les croix de carroyages ou tics dont on peut lire les coordonnées facilement dans le système de coordonnées utilisé puis on transforme ces coordonnées dans la projection Lambert III avec l’aide du Logiciel CIRCE 2000.
- Les certificats de calibration des caméras : A l’heure actuelle seules les photos aériennes
(1985,1999) et les images Drones et ULM qui disposent d’une certificat de calibration. Pour les images Pléiades nous avons récupéré une fiche d’information sur le vol, par contre les photos aériennes de1948 prises par l’IGN ne disposent pas d’information sur la caméra ce qui rend leur orthorectification impossible. Une simple rectification polynomiale (géo référencement) a été réalisée pour les images PLéiades et photos aériennes 1948.
Chapitre 3 : Etat de l’art en télédétection du changement sur les
images THRS et méthodes de prétraitement:
Les données de télédétection ont été amplement utilisées pour décrire spatialement l’occupation du sol. L’arrivée des données haute et très haute résolution a offert une dimension supplémentaire aux applications potentielles de la télédétection. Aujourd’hui la donnée THRS permet le suivi du changement « fins », c’est-à-dire impactant des surfaces très limitées (typiquement inférieur à l’hectare) et l’étude des phénomènes dynamique qui affectent les écosystèmes. Les recherches dans ce domaine ont donné naissance à une nouvelle discipline : La télédétection du changement. Par définition : « La télédétection du changement est la procédure d’identification des différences
d’états d’une zone, d’un objet ou d’un phénomène en l’observant à des dates différentes » Singh, A
(1986). Une grande variété de méthodes de détection de changement font l’objet depuis plusieurs
années de nombreuses investigations scientifiques (Coppin et Bauer, 1996). L’objectif de ce chapitre 3 est de présenter dans un premier temps une synthèse bibliographique de méthodes et techniques existantes en télédétection de changement ensuite dans un deuxième temps les méthodes de prétraitement des images.
1. Principes et méthode en télédétection du changement :
1.1 - Principes en télédétection de changement :Le principe de ces méthodes se base sur l’hypothèse que les changements de l’occupation du sol se traduisent en variations de la radiance et que ces variations sont importantes en comparaison de celles causées par d’autres facteurs (conditions atmosphériques, inclinaison solaire, humidité du sol ou état phrénologique de la végétation). Les caractéristiques et le prétraitement des données sont des éléments primordiaux pour le bon déroulement de la procédure de détection de changement. Idéalement les données télé détectées doivent présenter des résolutions spatiales, spectrales et radiométriques semblables, avoir été saisis à la même date, à la même heure, selon le même angle et dans des conditions atmosphériques, d’humidité du sol et d’état phrénologique de végétation semblables (Jensen, 1996). Il est d’ailleurs important de noter que des images acquises par le même vecteur et la même date ne sont pas comparables radiométriquement à cause des changements de la performance radiométrique des capteurs au cours du temps et des conditions atmosphériques. C’est pourquoi les données multi-dates doivent être normalisées àfin de compenser ces variations
12
. En général, une normalisation relative, qui consiste à rendre comparables les valeurs radiométriques des deux images sans les transformer à des valeurs de luminance est mise en œuvre. Un second point critique important est la qualité des corrections géométriques. En effet, la présence d’une variance apparente peut être liée à la mauvaise performance de l’opération de superposition des images et non d’un changement de sol. Une superposition parfaite entre images et difficile à obtenir à cause de la difficulté à localiser suffisamment de points d’appui et du fait que les pixels de deux images d’une même scène ne correspondent pas exactement aux mêmes surfaces au sol.1.2 - La détection de changement et les techniques spatiales :
Quoi que ce soit l’approche d’analyse : manuelle (visuelle) ou Assistée par Ordinateur (automatique), on peut diviser les méthodes de télédétection de changement en trois grands familles :
• Les méthodes préclassificatoires basées sur des opérations ponctuelles (pixel à pixel) et / ou globales (prenant en compte toute l’image).
• Les méthodes de classifications multidates visuellement ou numériquement.
• Les méthodes postclassificatoires par comparaison des classifications indépendantes d’images à différentes dates.
