teledetection zones humides

Document technique

Application de la tldtection l'tude des zones humides : identification des prairies, des roselires, des peupleraies et des gravires

Institut franais de lenvironnement Office national de la chasse et de la faune sauvage

2005

L'Ifen met disposition des documents techniques, en dehors de ses collections.

APPLIICATIION DE LA TELEDETECTIION A APPL CAT ON DE LA TELEDETECT ON A L''ETUDE DES ZONES HUMIIDES : L ETUDE DES ZONES HUM DES : IIDENTIIFIICATIION DES PRAIIRIIES,, DES DENT F CAT ON DES PRA R ES DES ROSELIIERES,, DES PEUPLERAIIES ET ROSEL ERES DES PEUPLERA ES ET DES GRAVIIERES DES GRAV ERES

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Application de la tldtection l'tude des zones humides : identification des prairies, des roselires, des peupleraies et des gravires. Chaptre 1 : Notions de base de tldtection, spcificits des milieux humides

Photos de la page de garde : Image Landsat de la Grande Brirehttp://www.uhb.fr/sc_sociales/Costel/icone/briere.gif

Les marais de la basse valle du Couesnonhttp://www.eaubaiedumont.com/francais/baie/baie0001.htm

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Liste des personnes et organismes impliqus dans l'laboration du document

Commanditaires de l'tude

Marie-Claude XIMENES (Institut Franais de l'environnement) Laurent DUHAUTOIS (Institut Franais de l'environnement) Carol FOUQUE (Office National de la Chasse et de la Faune Sauvage) Jol BROYER (Office National de la Chasse et de la Faune Sauvage)

Elaboration du document (rdacteurs)

Lionel MEQUIGNON (SIRS : Systmes d'Information Rfrence Spatiale) Guy CROISILLE (SIRS : Systmes d'Information Rfrence Spatiale) Vincent LEJEUNE (SIRS : Systmes d'Information Rfrence Spatiale)

Comit de pilotage

Laurence HUBERT - MOY (Universit de Rennes) Michel DESHAYES (Laboratoire Commun de Tldtection) Julien BERTRAN (Agence de l'Eau Seine Normandie)

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SOMMAIRE

Introduction................................................................................................................................................... 7 CHAPITRE 1 ................................................................................................................................................ 8 NOTIONS DE BASES DE TELEDETECTION, SPECIFICITES DES MILIEUX HUMIDES......................... 8 1 Tldtection et zones humides .......................................................................................................... 8 1.1 Acquisition des donnes ............................................................................................................. 8 1.1.1 Principes physiques de la tldtection ............................................................................. 8 1.1.1.1 Notion de rayonnement et spectre lectromagntique.............................................. 8 1.1.2 Les satellites..................................................................................................................... 10 1.1.2.1 Caractristiques d'un satellite : l'orbite et sa fauche ............................................. 10 1.1.2.2 Les capteurs utiliss ................................................................................................ 12 1.1.2.3 Les diffrents types de satellites ............................................................................. 13 1.1.2.3.1 Landsat .................................................................................................................. 13 1.1.2.3.2 Spot ....................................................................................................................... 13 1.1.2.3.3 ERS ....................................................................................................................... 14 1.1.2.3.4 IRS......................................................................................................................... 14 1.1.2.3.5 Ikonos .................................................................................................................... 15 1.1.2.3.6 Eros ....................................................................................................................... 15 1.1.2.3.7 QuickBird ............................................................................................................... 15 1.1.3 Les capteurs multi bandes aroports ............................................................................. 16 1.1.4 Lutilisation de photographies ariennes analogiques ..................................................... 21 1.1.4.1 La prise de vue ........................................................................................................ 21 1.1.4.2 Lchelle de prise de vue ......................................................................................... 21 1.1.4.3 Les diffrents types dmulsion et de support en photographie verticale ............... 21 1.1.4.4 Les camras numriques ........................................................................................ 24 1.1.5 Les photos ariennes prises en ULM............................................................................... 24 1.2 Traitements et exploitation des documents de tldtection : mthodes................................. 25 1.2.1 Traitements pralables des donnes : corrections radiomtriques et redressements gomtriques ..................................................................................................................................... 25 1.2.1.1 Corrections radiomtriques...................................................................................... 25 1.2.1.2 Redressements gomtriques................................................................................. 25 1.2.1.3 Scannage des photos ariennes ............................................................................. 25 1.2.2 Exploitation des documents ............................................................................................. 25 1.2.2.1 Traitements automatiques par classification numrique des pixels ........................ 25 1.2.2.2 La photo-interprtation............................................................................................. 27 1.2.2.3 Les mthodes hybrides............................................................................................ 29 1.2.2.4 Lapport des donnes exognes ............................................................................. 29 1.2.3 Adquation entre type de capteur et chelle de rsolution gographique....................... 30 1.2.3.1 Seuils de dtection .................................................................................................. 30 1.2.3.2 Seuils didentification ............................................................................................... 30 1.2.3.3 Seuils de cartographie ............................................................................................. 30 1.3 Originalits spectrales des zones humides............................................................................... 34 1.3.1 Notion de signatures spectrales ....................................................................................... 34 1.3.2 Caractristiques spectrales des couverts vgtaux......................................................... 35 1.3.2.1 Les proprits optiques des feuilles ........................................................................ 35 1.3.2.1.1 Les pigments foliaires (Guyot, 1995)..................................................................... 35 1.3.2.1.2 Structure de la feuille dun vgtal ........................................................................ 35 1.3.2.1.3 Influence de la teneur en eau ................................................................................ 36 1.3.2.2 Caractrisation de larchitecture dun couvert vgtal............................................. 37 1.3.2.2.1 Lindice foliaire ....................................................................................................... 37 1.3.2.2.2 Linclinaison des feuilles ........................................................................................ 38 1.3.2.2.3 La hauteur du couvert et la taille des feuilles ........................................................ 38 1.3.3 Les diffrents indices de vgtation ................................................................................. 38 1.3.4 Originalits spectrales des sols........................................................................................ 40 1.3.4.1 Les facteurs influenant la rflectance des sols ...................................................... 40 1.3.4.2 Le taux de couverture des sols................................................................................ 42 1.3.4.3 Humidit des sols (daprs Kergomard, 1998a et Guyot, 1995) ............................. 42 1.3.5 Originalits spectrales des surfaces en eau (daprs Kergomard, 1998b) ...................... 43

