Exercice 3 : Classification de la couverture et de l'utilisation du sol


Objectif: Créer une carte thématique des forêts, des étendues de lave et de neige, des zones agricoles, des lacs et des centres urbains. Déterminer la répartition et les spécificités de la couverture et de l'utilisation du sol dans le secteur du volcan Villarrica en Araucanie.

Données : Pour cet exercice, tu utiliseras les mêmes données que pour l'exercice 1.
 
Classification dirigée d'une image
 
Utilise l'image Villarrica-RVB-4-5-3.tif créée à la fin du premier exercice.

Pour classifier une image satellite, il convient d'assigner tous les pixels d'une image à une classe spécifique de couverture ou d'utilisation du sol. Ces classes doivent être prédéfinies. Cette opération fait partie du processus de classification. Pour cela, tu dois d'abord déterminer le type de terrain, ainsi que la couverture et l'utilisation du sol.

Une image classifiée correspond par conséquent à une carte thématique représentant la répartition d'une classe spécifique de couverture ou d'utilisation du sol.

Pour parvenir à une classification dirigée, les valeurs de chaque classe doivent être soigneusement identifiées et définies grâce à des champs de référence.

  • Forêt (indigène et exotique)
  • Zones agricoles
  • Lac
  • Lave volcanique
  • Ville
  • Neige

 
 
The pattern of some classes
 
Les échantillons ci-dessus illustrent l'apparence de certaines classes
 
Dans LEOWorks, sélectionne l'option relative aux champs de référence via la commande « Tools>Classification>Supervised>Training Fields ».

Afin de définir tes champs de référence pour chaque classe de couverture et d'utilisation du sol, dessine des polygones sur l'image Villarrica-RVB-4-5-3.tif.

Sauvegarde les champs de référence sélectionnés et effectue une classification par maximum de vraisemblance (ou méthode ML, de l'anglais « Maximum Likelihood »). Positionne le paramètre « Threshold Value » sur zéro puis sélectionne les bandes pour la classification.

L'image ci-dessous présente l'un des résultats possibles. Ton résultat peut varier en fonction des champs de référence préalablement définis !
 
 
Supervised Classification
 
Classification dirigée
 
 
Les classes sélectionnées s'affichent par couleur. Choisis « Image>Add Legend » pour personnaliser la combinaison des couleurs. La fenêtre des statistiques de classe détaille leurs valeurs par nombre de pixels et pourcentage de répartition.
 
 
Tâche
 
Décris la répartition spatiale et la forme de chaque classe de couverture et d'utilisation du sol sur l'image Villarrica-RVB-4-5-3.tif.

Décris le tableau présentant la réparition des six classes.

Explique les erreurs relatives à certaines classes, qu'elles soient intentionnelles ou non.

Identifie la répartition des classes entre le lac Villarrica et le cône volcanique Villarrica. Présente-les dans cet ordre.
 
 
 
Last update: 8 janvier 2014


La ceinture volcanique andine

 •  Introduction (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Disasters_FR/SEMX7V360QH_0.html)
 •  Contexte (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Disasters_FR/SEML9V360QH_0.html)

Exercices

 •  Exercice 1 : Affichage des images satellite (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Disasters_FR/SEMMJX360QH_0.html)
 •  Exercice 2 : Catastrophes potentielles (http://www.esa.int/SPECIALS/Eduspace_Disasters_FR/SEM8QX360QH_0.html)

Eduspace - Logiciels

 •  LEOWorks 4 (MacOS) (http://leoworks.asrc.ro/download/leoworks.app.zip)
 •  LEOWorks 4 (Windows) (http://leoworks.asrc.ro/download/leoworks.exe)
 •  LEOWorks 4 (Linux) (http://leoworks.asrc.ro/download/leoworks.jar)

Eduspace - Télécharger

 •  Villarrica.zip (http://esamultimedia.esa.int/eduspace/villarrica.zip)
 •  Region Araucanía Google Earth.kmz (http://esamultimedia.esa.int/eduspace/region-araucania-google-earth.kmz)