12 Canadien Journal Of Remote Sensing / Journal canadien de télédétection « une revue des méthodes et des techniques de télédétection du
1.2.1 - Méthodes basées sur une accentuation d’image (préclassificatoires) :
Les technique de télédétection du changement appartiennent à cette catégorie consiste à mettre en valeur les changements radiométriques entre deux images acquises à des dates différentes. Ces méthodes font appel à des opérations ponctuelles, opération pixel à pixel ou globales, transformation qui prennent en compte toute l’image.
a - Méthodes basées sur des opérations ponctuelles :
- Différence images : Grâce à sa simplicité d’interprétation et de mise en oeuvre, la différence d’images est sans doute la méthode la plus utilisée dans le domaine de la détection de changements. Cette technique consiste à effectuer la différence entre l’image originale I1 (ou sa transformée) et l’image I2 (ou sa transformée) : ID = I2 − I1. Cette méthode permet d’obtenir une image dite, image différence ID, révélatrice des changements.
- Division d’image : Cette technique consiste à créer une image-ratio en divisant, pixel à pixel,
deux bandes spectrales prises à deux dates différentes. L’image de changement obtenue lors de la division représente le rapport de la luminance des objets entre les deux dates. Les surfaces correspondant à des changements présentent des valeurs supérieures ou inférieures à 1 selon la direction du changement. La division d’images pose plusieurs problèmes que ne présente pas la soustraction d’images (valeurs nulles, résultats non linéaires avec les valeurs radiométriques des bandes…). Par ailleurs cette méthode présente les mêmes limites que la différence des images (sensibilité à la qualité de superposition des images, absence d’information sur la nature du changement), de plus le rapport entre les valeurs radiométriques entre deux images est moins fiable que l’écart obtenu par soustraction, c’est pourquoi la différence d’image est préférable à la division.
- analyse par vecteur de changement : Cette méthode à été développée par Malila (1980) pour
détecter des changements de couverts forestiers. Elle consiste à mettre en valeur les variations radiométriques à l’aide d’un modèle qui fait appel à des variables spectrales mesurées à deux dates différentes. Ces variables constituent les composantes d’un vecteur, appelé « vecteur spectrale de détection de changement », qui décrit la direction et l’amplitude du changement entre deux dates. Son amplitude caractérise l’importance du changement et sa direction le type de changement. (Fig.5)
Fig. 5 : Diagramme schématique du vecteur spectrale de détection de changement (d’après Malila, 1980)
Cette méthode n’excluent pas toute confusion entre différents types de changement. La technique du vecteur spectral de détection de changement est semblable à la différence d’images en offrant en plus une ou plusieurs bandes qui permettent de caractériser la nature du changement. Dans la pratique, les vecteurs de changements sont très nombreux et leur analyse en vue de déterminer le type de changement est complexe.
b. Méthodes basées sur la transformation globale de l’image :
Régression d’image : Dans les techniques basées sur la régression linaire entre deux dates, on
suppose que la majeur partie de l’image est restée inchangée et que les valeurs radiométriques de l’image I1 à la première date (t1) dans un canal K sont une fonction linaire des valeurs des pixels de l’image I2 de la seconde date (t2) dans le même canal. Ainsi un peu procéder la régression linaire des valeurs de l’image I1 en fonction de celles de l’image I2 par méthode des moindres carrés. (Fg. 6)
Xij (t1) = f (Xij (t2))
(a) (b)
Fig. 6 : (a) Régression d’images. (b) Influence des pixels de changement sur le calcul de la régression.
On peut ensuite analyser visuellement ou numériquement par méthode de soustraction la distance D entre chaque pixel de l’image I1 et la droite de régression par la formule suivante :
DXij = f (Xij (t2)) - Xij (t1).
Cette technique nécessite d’identifier dans une première étape les pixels qui présentent une grande variation radiométrique et de les exclure du calcul de la régression. (Jha et Unni, 1994).
- Analyse en composantes principales (ACP) : L’ACP à été traditionnellement utilisée en tant
qu’outil d’analyse des données de télédétections. L’ ACP est utilisée comme un outil qui permet d’obtenir une combinaison linéaire des canaux (des dates, des bandes ou des détecteurs) qui concentre l’information de changement. Les composantes sont en général inspectées visuellement à fin de déterminer celles d’entre elles qui contiennent l’information recherchée. L’avantage de l’utilisation de cette méthode est qu’elle effectue une correction radiométrique relative de premier ordre image à image (Chavez et Mackinnon, 1994). Par contre cette technique est peu sensible aux déficiences de la superposition des images, sauf quand sont mises en œuvre des opérations ponctuelles (pixel à pixel) comme la soustraction de composante principales développée par Singh (1986).