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Lidentification des prairies humides et des roselires ...................................................................... 44 2.1 Caractrisation des prairies humides........................................................................................ 44 2.1.1 Dfinition........................................................................................................................... 44 2.1.2 La dure dinondation....................................................................................................... 46 2.1.3 Le degr dhydromorphie du sol....................................................................................... 47 2.1.4 La structure topographique des systmes hygrophiles.................................................... 48 2.1.5 La physiologie des communauts prairiales .................................................................... 49 2.1.6 La physionomie des communauts prairiales .................................................................. 51 2.1.7 L'approche phytosociologique : classification phytosociologique des prairies hygrophiles franaises 52 2.1.8 Les pratiques agricoles .................................................................................................... 53 2.1.9 Cas particulier des prairies de fauche .............................................................................. 55 2.2 Caractrisation des roselires................................................................................................... 56 2.2.1 Dfinition........................................................................................................................... 56 2.2.2 Classification phytosociologique des roselires............................................................... 57 2.2.3 Possibilit de discrimination des roselires...................................................................... 57 2.2.3.1 par tldtection satellitaire ..................................................................................... 58 2.2.3.2 par photo-interprtation dimages ariennes ........................................................... 58 2.3 Autres thmatiques intressant l'IFEN et l'ONCFS................................................................... 60 2.3.1 Identification des mutations de l'occupation du sol .......................................................... 61 2.3.1.1 Modes opratoires ................................................................................................... 61 2.3.1.1.1 Traitement d'image ................................................................................................ 61 2.3.1.1.2 Photo-interprtation ............................................................................................... 62 2.3.2 Cartographie des peupleraies .......................................................................................... 62 2.3.2.1 Dfinition .................................................................................................................. 62 2.3.2.2 La discrimination des peupleraies en tldtection................................................. 63 CHAPITRE 2 .............................................................................................................................................. 65 SYNTHESE BIBLIOGRAPHIQUE.............................................................................................................. 65 1. Synthse et pistes de travail pour la tldtection des zones humides ............................................ 65 Tableau rcapitulatif des fiches actions ................................................................................................. 65 2. Fiches actions .................................................................................................................................... 69 2.1. Travaux partir d'images satellites (fiche 1 16) .................................................................... 69 Fiche 1 : Caractrisation des zones humides de la plaine de la Scarpe et de lEscaut (59) ..................... 70 Fiche 2 : Cartographie de la vgtation littorale en milieu dunaire humide par tldtection spatiale : La Rserve Biologique Domaniale de Merlimont (62)..................................................................................... 72 Fiche 3 : Typologie, suivi de la vgtation et valuation de la biomasse dans la valle de la Seine (76). 74 Fiche 4 : Tldtection de la vgtation des marais de la Brire (Loire-Atlantique - (44))........................ 75 Fiche 5 : Inventaire CORINE Land Cover affin sur le PNR de la Brenne ................................................ 78 Fiche 6 : Inventaire des tourbires des monts d'Arre par imagerie spot (29) .......................................... 81 Fiche 7 : Cartographie grande chelle de zones humides du bassin de la Voire partir dimages satellites (10 & 52)...................................................................................................................................... 83 Fiche 8 : Cartographie des zones potentiellement humides de la rgion Champagne -Ardennes............ 85 Fiche 9 : Mise en vidence des tats dhumidit permanents du sol de la plaine Ello-Rhnane (68)....... 87 Fiche 10 : Apport du mir ltude des prairies de la basse valle de l'Authie (62 & 80) ........................... 88 Fiche 11 : Apport de limagerie satellitaire optique et radar la gestion de leau et de lenvironnement en zone alluviale (confluence Garonne et Tarn) ............................................................................................. 89 Fiche 12 : Etude de lhumidit des sols en Alsace (68) ............................................................................. 90 Fiche 13 : Cartographie exprimentale des milieux humides de la basse valle du Doubs et de la valle de la Sane ................................................................................................................................................ 92 Fiche 14 : Inventaire CORINE Land Cover affin sur le PNR de la BRENNE........................................... 93 Fiche 15 : Typologies pour une cartographie des prairies humides par tldtection sur le PNR des Marais du Cotentin ..................................................................................................................................... 95 Fiche 16 : Mise en vidence des mutations doccupation du sol aux marges de l'Ile de France (10 dpartements) ............................................................................................................................................ 97 2.2. Travaux partir d'images hyper spectrales CASI (fiches 17 19)........................................... 99 Fiche 17 : Caractrisation interne de la dominante vgtation dune zone humide dans le bassin versant du Rozambo (22 & 29) ............................................................................................................................. 100 Fiche 18 : Inventaire des zones humides de fond de valle par tldtection hyper spectrale en baie de Lannion (22) ............................................................................................................................................. 101 Fiche 19 : Cartographie du mode de gestion dominant des prairies dans le bassin versant du Rozambo (22 & 29) ................................................................................................................................................... 102 2.3. Travaux partir de photographies ariennes (fiches 20 22) ............................................... 105

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Fiche 20 : Cartographie des habitats naturels de la basse valle de lAuthie par photo-interprtation dimages infrarouge couleurs (62)............................................................................................................ 106 Fiche 21 : Cartographie des zones humides en limousin ........................................................................ 108 Fiche 22 : Cartographie de l'occupation du sol et des mutations de l'occupation du sol en moyenne valle de l'Oise.................................................................................................................................................... 110 2.4. Travaux partir de photographies prises d'ULM (fiches 23 & 24).......................................... 112 Fiche 23 : Inventaire des communauts vgtales dun marais en Charentes Maritimes (17) ............... 113 Fiche 24 : Suivi de lvolution dune vasire en estuaire de Seine par tldtection basse altitude (Seineaval) .......................................................................................................................................................... 114 2.5. Travaux exotiques................................................................................................................... 116 Fiche 25 : Cartographie et tude des formations vgtales (Kaw, Guyane) ........................................... 117 Fiche 26 : Actualisation de lempitement des zones urbaines et agricoles sur une zone humide (Floride) .................................................................................................................................................................. 119 ANNEXES ................................................................................................................................................ 120 ANNEXE 1 : Quelques dfinitions concernant les formations vgtales ................................................. 121 ANNEXE 2 : Lexique de tldtection...................................................................................................... 123 ANNEXE 3 : Liste des acronymes............................................................................................................ 125 ANNEXE 4 : Classes doccupation du sol de Cornwall Trois Pistoles (Qubec) dtects partir dun capteur aroport MEIS II ........................................................................................................................ 126 Bibliographie............................................................................................................................................. 127

