| | |  | Image KVR-1000 de l’Ouest de Londres | |
Les informations contenues dans une image
Analogique ou digital ?
En télédétection, il est très important de comprendre les différentes données fournies par les capteurs, de manière à les comprendre comme il convient.
Par conséquent, il faut tout d’abord comprendre ce qu’est une image satellite et ce en quoi elle diffère d’une photographie.
La principale différence entre une photographie et une image (satellite) est que la photographie est au format analogique et qu’elle est généralement imprimée sur papier avant d’être interprétée. L’image (satellite) est au format numérique et elle est généralement analysée et interprétée à l’aide d’un ordinateur.
Le format numérique est très couramment utilisé de nos jours. Pouvez-vous donner d’autres exemples de données acquises depuis une source numérique ? *
Le format analogique est un format qui enregistre toutes les données de manière continue.
Par exemple, lorsque vous prenez une photographie de votre maison, toutes les informations sont réparties de manière continue sur cette photographie. Vous n’avez pas de bords acérés entre les différentes parties de l’image.
En revanche, le format numérique enregistre chaque bloc d’informations de manière discrète. Si vous effectuez un zoom avant suffisant sur une image satellite, vous verrez de nombreux carrés de couleurs différentes.
| | | Pixels |
Voici le résultat d’un zoom avant excessif sur une image satellite (à droite). On ne voit plus que des carrés. Ceci est dû au fait que l’image n’est pas continue, mais constituée d’une matrice de carrés (également appelés “pixels”). Il s’agit d’une caractéristique essentielle des formats numériques.
En fait, le format numérique est basé sur une procédure mathématique (appelée “système binaire”) qui permet aux ordinateurs d’enregistrer les données pour les restituer par la suite, de calculer et d’enregistrer les données, voire d’afficher une image. En réalité, le système binaire est la base de l’informatique.
La seule chose que "comprenne" un ordinateur est l’impulsion électrique – celle-ci est soit présente, soit absente. Si elle est présente, cela correspond à 1, sinon, cela correspond à 0. Les mathématiciens pensaient que les systèmes informatiques seraient incapables de gérer les décimales. Le système décimal est celui dans lequel nous comptons de 0 à 9, pour ensuite entamer une nouvelle dizaine de 10 à 19, puis de 20 à 29, etc. Avec les ordinateurs, l’on compte de 0 à 1, puis l’on reprend une nouvelle série (0 en l’absence d’impulsion électrique, 1 en sa présence). Donc, en "langage" informatique, nous avons :
| 0 = 00 | 5 = 101 | | 1 = 01 | 6 = 110 | | 2 = 10 | 7 = 111 | | 3 = 11 | 8 = 1000 | | 4 = 100 | 9 = 1001 | | 10 = 1010 | 100 = 1100100 |
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Remarque concernant le système binaire :
- Un groupe de 2 chiffres (également appelés "digits") est ce qu’on appelle un "bit" ;
- Un groupe de 8 bits est appelé "octet" (=256 dans le système décimal)
- 1 Ko égale 1 000 octets
- 1 Mo égale 1 000 000 octets
- Si votre ordinateur a une mémoire de 64Mo, cela signifie qu’il peut gérer des données contenant jusqu’à (64 × 1,000,000 × 8) soit 512 000 000 bits ou impulsions électriques
- Si votre ordinateur possède un disque dur de 2Go, cela signifie qu’il peut contenir des données correspondant à (2 × 1 000 000 000 × 8) soit 16 000 000 000 bits ou impulsions électriques.
Le pixel
Une image satellite est constituée de nombreux carrés appelés pixels. Le pixel représente la plus petite unité figurant sur une image satellite. Il est extrêmement important. Réunis, les pixels fournissent toute l’information qui constitue l’image dans son intégralité.
| | | Image TM de l’Ouest de Londres |
Résolution
Le premier fait important à connaître concernant une image satellite est sa résolution spatiale.
Imaginez l’image satellite d’une petite ville comportant un stade de football en son centre. Le plus petit carré ou pixel sur cette image peut représenter la totalité du stade de football, ou encore le centre du terrain. Dans le premier cas, l’on dira que la résolution de l’image n’est pas très bonne. Dans le second cas, l’on aura une image plus détaillée, dont on dira que sa résolution est meilleure.
La résolution spatiale d’une image est la plus petite distance entre deux objets adjacents que le capteur puisse identifier.
Parmi les trois images de Londres sur cette page, laquelle a la meilleure résolution ? Pourquoi ? **
| | | Photographie aérienne de l’Ouest de Londres |
Valeur des pixels
Chaque pixel d’une image a une valeur. Cette valeur correspond à l’intensité du rayonnement réfléchi par l’objet observé dans la gamme de longueur d’ondes auxquelles le capteur est sensible.
Par exemple, si l’objet observé est une plante (sans fleurs) et si le capteur utilisé est conçu tout spécialement pour détecter le vert, l’intensité sera élevée. Avec ce même capteur, si l’objet observé est une voiture rouge, l’intensité sera très faible.
Valeur des pixels
La valeur du pixel varie de 0 (= noir) à 255 (= blanc). Vous avez par conséquent 256 possibilités, ce qui correspond à 1 octet. Cela représente la « quantité » de rayonnement détectée par un capteur, allant du minimum au maximum. Le nombre de niveaux donne une indication quant à la précision de la mesure : plus il y a de niveaux (donc plus il y a de bits), plus détaillée sera la mesure et donc plus précise sera la mesure de la variation du rayonnement.
RGB (Rouge, Vert, Bleu)
Paradoxe de ce système d’acquisition d’images : si bon nombre d’images satellite post-traitées (finies) semblent très colorées, les valeurs brutes des pixels appartiennent toutes à l’échelle des gris (de 0 à 255). Par conséquent, durant le traitement, plusieurs images satellite (du même capteur mais appartenant à des bandes différentes ou acquises à des dates différentes) sont souvent combinées pour créer une image colorée.
RGB (Rouge, Vert, Bleu)
Par exemple, trois images peuvent être prises dans trois bandes différentes (autrement dit, dans trois plages de longueurs d’ondes différentes) par le même capteur, puis réunies. A chacune des bandes est attribuée une couleur (le Rouge, le Vert ou le Bleu) pour produire une image en couleur.
C’est ce que montre la figure ci-dessus.
Pour en apprendre plus sur les couleurs et produire des images couleurs, consultez les représentations graphiques suivantes sur la manière d’utiliser la couleur, la construction d’images de couleur fausse ou vraie et le nuancier de Munsell.
Réponse 1 * : CD musicaux, CD-ROM, DVD, etc.
Réponse 2 ** : la 3ème, parce que chaque pixel sur cette image représente la plus petite surface au sol dans la réalité.
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