c. Technique d’analyse des images accentuées :
- Seuillage : Cette technique est très couramment utilisée pour obtenir une image binaire
(Changement / sans changement) à partir des images accentuées. Elle se base sur l’examen de l’histogramme de ces images. Le problème est la détermination des bornes de seuillage au-delà desquelles on estime qu’a eu lieu le changement ou pas. Plusieurs techniques sont couramment utilisées pour déterminer ces bornes. Mas (1999) détermine indépendamment chacune des bornes de seuillage. Sader (1995) a réalisé visuellement le seuillage en superposant les images avec les compositions colorées des images…
- Autres techniques : Certains auteurs ont mis en œuvre des techniques d’analyse qui ne font pas
appel au seuillage des valeurs de l’image. Weismiller (1977) soustrait deux images MSS puis applique une classification non dirigée. Jha et Unni (1994) utilisent la technique de régression, appliquent une analyse en composantes principales à l’image résiduelle et interprètent visuellement la seconde composante qui met en valeur la végétation.
1.2.2 - Méthodes basées sur une classification multidates :
Cette méthode ce base sur le fait que les images contiennent pixels qui présentent des changements et les pixels invariants des signatures spectrales multidates qui permettent de les différenciés. Elles consistent à réaliser la classification, visuelles ou numériques, d’une image réunissant les données de plusieurs dates.
- Interprétation visuelle multi dates : L’interprétation et l’identification des cibles en télédétection
sont souvent faites de façon visuelle, c’est-à-dire par un interprète humain. Dans plusieurs cas, l’imagerie est présentée dans un format photographique, indépendamment du type de capteurs et de la manière dont les données sont acquises. Dans ce cas, nous dirons que les données sont en format
matrice de pixels, où chaque pixel correspondant à un nombre, représentant le niveau d’intensité du pixel. Dans ce cas, les données sont en format numérique. L’interprétation visuelle peut aussi être faite en examinant l’imagerie numérique sur un écran d’ordinateur. Les imageries analogique et numérique peuvent toutes deux être représentées en noir et blanc (images monochromatiques) ou en composés couleurs en combinant différents canaux ou bandes représentant différentes longueurs d’onde. Cependant, le traitement et l’analyse numériques sont presque toujours utilisés en appui et en complément à l’interprétation humaine.
- La classification numérique multi dates : Le principe de cette stratégie est d’effectuer, en
premier lieu, la classification des deux images séparément. La méthode consiste donc à effectuer la comparaison des images I′1, I′2, images thématiques résultantes de la classification préalable des images I1, I2 (Fig.7). La détection de zones de changements s’effectue alors grâce à la mise en oeuvre de diverses méthodes de comparaison (pixel/pixel, fenêtre/fenêtre) sur ces images thématiques, permettant ainsi la génération de la carte de changements.
Fig. 7 : Schéma présentant la stratégie de détection de changements basée sur une comparaison des classes des images segmentée.
Cette méthode est fortement dépendante de la technique de comparaison choisie. En effet, l’id
1.2.3 - Méthodes basées sur une comparaison de classification (post classification) :
n du sol, rend 1981)
Image1 Image1 Image2 Image2 Classifieur Classifieur Comparaison Comparaison post post classification classification Carte de Carte de changement changement I1 segmentée I1 segmentée I2 segmentée I2 segmentée Image1 Image1 Image2 Image2 Classifieur Classifieur Comparaison Comparaison post post classification classification Carte de Carte de changement changement I1 segmentée I1 segmentée I2 segmentée I2 segmentée
entification des zones de changements se fait uniquement grâce à la comparaison des images segmentées, ce qui n’est pas une tâche aisée. De plus, la précision de détection du changements est aussi fortement dépendante de la précision de classification des images impliquées dans le processus : en effet, un pixel peut être attribué à la classe ‘A’ sur l’image I1, puis à la classe ‘B’ sur l’image I2, et ceci pour une faible variation de sa probabilité d’appartenance à la classe ‘A’ ou ‘B’ : ce changement de classe ne permet donc d’affirmer que le pixel observé a effectivement changé. En outre, une étude a été menée13 montrant qu’entre deux images identiques, une telle classification peut produire jusqu’à 19% de pixels de changements. Ce résultat s’explique par la rudesse de cette méthode. En effet, il semble que la précision de la PCC soit égale au produit des précisions des classifications initiales.Afin de palier à cela, Fuzzy effectue la classification initiale des images par des méthodes de classification floue (type algorithme des K-moyennes floues). La prise en compte du flou dans la classification des images I1, I2 permet d’améliorer la qualité de la détection de changements. En effet, la classification floue n’attribue pas à un pixel donné une classe, mais un degré d’appartenance à cette classe. Plus clairement, le résultat d’une classification floue n’est pas le pixel appartient à la classe ‘A’ ou ‘B’, mais le pixel appartient à la classe ‘A’ avec une mesure d’imprécision de εA et à la classe ‘B’ avec une mesure d’imprécision de εB.