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INTRODUCTION

Quelle soit spatiale ou aroporte, multi ou hyper spectrale, quelle fasse appel des capteurs passifs ou actifs, des classifications automatiques ou diriges, la tldtection recouvre lheure actuelle un grand nombre de types de vecteurs, de donnes et de techniques danalyse et dinterprtation qui permettent de caractriser distance la surface terrestre. Lobjectif de ce travail est didentifier quels sont les types dimages et les types de traitements qui permettent de reconnatre les milieux dintrt pour les rseaux de lONCFS et pour lIFEN. Ces milieux dintrt sont : les prairies humides, les roselires, les zones inondes, les gravires et les peupleraies. Dans ce cadre, lONCFS souhaite inventorier, dcrire et cartographier les sites daccueil privilgis des oiseaux deau que sont les roselires et les prairies humides. Quant lIFEN, les donnes doivent permettre de dtecter les mutations de loccupation du sol. Ce guide prsente dans un premier temps les notions de base de la tldtection, loffre technique disponible en terme dacquisition de donnes et les mthodes de traitement au regard de la caractrisation des zones humides (humidit des sols, vgtation). Dans un deuxime temps, il synthtise sous forme de fiches dtude de cas, des expriences menes notamment dans le cadre du Programme National de Recherche sur les Zones Humides (PNRZH) mais aussi issues de recherches bibliographiques et dtudes ralises par la socit SIRS. Ces synthses dexpriences concernent dans la majeure partie des cas le territoire mtropolitain franais sauf pour une tude sur la tldtection hyper spectrale en Guyane et une autre sur lutilisation dimages SPOT en Floride. Dans un troisime temps, la prsentation des caractristiques biologiques des prairies humides et des roselires permet une synthse des apports et limites de la tldtection pour ces milieux et met en vidence limportance dune trs bonne connaissance pralable toute dmarche de tldtection.

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CHAPITRE 1 NOTIONS DE BASES DE TELEDETECTION, SPECIFICITES DES MILIEUX HUMIDES

1 TELEDETECTION ET ZONES HUMIDESOn entend par tldtection lensemble des connaissances et techniques utilises pour dterminer des caractristiques physiques et biologiques dobjets par des mesures effectues distance, sans contact matriel avec ceux-ci (Journal Officiel de la Rpublique Franaise du 17-04-97). La tldtection est aussi la discipline scientifique qui regroupe lensemble des connaissances et des techniques utilises pour lobservation, lanalyse, linterprtation et la gestion de lenvironnement partir de mesures et dimages obtenues laide de plates-formes aroportes, spatiales, terrestres ou maritimes. Comme son nom lindique, elle suppose lacquisition dinformations distance, sans contact direct avec lobjet dtect (Bonn et Rochon, 1992).

1.1 Acquisition des donnes1.1.1 Principes physiques de la tldtection1.1.1.1 Notion de rayonnement et spectre lectromagntique

Tout corps dont la temprature est suprieure au zro absolu est un metteur de rayonnement lectromagntique. Le rayonnement mis par ce corps qui arrive sur une surface est rflchi, absorb ou transmis par rfraction suivant le type de surface rencontre. La somme de ces trois types de rayonnement est gale au rayonnement incident (cf. : figure 1).

Figure 1 : Absorption, rflexion et transmission (Bonn et Rochon, 1993)

Le rayonnement lectromagntique est de nature vibratoire et il peut se dfinir comme la superposition de radiations monochromiques indpendantes o chaque radiation se caractrise par sa longueur d'onde, c'est--dire la distance que parcourt la lumire pendant une vibration. Le rayonnement lectromagntique se dfinit comme un spectre continu allant des rayons cosmiques (10-13 nm) aux ondes radiolectriques (1013 nm).

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Lil humain ne peut voir quune plage limite du spectre. Les satellites, en revanche, peuvent enregistrer le visible, linfrarouge, ainsi quune large plage dautres longueurs dondes. La figure suivante montre les diffrents domaines du spectre lectromagntique et les capteurs pouvant tre utiliss en fonction de ces derniers.

Figure 2 : Le spectre lectromagntique (source : MC & CM GIRARD 1989)Domaines spectraux Ultra violet Longueurs donde 290 nm (*) 390 nm 450 nm 490 nm 580 nm 600 nm 620 nm 700 nm Infrarouge Proche 900 nm 1 000 nm 1 500 nm 2 400 nm 3 000 nm 5 500 nm 8 000 nm Thermique 14 000 nm Micro-ondes ou hyper-frquences K X C S L UHF Pnoir et blanc

Appareils de tldtection Scanneur ultra violet

Photographies multi spectrales

Visible

Couleur

Infrarouge

Moyen rflectif Moyen

Scanneur infrarouge et Thermographie infrarouge

{ { { { { { {

0,75 cm 2,4 cm 3,75 cm 7,5 cm 15 cm 30 cm 100 cm 136 cm

Radar S.I.A.R. Scanneur H.F. Radiomtre H.F.

