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Exercice 1 - Landsat ETM - suite 
Comme nous avons vu, les lacs peu profonds, les marécages et le sable humide sont difficilement identifiables sur l'image en vraies couleurs du delta intérieur du Niger. Par contre, ils sont bien visibles sur les images en fausses couleurs utilisant au moins un canal infrarouge. Toutefois, les couleurs de la Terre représentée sur ces images sont inhabituelles. La combinaison d'une image en fausses couleurs et l'affichage ressemblant d'une image en vraies couleurs est une méthode très utile pour la production d'images similaires à des photos couleur. Ouvrez le programme LEOWorks. Si vous n'avez pas encore téléchargé les images du delta intérieur du Niger, allez dans la zone de téléchargement en haut de la Feuille de travail et suivez les instructions.
Choisissez File>Open. Une boîte de dialogue apparaîtra. Accédez au dossier Niger et sélectionnez la première image Nigerdelta_Landsat_Band_2.tif. Ouvrez également les images Nigerdelta_Landsat_Band_4.tif et Nigerdelta_Landsat_Band_7.tif. Choisissez Image>Combine from...>Red Green Blue. Un menu contextuel s'affichera. Sélectionnez l'image Nigerdelta_Landsat_Band_7.tif pour le rouge, l'image Nigerdelta_Landsat_Band_4.tif pour le vert et l'image Nigerdelta_Landsat_Band_2.tif pour le bleu, puis cliquez sur OK. Cette nouvelle image est une image composite en fausses couleurs obtenue à partir de trois images en nuances de gris. Améliorez les données brutes en procédant comme décrit dans l'exercice sur les images composites en vraies couleurs. Ouvrez l'image Nigerdelta_Landsat_Band_321.tif. Choisissez Image>Arithmetic... et sélectionnez Nigerdelta_Landsat_Band_321.tif comme Image n°1 et l'image composite comme Image n°2. Choisissez Average comme Operation et activez All channels.
La nouvelle image réunit les avantages des deux images initiales. Il s'agit d'une intersection de valeurs de pixels. Comparez les trois images et nommez les avantages de l'image qui vient d'être calculée en donnant des exemples. Pensez en particulier à la couverture végétale et aux étendues d'eau.
NDVI L'indice de végétation normalisé (NDVI) permet de voir la couverture végétale sur les images de télédétection . La végétation réfléchit fortement dans la plage de 0,7 à 0,9 µm (proche infrarouge) et peu dans la plage de 0,6 à 0,7 µm (rouge). La signature spectrale de la végétation étant très caractéristique, la distinction entre terrain nu et couverture végétale ne pose généralement aucun problème. La différence entre le réfléchissement dans le visible et dans le proche infrarouge peut, comme nous l'avons déjà vu, aider à déterminer la photosynthèse et la croissance des plantes. Les pigments des feuilles absorbent une grande part du rouge et réfléchissent une grande part des rayonnements du proche infrarouge du soleil. L'équation de calcul du NDVI Landsat est : (canal4 - canal3) / (canal4 + canal3)
Retournez à l'image en vraie couleur du delta intérieur du Niger et observez la végétation. Il est relativement difficile de classer la végétation dans cette région. Une image NDVI peut être utile.
Choisissez File>Open. Une boîte de dialogue apparaîtra. Accédez au dossier Niger et sélectionnez la première image Nigerdelta_Landsat_Band_3.tif. Ouvrez également l'image Nigerdelta_Landsat_Band_4.tif. Choisissez Image>Arithmetic... et sélectionnez Nigerdelta_Landsat_Band_4.tif comme Image n°1 et Nigerdelta_Landsat_Band_3.tif comme Image n°2 puis choisissez NDVI comme Operation. L'image NDVI calculée peut être améliorée en la colorant. Dans LEOWorks, choisissez Image/Convert to .../Image with LUT. Double-cliquez sur l'échelle de gris au bas de l'image. Dans la fenêtre LUT Editor , cliquez sur Open LUT puis sélectionnez ndvi.pal et cliquez sur Open. Fermez la fenêtre LUT Editor et enregistrez l'image. Les zones claires indiquent une haute densité de chlorophylle, qui indique à son tour une végétation saine.
Quelles zones apparaissent dans cette couleur claire? Pour trouver une réponse, comparez l'image NDVI avec les images en vraies couleurs et en fausses couleurs du delta intérieur du Niger. Trouvez ce qu'il y a de spécial en comparant l'image en vraies couleurs et l'image NDVI. Last update: 24 avril 2013
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