Cette méthode très couramment utilisée pour détecter les changements de l’occupatio
en copte d la nature de changement. Elle est basée sur la comparaison d’images de dates différentes d’une même scène classées indépendamment soit visuellement ou numériquement. Cette technique permet d’intégrer des données non-numériques ou de des données de nature différente comme des photos aériennes, des images satellites ou, de vidéographie (Dirzo et Garcia, 1992 ;
Massart et al., 1995) L’intégration des informations permet d’obtenir très facilement les statistiques et
la cartographie de l’évolution de l’occupation du sol. Cependant, la qualité des résultats dépend de la précision de chacune des classifications et de la superposition des images. (Hawarth et Wickware,
13Canadien Journal Of Remote Sensing / Journal canadien de télédétection « une revue des méthodes et des techniques de
Conclusion :
utres méthodes qui combinent différentes techniques (méthodes synthétiques ou qui autres approches comme le systèmes experts par exemples. Cependant, comme le mon
e Inconvénient
Il existe d'a ont appel à d’ f
tre le tableau.7 résumant les principales techniques de télédétection de changement utilisées, certaines méthodes donc plus adaptées à certaines situations ou à certains objectifs. Si l’on désire obtenir des informations sur la nature des changements de ravinement, les méthodes faisant appel à des classifications seront préférées à celles basées sur l’accentuation d’image. Cependant, les méthodes de classification multi dates sont fiables seulement s’il y’a peu de classes thématiques. (Tel est notre cas pour la détection de ravinement)
Technique de télédétection de changement
Avantag
-Simple de mis Sensibilité à la qu tions géométrique et ra
gement,
Différence ou ratio d’image Différence d’indices de végétation
- Division d’images
e en ouvre alité des correc diométrique, Analyse d’image délicate,
Pas d’information sur la nature de chan
- Analyse par vecteur de Information sur la nature du
changement orrections
changement
Sensibilité à la qualité des c géométrique et radiométrique,
- Interprétation visuelle de compositions colorées
nt difficile
diachroniques multi date.
Correction radiométrique non nécessaire
Information sur la nature du changeme à extraire
- Classification multi date numérique
Correction radiométrique non écessaire
n
Moindre sensibilité à la superp des images. Possibilité d’identiosition fier la
ion dirigée ( ou l’identification à ation nature du changement
Complexité de la phase d’apprentissage (classificat
posteriori des classes spectrales (classific non dirigée)
- Comparaison poste classificatoire
du rer des
ilité à la qualité des classifications utilisées
Correction radiométrique non nécessaire
Possibilité d’identifier la nature changement. Possibilité d’intég données de nature différente
Grande sensib
- ACP
- Transformation globale de
ion
Interprétation des composantes difficile pas d’information sur la nature du changement.
limage - régression
Correction radiométrique non nécessaire
Moindre sensibilité à la correct radiométrique.
Autres méthodes synthétiques :
ts par
r
Systèmes dit exper exemple
Possibilité d’identifier le type de changement. Possibilité de combine des informations incertaines ou imprécises. Possibilité d’intégrer de données externes
Complexité pour la mise en pace.
Tableau 7 incipales techniques de télédétection de changement.
1.3 - Compara
’analyse
num st souvent limitée
à u
: Récapitulatif des pr
ison entre approches : visuelle « manuelle » et automatique :
En général, l’interprétation visuelle requiert peu ou pas d’équipement, tandis que l érique requiert de l’équipement spécialisé et coûteux. L’interprétation visuelle e
n seul canal de données ou une seule image à la fois, en raison de la difficulté d’effectuer une interprétation visuelle avec plusieurs images. Les ordinateurs étant en mesure de traiter des images plus complexes, l’analyse numérique peut s’effectuer à partir de données provenant de plusieurs canaux. Dans cette optique, l’analyse numérique, est utile pour l’analyse simultanée de plusieurs bandes spectrales et elle peut traiter des banques de données plus rapidement qu’un interprète humain. L’interprétation humaine est un procédé subjectif, ce qui veut dire que les résultats peuvent varier d’un interprète à l’autre. L’analyse numérique, puisqu’elle est basée sur la manipulation de nombres par un ordinateur est plus objective, ce qui donne des résultats reproductibles. Cependant, la précision des résultats provenant de traitements numériques peut être difficile, puisqu’elle doit être validée par les analystes.