Cependant lobservation de la Terre depuis lespace nest pas possible sur toute ltendue du spectre lectromagntique car la propagation des rayonnements est perturbe par la traverse de latmosphre (phnomnes dabsorption et de diffusion). Les zones de spectre de moindre absorption constituent les fentres de transmission atmosphrique utilisables par la tldtection passive comme le dtaille le tableau 1 ci-dessous :

Tableau 1 : Fentres de transmission atmosphriques utilisables pour la tldtection passive BandesVisible Proche infrarouge Infrarouge moyen Infrarouge lointain

Fentres400 700 nm 700 1100 nm Vers 3000 et 5000 nm 8500 et 13000 nm

Rayonnement dominantSolaire rflchi Solaire rflchi Terrestre

Scanneurs multi spectraux

} violet } bleu } vert } jaune } orange } rouge

Photograp hies noir et blanc, couleur

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1.1.2 Les satellites1.1.2.1 Caractristiques d'un satellite : l'orbite et sa fauche1

La trajectoire effectue par un satellite autour de la Terre est appele orbite. L'orbite d'un satellite est choisie en fonction de la capacit des capteurs qu'il transporte et des objectifs de sa mission. Le choix d'une orbite est dtermin par l'altitude (la hauteur du satellite au-dessus de la surface de la Terre), l'orientation et la rotation du satellite par rapport la Terre. Certains satellites ont une altitude trs leve et regardent toujours la mme rgion de la surface de la Terre. Ils ont une orbite gostationnaire dans le plan quatorial de la Terre (voir figure 3 ci-dessous). Ces satellites angulaires ont une altitude d'environ 36 000 kilomtres et se dplacent une vitesse qui correspond celle de la Terre, donnant ainsi l'impression qu'ils sont stationnaires. Cette configuration orbitale permet au satellite d'observer et d'amasser continuellement de l'information sur une rgion spcifique. Les satellites de communication et d'observation des conditions mtorologiques sont situs sur de telles orbites. L'altitude leve de certains satellites mtorologiques leur permet d'observer les nuages et les conditions qui couvrent un hmisphre complet de la Terre.

Figure 3 : orbite gostationnaire

D'autres plates-formes spatiales suivent une orbite lgrement incline par rapport l'axe des ples. Cette configuration, combine la rotation de la Terre (Ouest-Est), fait qu'au cours d'une certaine priode, les satellites ont observ la presque totalit de la surface de la Terre. Ce type d'orbite est appel orbite quasi polaire (voir figure 4 ci-dessous) cause de l'inclinaison de l'orbite par rapport une ligne passant par les ples Nord et Sud de la Terre. La plupart des satellites sur orbite quasi-polaires ont aussi une orbite hliosynchrone ; c'est--dire qu'ils observent toujours chaque rgion du globe la mme heure locale solaire. Pour une latitude donne, la position du Soleil dans le ciel au moment o le satellite survole une certaine rgion au cours d'une saison donne sera donc toujours la mme. Cette caractristique orbitale assure des conditions d'illumination solaire similaires, lorsqu'on recueille des donnes pour une saison particulire sur plusieurs annes ou pour une rgion particulire sur plusieurs jours. Ceci est un facteur important lorsqu'on compare deux images successives ou lorsqu'on produit une mosaque avec des images adjacentes, puisque les images n'ont pas tre corriges pour tenir compte de l'illumination solaire.

Figure 4 : orbite quasi-polaire

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http://www.schenectady.k12.ny.us/putman/gis/tutorial/indexf.html

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Figure 5 : passe montante et passe descendante

De nos jours, la plupart des plates-formes satellitaires est place sur orbite quasi-polaire. Elles se dplacent donc vers le nord d'un ct de la Terre et vers le sud dans l'autre moiti de leur orbite. Ces deux types de passage du satellite se nomment respectivement orbite ascendante et orbite descendante (voir figure 5 ci-dessus). Si l'orbite est aussi hliosynchrone, l'orbite ascendante du satellite se fait du ct ombrag de la Terre, tandis que l'orbite descendante se fait du ct clair par le Soleil. Les capteurs qui enregistrent l'nergie solaire rflchie par la Terre ne recueillent donc de l'information qu'au cours de leur orbite descendante, lorsque le Soleil illumine la Terre. Les capteurs actifs qui possdent leur propre source d'illumination ou les capteurs passifs qui enregistrent l'nergie mise par la plante (l'nergie infrarouge thermique par exemple) peuvent amasser des donnes autant lors des orbites ascendantes que descendantes de leurs satellites. Lorsqu'un satellite est en orbite autour de la Terre, le capteur "observe" une certaine partie de la surface. Cette surface porte le nom de couloir-couvert ou fauche (voir figure 6 ci-dessous). Les capteurs sur plate-forme spatiale ont une fauche dont la largeur varie gnralement entre une dizaine et plusieurs centaines ou mme plusieurs milliers de kilomtres. Pour les satellites orbite quasi-polaire, le satellite se dplace selon une trajectoire nord-sud.

Figure 6 : la fauche dun satellite

Cependant, vue de la Terre, la trajectoire du satellite semble avoir une composante vers l'ouest cause de la rotation de la Terre. Ce mouvement apparent du satellite permet la fauche du capteur d'observer une nouvelle rgion chacun des passages conscutifs du satellite. L'orbite du satellite et la rotation de la Terre travaillent donc de concert, permettant une couverture complte de la surface de la plante aprs un cycle orbital complet.

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Les points sur la surface de la Terre qui se trouvent directement en dessous de la trajectoire du satellite sont appels les points nadir. Le cycle de passage du satellite correspond la priode de temps ncessaire pour que le satellite revienne au-dessus d'un point nadir pris au hasard. Le satellite aura alors effectu un cycle orbital complet. La priode de temps ncessaire pour complter un cycle orbital complet varie d'un satellite l'autre. La dure du cycle orbital ne doit pas tre confondue avec la priode de revisite. Avec les capteurs orientables, les instruments peuvent observer une surface avant et aprs les passages de l'orbite au-dessus de la cible, ce qui permet une priode de revisite beaucoup plus courte que le cycle orbital. La priode de passage au nadir est un facteur important pour plusieurs applications de la tldtection, spcialement lorsque des images frquentes sont ncessaires (par exemple : pour surveiller la dispersion lors d'un dversement d'hydrocarbures ou pour mesurer l'ampleur d'une inondation). Les satellites orbite quasi-polaire ont une couverture plus frquente des rgions de latitude leve par rapport la couverture des zones quatoriales. Cette plus grande couverture est due l'largissement, vers les ples, de la zone de chevauchement entre deux fauches adjacentes. 1.1.2.2 Les capteurs utiliss

Les capteurs spcialiss dans la rception de longueurs dondes rflchies ou mises par des objets cibles sont tous dsigns par le terme de capteurs passifs (voir figure 7). Le principal inconvnient de ce type de capteur est dtre inoprant si le ciel est sombre ou nuageux. Pour pallier cet inconvnient un autre type de capteur a t mis au point : les capteurs actifs qui mesurent la quantit rflchie dun rayonnement quils ont mis. Le capteur actif le plus couramment employ en tldtection est le radar.

