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Classification des images satellites Landsat:
forces et limites de l’approche!
Ahmed Laamrani & Osvaldo Valeria, UQAT André Beaudoin, Stephen Côté & Guy Simard, SCF-CFL
2e atelier sur la télédétectionRouyn-Noranda, 12 juin 2007
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PLAN
Notions de base sur la télédétection et la classification des images
Traitement des images
Méthode de classification des images ECM et extraction des indicateurs
Exemples – Indicateurs
Conclusions
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Télédétection
DéfinitionLa télédétection est la technique qui, par l'acquisition d'images, permet d'obtenir de l'information sur la surface de la Terre sans contact direct avec celle-ci.
Elle englobe tout le processus qui consiste à capter et à enregistrer l'énergie d'un rayonnement émis ou réfléchi, àtraiter et à analyser l'information, pour ensuite mettre en application cette information.
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Télédétection
Pourquoi la télédétection?
Vision globale → surveillance de l'état des forêts →Régions éloignées et inaccessibles
Données multi-temporelles → Analyses de détection des changements et de leurs nature
Surveillance moins coûteuse que par survol aérien (Image Landsat < $1000, couvre ≈ 34000 km2)
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Le spectre électromagnétique (EM)
La télédétection utilise plusieurs régions du spectre EM:
- Ultra Violet
- Visible (0,4 à 0,7 µm)
- IR = réfléchi (0,7 à 3µm) et émis ou thermique (3 à 100 µm)
- Grandes longueurs d'onde (1 mm à 1 m)
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Dimensions spatiales et spectrales
Image: échantillonnage spatial (pixels = 30 m ) et spectral (signature
spectrale) de la réflectance des objets de la scène
Réflectance: rapport lumière réfléchie/lumière incidente en fonction de portions de longueur d’onde du spectre visible et infrarouge signature spectrale
MIRMIR
PIRRouge
VertBleu
CalcaireArgileVégétation verte
Grès
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Classification des images
Pixels de l'image → Grands éléments structuraux de l'image
Supervisée Non supervisée
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Étapes de traitement des données
LECTURE DES IMAGES BRUTES
(32 images)
ORTHORECTIFICATION
CORRECTIONS RADIOMETRIQUES
NORMALISATION DES IMAGES
CREATION D’UNEMOSAIQUE
REHAUSSEMENT DELA MOSAIQUE
CLASSIFICATIONMETHODE ECM
EXTRACTION DESINDICATEURS
VALIDATION AVECPHOTOS GEO-3D
PREPARATION DE PRODUITS FINAUX:CARTES PAR MRC, RAPPORT
ETC.
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Résultats des traitements (Mosaïque 2000)
10 km x 10 km
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4
INDICATEURS
Méthode de classification ECM
Légende EOSD
137 classes
48 classes
FMO 3x3
TM (Reh.)4,5,3
TM (brut)4,5,3
2,5 km
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TFP
Classe d’indicateurs
Classe matrice de confusion et cartographie
PM-SA
SR
PJ
SV
CR
CM
CF
SV-SR
CD (>60%)
CO(25 à 60%)
SV-SR
TNF
TFIP
TPF-PERT
EAU
NUL
EAU
NUL
TFIP-TNF
EAU
NUL
EAU
NUL
TFIP-TNF TFIP-TNF
INDICATEUR 1 INDICATEUR 2 INDICATEUR 3 INDICATEUR 4 Indicateurs
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Indicateur
TNF
TPF-PERT
Perturbation
Agricole
Indicateur 1 – Forêt productive vs FNP
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Indicateur
PM-SA
PJ
Feuillu jeune
Feuillu vieux
Indicateur 2 – Stade de développement
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Indicateur
PM-SA
PJ
Résineux vieux
Résineux jeune
Indicateur 3 – Type de couvert
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Indicateurs
CO
CD
Résineux ouvert
Résineux dense
Indicateur 4 – Densité du couvert
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Indicateurs
CD
CO
Feuillu dense
Feuillu ouvert
Indicateur 4 – Densité du couvert
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Conclusions
Tendances générales dans l’évolution des couverts forestiers en AT et NQ depuis les 20 dernières années! (espace-temps)
Élaborer des portraits de l’évolution des couverts forestiers pour chaque indicateur
Coûts et temps raisonnables
Outil adapté à l’implantation d’un système de surveillance à long terme
Résolution grossière de 30m
Couverture nuageuse
Confusion entre certaines classes, Marge d’erreur àconsidérer
Insuffisant pour être utilisés àdes fins d’aménagement forestier actuel
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Questions ?