Introduction

Depuis le début des années 1960, l’imagerie multispectrale s’impose comme source de données pour l’observation spatiale des ressources naturelles (Eaux, terres, forêts) via les systèmes aéroportés et de télédétection par satellite [1]. Les données images à très haute résolution spatiales (THRS), par exemple, procurent des informations pertinentes pour améliorer la connaissance et la gestion des ressources naturelles. Leur apport peut être efficace pour une connaissance rapide et plus objective des zones d’intérêt par une vision globale et une grande précision de localisation. Aujourd’hui, grâce à la très bonne résolution spatiale de ces nouveaux capteurs, il devient possible d’identifier et de caractériser des changements des espaces en exploitant les propriétés de la texture des objets géographiques composant l’image [2-3].

Le Journal de Bord

Cartographie d’une région agricole par classification supervisée d’image SPOT5 ou GeoEye1

1- Acquérir l’information à distance

La télédétection ou détection à distance d’un objet, Remote Sensing en anglais désigne, la mesure ou l’acquisition d’informations sur les objets, par l’intermédiaire d’un instrument de mesure n’ayant pas de contact avec l’objet étudié [4]. C’est l’utilisation à distance par exemple, d’un avion, d’un engin spatial, d’un satellite ou encore d’un bateau de n’importe quel type d’instrument permettant l’acquisition d’informations sur l’environnement. On fait souvent appel à des instruments tels qu’appareils photographiques, lasers, radars, sonars, sismographes ou gravimètres.

2- Méthodes classiques vs Télédétection

L’inventaire forestier et l’étude d’impact environnemental sont des méthodes, par exemple, longtemps utilisées comme source d’information pour la gestion durable des ressources naturelles. La première se définit comme étant une méthode d’évaluation de la ressource d’une forêt à un moment donné par des mesures prises sur le terrain [5]. Cette ressource forestière est estimée par les caractéristiques telles que l’espèce et le diamètre de chacun des arbres inventoriés, ainsi que d’autres paramètres, comme la hauteur du peuplement, le type de sol, la végétation herbacée, etc.

Quant à la seconde, elle mesure les activités humaines sur le milieu naturel se reflétant directement dans l’occupation et l’utilisation des ressources naturelles. Plusieurs études ont montré les relations directes existant entre l’occupation des sols et les émissions de gaz à effet de serre, les variations de températures de surface et les changements climatiques à l’échelle locale ou globale [6].

Cependant, chacune de ces méthodes, généralement manuelles, nécessitent un temps d’acquisition de l’information souvent très long et des financements importants. Les méthodes de télédétection, et en particulier celles de la très haute résolution spatiale (THRS), offrent des solutions privilégiées pour l’acquisition des données sur la structure forestière [7], et sur l’occupation du sol en général. Permettant ainsi de mettre en évidence les impacts de dégradation sur la biodiversité [8].

La cartographie d’occupation des sols fournit également une information importante, d’une part pour la compréhension des changements climatiques et d’autre part, pour l’évaluation de la fragilité des écosystèmes des « hots spots » de la biodiversité mondiale [9]. Elle peut servir de donnée précieuse pour les décideurs et aménageurs locaux en termes de gestion de risques naturels importants.

3- Objectifs techniques

Pour cette proposition, nos objectifs porteront sur l’appréciation de l’intérêt des images satellites en vue d’obtenir une cartographie de l’occupation de sol d’un endroit donné suivant une typologie liée à la distribution spatiale des objets. Divisés en plusieurs travaux pratiques (TP), ils permettront également, la prise en main d’un ou de deux outils, d’en décrypter le fonctionnement afin d’aborder l’extraction de l’information contenues dans une cible détectée à distance. Plusieurs activités seront à réaliser, notamment :
  Savoir manipuler les fonctions de base des outils (ENVI, eCognition) ;
  Maitriser la manipulation des images multispectrales et de leur contenu informatif ;
  Préparer un fichier d’images multispectrale pour sa lecture ;
  Lecture des informations radiométriques et reconnaissance de l’occupation du sol ;
  Savoir reconnaitre les thèmes majeurs d’une scène à plusieurs niveaux d’information.
  Savoir appliquer une classification supervisée sur une image.
  Comprendre l’influence du choix des zones d’apprentissage.
  Acquérir des méthodes d’évaluation des résultats d’une classification.
  Etc.

4- Données

Les images à traitées dans cet exercice peuvent être acquises aimablement auprès de mon ancienne école ou directement en ligne (ce qui nécessiterait un coup). Des extraits d’une scène SPOT 5 acquise à 10 mètres de résolution spatiale en mode multispectral ou du capteur GeoEye. L’occupation et l’utilisation du sol doivent être très variées dans les extraits, présentant en particulier des surfaces végétales, hydrauliques ou anthropiennes, la végétation parfois naturelle, parfois cultivée ou dégradée. Autant de signatures spectrales pour pouvoir clairement identifiées par télédétection.

5- Bibliographie

[1] - A review of hyperspectral remote sensing and its application in vegetation and water resource studies. M Govender, K Chetty, H Bulcock - Water Sa, 2007

[2] - Aguejdad, R., 2006. Object-oriented image analysis for mapping urban expansion in western France, International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS ‘06 Conference, IEEE International, Denver, USA, 31 July- 4 August, 2317-2320.

[3] - Puissant., A, Jacky H, et Christiane Weber., 2005. The utility of texture analysis to improve per-pixel classification for high to very high spatial resolution imagery. » International Journal of Remote Sensing 26, no 4, 733-45.

[4] - Lelong C., 2013. Extraction de l’information en télédétection : Validation et évaluation des produits de classification. (Support de cours du Mastère SILAT).

[5] - Pecheur, A-L ; Bartoli, M ; Müller, P ; 2010. Field-Map, un outil de terrain pour estimer les peuplements forestier, La forêt privée, n° 315, septembre-octobre

[6] - Houghton R. A, Hackler J. L, 2001, Carbon Flux to the Atmosphere from Land—‐Use Changes : 1850 to 1990, Carbon Dioxide Information Analysis Center, U.S. Departmentof Energy, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee, U.S.A, 74 p. http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp050/nd...

[7] - Barbier, N., Couteron, P., Proisy, C., Malhi, Y., Gastellu‐Etchegorry, J.-P., 2010. The variation of apparent crown size and canopy heterogeneity across lowland Amazonian forests. Glob. Ecol. Biogeogr. 19, 72–84

[8] - Haines-Young R, 2009, Land use and biodiversity relationships, Land Use Policy, n°26S, pp. S178–S186

[9] - Myers N, Mittermeier R, Mittermeier C, Da Fonseca G, Kent J, 2000, Biodiversity hotspots for conservation priorities, Nature, Vol. 403, 6 p.

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