Figure 7 : les capteurs en tldtectionCAPTEUR PASSIF CAPTEUR ACTIF

Radiations diffuses

absorption atmosphriqueNuages

Radiations directes

Radiation rflchie

Diffraction

REFLEXION

Micro-ondes (Radar) Lumire (Lidar)

Visible Proche IR Mi d

RETRODIFFUSION EMISSION (IR Thermique)

Il existe plusieurs types de satellites d'observation suivant les domaines d'application (mtorologie, ocanographie,...) et suivant les diffrents systmes d'acquisition d'images. Les donnes fournies par les satellites d'observation varient selon le type de capteurs du satellite qui mesurent les radiations lectromagntiques rflchies par les corps qui composent la surface terrestre. Pour les ondes lectromagntiques du visible et de l'infrarouge proche, les capteurs utiliss sont optiques (mulsions photographiques, dtecteurs multi spectraux et hyper spectraux), c'est dire qu'ils reoivent la rflexion de la lumire provenant de la surface terrestre et n'mettent aucun signal. Pour l'infrarouge thermique, des dtecteurs thermiques sont utiliss. Dans le cas du radar, l'instrument met un signal vers le sol et dtecte l'cho de celui-ci, c'est--dire qu'il mesure l'onde qui se reflte sur la surface terrestre.

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La rsolution spatiale est la mesure de la plus petite sparation angulaire ou linaire entre deux objets, habituellement exprime en radians ou en mtres. En d'autres termes, c'est la superficie de la surface terrestre reprsente par un pixel. On distingue les capteurs haute rsolution et les capteurs basse rsolution. Les satellites en orbite gostationnaire comme METEOSAT ou GOES fournissent des images sur de trs grandes zones et basse rsolution et, en gnral, les satellites en orbite hliosynchrone comme Landsat ou SPOT fournissent des images haute rsolution sur de plus petites zones. La qualit des donnes produites est fonction de deux paramtres : la qualit gomtrique qui dpend des performances du capteur et de la stabilit de l'orbite du satellite. la qualit radiomtrique qui dpend de la fiabilit des instruments et des dtecteurs, des bandes spectrales utilises, des contrles effectus (dtection et correction d'anomalies).

La rsolution temporelle est la rptitivit de l'observation d'un capteur sur un mme territoire. La capacit de fournir des images d'une mme zone diffrentes dates constitue l'un des attraits des satellites d'observation. Enfin lacquisition dune mme scne se fait suivant deux modes principaux : le mode panchromatique o une seule image est produite partir de toutes les longueurs d'ondes du spectre visible et souvent d'une partie du proche infrarouge traduite en niveau de gris, ou le mode multi spectral o plusieurs images sont prises simultanment chacune dans une rgion diffrente du spectre lectromagntique. 1.1.2.3 Les diffrents types de satellites

Ce chapitre prsente brivement les diffrents satellites et la tldtection aroporte. En fin de chapitre, un tableau rcapitulatif prsente les caractristiques techniques des diffrents capteurs embarqus sur les satellites et aronefs (rsolution spatiale, bandes spectrales, stroscopie, rsolution temporelle des satellites).1.1.2.3.1 Landsat

Le premier satellite civil d'observation de la Terre a t Landsat en 1972. Il embarquait un capteur MSS (Multi Spectral Scanner) dont les pixels mesuraient environ 80 mtres de ct. Depuis, six autres satellites Landsat ont t envoys en orbite. La seconde gnration de satellites Landsat fait son apparition en 1982 avec l'envoi de Landsat 4, qui embarqua un Thematic Mapper (TM) en plus du MSS. Les images Landsat MSS (Multi Spectral Scanner) et TM (Thematic Mapper) prsentent l'avantage d'tre acquises dans le monde entier et sur une priode continue de plus de 16 ans. Les capteurs TM dtectent la radiation reflte la surface de la terre dans sept bandes spectrales dans les longueurs d'ondes du visible et de l'infrarouge proche, moyen et thermique. La rsolution des images TM (30 mtres) fournit suffisamment de dtails pour permettre une gamme importante d'applications tout en gardant une scne suffisamment grande de 180 km de cot. A partir de Landsat 7, le capteur devient ETM + (Enhanced Thematic Mapper). Ses huit bandes spectrales sont semblables celles de TM, sauf que la bande thermique 6 a une rsolution amliore de 60 m (contre 120 m dans TM). Il y a aussi une bande panchromatique complmentaire la rsolution de 15 m.1.1.2.3.2 Spot

La principale caractristique du systme de SPOT est la capacit de programmer les satellites selon les besoins du client. Un satellite SPOT peut revisiter des sites tous les deux ou trois jours en moyenne (la frquence dpend de la latitude). La constellation des 4 satellites SPOT peut atteindre chaque partie de la Terre en un jour donn. La charge utile de chaque satellite Spot est constitue de deux instruments optiques identiques pouvant effectuer des observations obliques, jusqu' +/- 27 degrs de la verticale du satellite, d'enregistreurs de donnes et d'un systme de transmission des images vers des stations de rception au sol. Chaque instrument peut indiffremment acqurir des images en mode panchromatique (P) ou multi spectral (XS) de faon indpendante ou simultane. Pour lacquisition simultane de couples dimages stroscopiques, le satellite Spot 5 emporte en plus un instrument HRS (Haute Rsolution Stroscopique).

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SPOT 5 SPOT 5 a t plac avec succs en orbite par Ariane 4, le 4 mai 2002, offrant une rsolution de donnes (2,5 5 m) jusqu' 4 fois plus fine qu'avec SPOT 1 4. Cette haute rsolution combine avec une grande largeur de bande (60 km x 60 km) est un actif clef pour de nombreuses applications comme la cartographie, la surveillance et la planification urbaine. Linstrument HRS (Haute Rsolution Stroscopique) embarqu sur Spot 5 pointe la fois vers lavant et vers larrire du satellite permettant lacquisition simultane des deux images dun couple stroscopique. Ceci constitue un avantage important pour la qualit et la prcision des MNT HRS, le processus automatique de corrlation tant grandement facilit par la parfaite ressemblance radiomtrique des deux images.

