New Delhi, Inde
|  | La région de New Delhi et la chaîne himalayenne | |
Le tissu urbain de New Delhi
Voici une image acquise par l’instrument MERIS à bord du satellite Envisat le 3 février 2004. Sur les 15 bandes couvrant les longueurs d’onde du visible et du proche infrarouge, nous avons choisi la bande infrarouge 14 (885 nm). Sur les bandes infrarouges, la végétation apparaît de couleur claire ou gris claire tandis que l’eau, le tissu urbain et les autres infrastructures se déclinent du gris foncé au noir (très foncé).
C’est pour ces raisons que la structure en forme d’étoile des noyaux urbains et leurs interconnexions sont aussi visibles. Entre la capitale New Delhi (au centre en bas à droite) et les milliers de villages, représentés par des points gris et répartis uniformément dans le pays, nous pouvons voir de nombreux centres secondaires d’importance variable.
Essaie d’établir différents niveaux en classant ces centres en fonction de leur taille et des distances qui les séparent. Combien de types de centres secondaires faut-il prendre en compte pour administrer et gérer le pays ? Pour te faire une idée précise, tu dois zoomer dans l’image afin de distinguer aussi les villages qui sont les plus petites entités de la communauté indienne.
Quelle est la distance moyenne entre deux villages au sein d’une région donnée et quelle est celle qui sépare deux centres secondaires de même niveau ? La taille de pixel de l’image est de 300 m. Utilise l’outil Measurement de LEOWorks! Compare tes résultats à des distances équivalentes dans ton pays.
Prends un atlas et cherche d’autres villes importantes par rapport à New Delhi, par exemple Chandigarh et Dehradun.
Trouve tous les éléments linéaires qui relient ces agglomérations. À quoi correspondent-ils? Maintenant que tu les as identifiés et classés dans une région (tu peux t'aider de l'atlas), définis les principales règles d’identification (par ex. qu’est-ce qui caractérise un canal, etc.) et applique-les dans une région voisine.
Si tu as besoin de quelques notions de développement urbain pour répondre à ces questions, tu peux lire: http://en.wikipedia.org/wiki/Central_place_theory.
| | | Image MERIS de l'Himalaya |
Neige sur l’Himalaya
Ces images de l’instrument Meris nous montrent une très petite partie du massif de l’Himalaya, au Nord de New Delhi, avec les villes de Chandigarh (au centre à gauche) et Dehranun (au centre à droite, au nord de la première chaîne montagneuse).
Il y a une différence nette entre les deux images. Le 25 novembre 2003, il n'y avait de la neige que sur la région la plus haute, tandis que le 3 février 2004 même les zones plus basses disparaissaient sous une bonne couche de neige. Les neiges de l’Himalaya sont le réservoir d’eau de l’Inde du Nord.
Toutes les données sur la quantité d’eau qui s’y trouve sont utiles pour améliorer la gestion de ces ressources. Il est par conséquent important de connaître la superficie des zones recouvertes de neige.
Comment pouvons-nous la mesurer ?
Tout simplement en comptant les pixels très clairs sur la zone montagneuse et en multipliant le chiffre obtenu par la surface d’un pixel, soit 300×300 m.
| | Image MERIS de l'Himalaya | |
Pour cela, regardons ensemble l’histogramme
Commence par afficher l’image acquise le 3 février 2004.
Ouvre ensuite l’histogramme en cliquant sur l’image et, dans le menu principal, clique sur View et Histogram. L’histogramme des valeurs de l’image additionne tous les pixels en fonction de leurs valeurs.
Dans le canal Blue, nous trouvons 39 017 d’une valeur de 255.
Attention: les nuages ont des valeurs élevées similaires. Nous devons donc les exclure des calculs en modifiant l'image.
Il suffit pour cela de copier la partie montagneuse dans une nouvelle image en assumant qu’il n’y a pas de nuages.
Utilise le bouton Crop (le bouton surmonté d’un carré) et clique sur Edit.
Dans cette nouvelle image, ouvre de nouveau l’histogramme du canal bleu, tu obtiendras environ 20 000 pixels d’une valeur de 255.
Supposons qu’il y ait en moyenne 20 cm de neige, ce qui correspond grosso modo à 2 cm de pluie. Ce chiffre correspond à son tour à 20 litres par mètre carré. Quelle est la quantité totale d’eau stockée dans cette zone à la date en question (chaque pixel mesure 300×300 m)?
Remarques importantes:
Les chiffres utilisés dans cet exercice sont fictifs, l'objectif de cet exercice est d’illustrer les principes de la surveillance satellitaire.
Pour avoir des informations 'réelles' sur le volume d’eau dans l’Himalaya, nous avons aussi besoin d’informations cartographiques et de certaines valeurs de référence (enneigement, température, etc.) et devrons calculer le ruissellement des eaux de chaque bassin versant. De cette façon, nous pourrons prévoir avec précision la quantité d’eau disponible en aval.
Selon la saison, ces informations pourront également être utiles pour les avis d'inondation. La couverture neigeuse mesurée d’après les données du satellite est l’un des principaux éléments utilisés dans les modèles de ruissellement.
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