La vallée de Katmandou - Vue générale par imagerie optique - suite
|  | Classification non dirigée de Katmandou | |
Classification des images multispectrales
Travail préliminaire
L’objectif de l’exercice suivant est d’utiliser la classification des images pour en savoir plus sur Katmandou. Tu penses peut-être qu’il suffit d’appuyer sur un bouton, mais c’est loin d’être le cas. Cela requiert de la recherche, du savoir et de la précision.
Pour les exercices suivants, nous appliquerons différentes méthodes de classification. Il s’agit de comprendre les principes de la classification des images et de comparer les résultats obtenus par différentes méthodes.
La classification est un outil très utile pour obtenir des informations servant aux mises à jour (planification, contrôle et cartographie). C’est un moyen relativement simple et peu onéreux d’obtenir des informations sur la couverture du sol, l’utilisation des sols et les changements du sol, surtout dans les zones isolées ou inaccessibles. Cependant, même dans les parties du monde bien développées, les images satellite font partie de notre quotidien, ne serait-ce que pour les prévisions météo à la télévision et leurs animations de nuages. Un bon exemple d’utilisation de la classification est l’Union européenne.
Les agriculteurs sont surveillés par satellites et les classifications permettent aux divers Ministères de l’agriculture de connaître la proportion de terres cultivées et en friche. Les subventions sont distribuées en fonction des terres non cultivées. Mais qui pourrait vérifier les déclarations des agriculteurs, si ce n’est les satellites ?
Les images satellite et les cartes de classification sont également utilisées en cartographie. Pense à la précision avec laquelle les limites des forêts sont tracées dans les cartes topographiques. Les données proviennent des images satellite et des instruments de traitement des images.
Toute classification numérique, qu’elle soit dirigée ou pas, ne représente qu’une base d’une adaptation approfondie. Il est impossible d’obtenir une classification utile et précise sans intervention manuelle. Le fait que les informations soient traitées par le cerveau humain permet d’appliquer des procédures plus complexes que ne le permettrait un programme informatique. Il existe tellement de relations complexes entre différents types de surface qui ne sont pas identifiées par les différences spectrales ou géométriques.
En raison de l’énorme complexité que cela implique, nous ne pouvons produire que des classifications de haut niveau de Katmandou pour les exercices suivants. Nous commencerons par un exercice manuel visant à définir la méthode opérationnelle et à obtenir une présentation globale des types de surface de la ville. Parallèlement à cela, tu obtiendras une belle carte tracée à la main que tu appelleras ton œuvre d’art personnelle.
Cette carte sera superposée à une classification numérique afin de comparer les résultats. Pour superposer notre classification manuelle sur l’image classée numériquement, la carte manuelle doit être géoréférencée. Le plus simple est d’inclure des points de référence (Ground Control Points - GCP) dans l’image aux fausses couleurs 4,5,3 et de les copier sur le papier claque.
Ouvre l’image Kathmandu_LANDSAT_Band_453.tif obtenue à l’exercice de combinaison de fausses couleurs dans LEOWorks.
Nous utilisons l’outil GIS dans LEOWorks pour inclure les points d’appui). Zoom sur l’image jusqu’à ce qu’elle soit en plein écran. Sélectionne ensuite l’option GIS dans la barre d’outils. Un menu contextuel s’ouvre. Va dans File>New Theme, nomme le thème « GCP » et sélectionne Polyline. Pour commencer à tracer, sélectionne Edit>Start Edit.
Trace 8 repères, un dans chaque coin de l’image et les autres dans les marges situées entre les coins de l’image.
Pour interrompre le tracé, sélectionne Edit>Stop Edit. Save Theme) « GCP » dans ton dossier Katmandou.
Imprime l’image. Choisis Print... , sélectionnez l’échelle 100000 et imprime l’image.
Classification manuelle
Prends du papier calque et pose-le sur l’image que tu viens d’imprimer. Vérifie que les deux feuilles sont bien attachées pour éviter qu’elles ne bougent.
Commence par copier au crayon gris les repères sur le papier calque.
La prochaine étape consiste à classifier l’image. En général, tu es libre de sélectionner les classes de ton choix. La liste ci-dessous t’aidera, cependant, à sélectionner des classes utiles :
| | | Classification manuelle de haut niveau de Katmandou |
Classes de haut niveau
- Fleuves
- Zones fortement urbanisées
- Zones modérément urbanisées
- Pistes d’atterrissage
- Forêts et sous-bois
- Champs et terres cultivées
Il est nécessaire d’utiliser du matériel supplémentaire, par exemple des images en haute résolution, des cartes de villes ou des recherches personnelles dans la zone d’intérêt, pour arriver à une classification utile et précise.
Une manière simple d’obtenir une carte de Katmandu est de rechercher la ville en utilisant http://maps.google.com.
Télécharge les images Proba sous forme de fichier ZIP.
Pour les images haute résolution, l’ESA met à disposition ses images PROBA de Katmandou. La résolution spatiale des images est de 5 m par pixel.
Project for On-Board Autonomy (Proba) est un satellite de l’ESA, l’un des petits satellites les plus avancés jamais envoyés dans l’espace. Lancée en 2002, cette mission de démonstration technologique procède de manière autonome à diverses activités, notamment, le guidage, la navigation, le contrôle, la programmation et la gestion des ressources de la charge utile. Sa charge utile comprend un système d’imagerie compact multispectral et une caméra haute résolution servant à capturer des données pour le projet d’observation de la Terre.
Pour plus d’informations, va sur la page ESA's Proba website.
| | Classification non dirigée de Katmandou à l’aide d’une image thermique | |
Si tu as du mal à localiser les fleuves, utilise l’image thermique Kathmandu_LANDSAT_2001_Band_61.tif. L’eau chauffe plus lentement que la terre et apparaît en plus foncé sur une image thermique qui permet de mesurer la température de la Terre.
L’image thermique doit être rehaussée pour obtenir une meilleure vue de la zone concernée. Va dans Enhance>Interactive Stretching. Un histogramme apparaît. Déplace la barre bleue à gauche vers le point initial gauche de l’histogramme. Déplace ensuite la barre rouge à droite vers le point initial droit et clique sur Apply.
Tu devrais maintenant avoir assez d’éléments pour classifier l’image en fausses couleurs. Utilise différentes couleurs et textures pour tracer et remplir les diverses caractéristiques de l’image. Ne t’embarrasse pas de trop de détails. Le but de cet exercice est de comprendre la méthode de classification.
Pour pouvoir réutiliser le dessin ultérieurement, scanne-le et enregistre-le sous « HLC_Kathmandu.tif » dans ton dossier Katmandou.
Combien de pistes d’atterrissage l’aéroport compte-t-il?
Comment s’appelle le centre-ville de la partie sud de la ville?
Comment s’appelle le grand fleuve qui traverse la ville de Sud-Ouest en Est?
Pourquoi les champs et les terres cultivées en 2001 sont-ils à peine identifiables ?
Quel objet topographique est le plus boisé?
Prends un plan de la ville de Katmandou et essaie de connaître l’utilisation faite des champs à l’est du centre-ville de Katmandou.
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