1.1.2.3.3

ERS

Les satellites ERS 1 et 2 sont grs par l'Agence Spatiale Europenne (ESA). Ce sont les satellites d'observation de la Terre les plus complexes jamais fabriqus en Europe. Ils possdent leurs bords quatre instruments diffrents et complmentaires : des instruments passifs le radiomtre balayage le long de la trace (ATSR) un nouveau sondeur hyperfrquence des instruments actifs l'instrument hyperfrquence actif l'altimtre radar Les capteurs ERS produisent une large gamme d'informations : mesures de vitesse et/ou direction de vents et vagues, profondeur de la calotte glaciaire. Grce au radar actif de ERS, des phnomnes gologiques comme des failles peuvent aussi tre parfaitement visualiss.1.1.2.3.4 IRS

La srie des satellites IRS (Indian Remote Sensing Satellite) combine les caractristiques des capteurs de Landsat MSS et TM et du capteur HRV de SPOT. Le troisime satellite de la srie, IRS-1C, lanc en dcembre 1995, a trois capteurs : une camra de haute rsolution panchromatique une bande (PAN), le capteur quatre bandes LISS-III (Linear Imaging Self-scanning Sensor) de rsolution moyenne et le capteur deux bandes WiFS (Wide Field of View) de faible rsolution. IRS-PAN

Les images IRS-PAN avec une rsolution de 5,8 mtres sont un des produits haute rsolution disponible sur le march commercial aujourd'hui. Pour beaucoup d'applications, ils fournissent l'quilibre parfait du dtail avec une grande vue d'ensemble. Ils sont surtout utiliss dans des projets exigeant une chelle cartographique suprieure au 1/25 000. IRS-LISS

L'autre point fort de IRS est l'acquisition d'images multi spectrales ayant une rsolution de 23 mtres grce au capteur 4 bandes LISS (Linear Imaging Self-scanning Sensor). Sont disponibles des images en fausses couleurs aussi bien que des images en couleurs naturelles utilisant les trois bandes BVR (bleu, vert, rouge) du visible. IRS-WiFS

Le IRS-WIFS (Wide Field of View) est un capteur large bande proposant des images couleur basse rsolution (188 mtres) de la Terre. Ces images sont particulirement utiles pour les responsables de l'amnagement du territoire qui surveillent de grandes tendues et ont besoin d'une couverture jour, particulirement dans des projets de contrles environnementaux.

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En plus de sa haute rsolution spatiale, le balayage linaire du capteur panchromatique peut tre dpoint jusqu' 26 degrs, ce qui permet d'acqurir des images stroscopiques et d'augmenter la rptitivit du satellite (jusqu' 5 jours), comme pour les satellites SPOT. Les donnes haute rsolution sont utiles pour les applications comme la planification urbaine et la cartographie. Les quatre bandes multi spectrales LISS-III ressemblent aux bandes 1 4 du capteur TM de Landsat. Celles-ci sont utiles pour la discrimination de la vgtation, la cartographie terrestre, et pour la gestion des ressources naturelles. Le capteur WiFS est semblable aux bandes AVHRR de NOAA. La rsolution spatiale de ce capteur ainsi que son recouvrement sont utiliss pour la surveillance de la vgtation l'chelle rgionale.1.1.2.3.5 Ikonos

Le lancement d'Ikonos le 24 septembre 1999 n'tait pas juste le lancement du premier satellite trs haute rsolution commercial mais aussi le lancement d'une nouvelle re dans le monde de la tldtection. Ikonos peut gnrer des images panchromatiques d'une rsolution de 1 m et des images multi bandes d'une rsolution de 4 m. De plus, sa vise hors nadir, allant jusqu' 60 selon n'importe quel azimut, lui permet une meilleure frquence d'imagerie et de plus grandes capacits stroscopiques. Panchromatique

La rsolution des donnes panchromatiques permet aux utilisateurs de distinguer des lments de terrain de lordre du mtre. La prcision et l'interprtabilit des images font qu'il est idal pour la cartographie et l'analyse. Multi spectral

Ikonos rassemble aussi des donnes multi spectrales 4 bandes de 4 mtres de rsolution excellentes pour la rvision de carte et la mise jour de SIG (planification, choix de site, dveloppement et contrle environnemental). Pan-Sharpening (= fusion des canaux)

Space Imaging Europe excute aussi une technique appele "Pan-Sharpening" qui combine le contenu spatial des donnes panchromatiques de 1 mtre avec le contenu spectral des donnes multi spectrales de 4 mtres.1.1.2.3.6 Eros

Les satellites EROS (Earth Resources Observation Systems) sont extrmement performants, bon march, lgers et maniables. EROS A est le premier d'une srie de satellites placs en orbite. Grce une rsolution de 1,8 mtres, EROS fournit des images utiles de nombreuses applications de scurit nationale, de planification urbaine et infrastructurelle... Son poids lger (260 kg) et sa conception permettent ce satellite de tourner jusqu' 45 degrs dans n'importe quelle direction, fournissant la capacit d'acqurir des images de secteurs diffrents pendant le mme passage. Sa maniabilit permet galement une prise d'images en stro sur la mme orbite. Il est prvu qu'au moins six satellites EROS B soient lancs au cours des cinq prochaines annes. EROS-B, proposera une rsolution de 0,82 m et une fauche de 16 km. La constellation de satellites offrira une couverture plantaire ainsi que la possibilit d'acquisitions journalires afin de permettre l'observation et le suivi de phnomnes voluant rapidement.1.1.2.3.7 QuickBird

A l'origine programm comme un systme d'imagerie ayant une rsolution de 1 mtre, les projets ont t ensuite modifis par Digital Globe pour augmenter la rsolution en ajustant l'orbite dans laquelle le satellite volue. En consquence, la rsolution panchromatique passe de 80 centimtres 61 centimtres et les rsolutions multi spectrales de 4 2,44 mtres. La conception de QuickBird lui permet de fonctionner correctement faible altitude et il possde assez d'nergie pour ne pas devoir courter sa mission. Cela signifie que QuickBird est le satellite commercial qui possde la rsolution la plus pointue au monde. Les donnes peuvent servir la cartographie, la planification agricole et urbaine, la recherche mtorologique et la surveillance militaire. Grce ce satellite les btiments, les voitures et mme de grands arbres individuels peuvent tre reconnus.

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1.1.3 Les capteurs multi bandes aroportsBase sur le mme principe que la tldtection satellitale mais bord dun avion, les capteurs aroports sont des capteurs multi bandes qui peuvent avoir de 3 230 canaux spars dans diffrentes parties du spectre lectromagntique. En plus dune trs grande rsolution spectrale, la rsolution spatiale de tels capteurs peut tre trs fine (en dessous du mtre). Le problme essentiel avec ce type de donnes est la pauvret de la gomtrie puisque les donnes peuvent tre affectes par la variation dans laltitude de lavion ou la drive le long de la ligne de vol. Le dveloppement des GPS permet damliorer ces dfauts de gomtrie : une prcision gomtrique de lordre de 5 25 mtres peut ainsi tre obtenue mais les oprations de correction sont fastidieuses. Les applications suivantes utilisant les donnes de capteurs multi spectraux aroports ont ainsi pu tre ralises au Canada (LEE et LUNETTA, 1995) : Classification de la vgtation Cartographie de loccupation ou de lutilisation du sol Suivi de la qualit de leau Cartographie des zones humides Mise jour des cartes

Le Centre Saint Laurent2 (Qubec) a utilis des donnes acquises partir de donnes dun capteur multi spectral aroport, le MEIS II pour cartographier les diffrentes classes doccupation du sol sur le premier kilomtre de rive du Saint- Laurent incluant les eaux du fleuve. Les rsultats obtenus laide du capteur aroport MEIS II ont permis de distinguer 74 classes doccupation du sol parmi lesquelles se trouvent 55 classes de milieux humides. Ces dernires comprennent deux classes deaux libres, six classes dherbiers couvrant plus de 32 500 hectares, 30 classes de marais de plus de 20 780 hectares, 11 classes de prairies humides de plus de 7 780 hectares et 6 classes de marcages totalisant plus de 6425 hectares (LETOURNEAU et JEAN, 1996). Il ny a pas eu dvaluation de la justesse des cartes ainsi produites mais les vrifications de terrain nont pas mis en avant dimportantes erreurs de vrification (JEAN in LECLERE, 1999). VIRNSTEIN et TEPERA (1997) ont galement utilis avec succs les donnes collectes par le CASI sur 20 bandes spectrales avec une taille de pixel de 2,50 m pour le suivi dherbiers marins en Floride. Le laboratoire COSTEL de lUniversit de Rennes a mis en place des recherches visant tester lapport dun capteur aroport de type CASI pour le suivi des zones humides de bas-fonds (PIVETTE in LECLERE, 1999) aprs avoir conclu la difficult de suivi de ces milieux par les outils de la tldtection classique (SPOT et LANDSAT). Les rsultats ont permis de prciser les potentialits et les limites des capteurs aroports pour ltude des zones humides de petite superficie. Les travaux raliss en mars 1999 ont montr l'intrt des donnes hyper spectrales acquises 2 m de rsolution pour discriminer les diffrents modes de gestion des prairies. L'analyse d'indices de vgtation (TVI) sur plusieurs parcelles mettait alors en vidence des rponses spectrales bien diffrencies pour les prairies ptures et fauches. Lutilisation de donnes issues de capteurs multi spectraux pour ltude de zones humides se dveloppe mais reste rare car soumise la possibilit de disposer dun tel capteur et de programmer un survol du site dtude. Sil est vrai que de telles donnes possdent de grandes prcisions spatiales et richesses spectrales, leur gorfrencement nest pas sans poser problme, surtout sur des zones humides de grande superficie. Aussi ces donnes constituent un excellent outil pour le suivi de petites zones humides. Le Groupement Scientifique de Tldtection de Bretagne mne laide du CASI une tude spectrale de la vgtation par la mise en place dun atlas des rponses spectrales de groupements vgtaux par identification sur le terrain.

2

http://www.qc.ec.gc.ca/csl/acc/csl001_f.html

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Tableau 2 : Caractristiques techniques des capteurs satellitaux et aroportsCAPTEURS DATE LANCEMENT ORBITE RESOLUTION SPATIALE RESOLUTION SPECTRALE DETECTEUR STEREO LARGEUR DE ORIENTABLE FAUCHEE REPETITIVITE

DONNEES DE SATELLITESLANDSAT 1 3 RBV MSS1972, 1975, 1978 915 km 56 X 79 m RBV : 3 bandes dans le visible MSS : 4 bandes 4 : 500 - 600 nm 5 : 600 - 700 nm 6 : 700 - 800 nm 7 : 800 - 1100 nm NON NON 185 kms 185 kms 18 jours 18 jours Quasi polaire hliosynchrone 1972, 1975, 1978 915 km Quasi polaire hliosynchrone 56 X 79 m 56 X 79 m 56 X 79 m 56 X 79 m 1982 et 1984 1982 et 1984 705 km Quasi polaire hliosynchrone 705 km Quasi-polaire hliosynchrone 30 x 30 m 30 x 30 m 30 x 30 m 30 x 30 m 30 x 30 m 120 x 120 m 30 x 30 m 705 km Quasi polaire hliosynchrone 30 x 30 m 30 x 30 m 30 x 30 m 30 x 30 m 30 x 30 m 60 x 60 m 30 x 30 m 15 x 15 m

LANDSAT 4 et 5MSS Idem LANDSAT 1,2,3 Thematic Mapper 7 bandes 1 : 450 520 nm (bleu) 2 : 530 610 nm (vert) 3 : 620 690 nm (rouge) 4 : 780 910 nm (IR proche) 5 : 1570 1780 nm (IR moyen) 6 : 10 400 12 600 nm (IR thermique) 7 : 2100 2350 nm (IR moyen) NON NON 185 kms 185 kms 16 jours 16 jours

TM

LANDSAT 7 ETM+1999 ETM+ (enhanced thematic NON Mapper) 1 : 450 520 nm (bleu) 2 : 530 610 nm (vert) 3 : 620 690 nm (rouge) 4 : 780 910 nm (IR proche) 5 : 1570 1780 nm (IR moyen) 6 : 10 400 12 600 nm (IR thermique) 7 : 2100 2350 nm (IR moyen) 8 : 500 900 nm (panchromatique) NON 185 kms 16 jours

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CAPTEURS

DATE LANCEMENT

ORBITE

RESOLUTION SPATIALE

RESOLUTION SPECTRALE

DETECTEUR STEREO LARGEUR DE ORIENTABLE FAUCHEE OUI OUI Latrale 60 km ( 80 kms)

REPETITIVITE

SPOT 1 31986, 1990, 1993 830 kms (quasi-polaire, hliosynchrone) 2 HRV Haute rsolution visible 20 x 20 m B1 : 500 590 nm (vert) 20 x 20 m B2 : 610 680 nm (rouge) 20 x 20 m B3 : 790 890 nm ( IR proche) 10 x 10 m P : 510 730 nm (panchromatique) 1 4 jours

SPOT 4 2 HRVIR1998 830 kms (quasi-polaire, hliosynchrone) 20 x 20 m 20 x 20 m 20 x 20 m 20 x 20 m 10 x 10 m OUI OUI 60 kms 1 4 jours Haute rsolution visible et IR Latrale ( 80 kms) B1 : 500 590 nm (vert) B2 : 610 680 nm (rouge) B3 : 790 890 nm ( IR proche) MIR : 1580 1750 nm (IR moyen) Mode panchromatique assur par B2 (qui peut fonctionner simultanment en mode 10 m et en mode 20 m) B0 : 430 470 nm 2250 kms B2 : 610 680 nm B3 : 790 890 nm MIR : 1580 1750 nm

Vegetation 1

1000 m

SPOT 5830 kms (quasi-polaire, hliosynchrone) OUI OUI 60 km 1 4 jours 2002 2 HRG 10 x 10 m B1 : 500 590 nm Latrale ( 80km) Haute rsolution gomtrique 10 x 10 m B2 : 610 680 nm 10 x 10 m B3 : 790 890 nm 20 x 20 m MIR : 1580 1750 nm 5x5m P : 510 730 nm (Possibilit de panchromatique supermode 2,5 m de rsolution)

HRSHaute rsolution stroscopique

10 x 10 m 1000 m

Panchromatique B0 : 430 470 nm B2 : 610 680 nm B3 : 790 890 nm MIR : 1580 1750 nm

OUI

OUI

600 x 120 kms 2250 kms

Acquisition simultane de couples de scnes, avec chantillonnage 5 m le long de la trace

Vegetation 2

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CAPTEURS DATE LANCEMENT

ORBITE

RESOLUTION RESOLUTION SPECTRALE SPATIALE

DETECTEUR STEREO ORIENTABLE

LARGEUR DE FAUCHEE 70 kms 142 kms 142 kms 142 kms 148 kms 774 kms 774 kms

REPETITIVITE

IRS 1C et 1D PAN LISS IIILinear Imaging Self-scanning Sensor 1995 5,8 x 5,8 m 23 x 23 m 23 x 23 m 23 x 23 m 70 x 70 m 188 x 188 m 188 x 188 m P : 500 750 nm 1 : 520 590 nm (vert) 2 : 620 680 nm (rouge) 3 : 770 786 nm (IR proche) 4 : 1550 1700 nm (IR moyen) 620 680 nm (rouge) 770 860 nm (IR proche) OUI OUI 24 jours 24 jours

WiFS

5 jours

ERS 1 et 2SAR 1991 et 1995 10 x 10 30 x30 m Bande C 100 kms 35 jours moins de 35 jours si les acquisitions ERS 1 et 2 sont combines 12,5 kms 6 km OUI (60) 11 km 11 km 11 km 11 km 1,8 jour 1,8 jour

EROSCCD 2000 1,8 x 1,8 m 1x1m 0,8 x 0,8 m 3,2 x 3,2 m 3,2 x 3,2 m 3,2 x 3,2 m 3,2 x 3,2 m Panchromatique Panchromatique

IKONOSPAN MSS 1999 450-900 nm 450-520 nm 520-600 nm 630-690 nm 760-900 nm

QUICKBIRDPAN MSS 2001 0,61 0,72 m 2,44 2,88 m 450-900 nm 450-520 nm 520-600 nm 630-690 nm 760-900 nm 16,5 km 1 3 jours

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DONNEES AERIENNESRESOLUTION SPATIALE RESOLUTION SPECTRALE LARGEUR DE FAUCHEE Entre 1,3 et 2,5 km 2,5 km

HyMap2,5 x 2,5 m ou 5 x 5 m 124 bandes : 440-2400 nm

HyMap MK15 x 5 m 98 bandes : 500-1100 nm, 1450-1800 nm, 19502450 nm

CASINormalement Bandes variables (~19-288) (largueur ~2-12nm ) 1 x 1 m 0,40-1,0m m Typiquement 96 bandes : du visible au NIR 0,5 km

DaedalusRsolution spatiale fonction de Bande 1 420-450 nm. laltitude de vol de laronef Bande 2 450-520 nm. Bande 3 520-600 nm. Bande 4 605-625 nm. Bande 5 630-690 nm. Bande 6 695-750 nm. Bande 7 760-900 nm. Bande 8 910-1050 nm. Bande 9 1550-1750 nm. Bande 10 - 2080-2350 nm. Bande 11 - 8500-13000 nm. Bande 12 - Bande 11 x 0.5 ou x 2 Gain

MASTER5 x 5 50 x 50 m (fonction de 50 bandes laltitude de vol) 0.40-13.0m m Fonction de laltitude de vol

AVIRIS20 x 20 m 224 bandes(largueur 10nm) 0.40-2.50um 11,5 km Fonction de laltitude de vol

Camras numriquesFonction de laltitude typiquement Normalement couleur (RGB (rouge, vert et bleu) 0,5 x 0,5 m 1 x 1 m ou infrarouge (IR, rouge et vert)

Camras IR/Photos noir et blanc/CouleursFonction de laltitude Normalement couleur (RGB (rouge, vert et bleu) ou infrarouge (IR, rouge et vert) ou noir et blanc Fonction de laltitude de vol

LIDARPrcision absolue lvation : 15cm Variable suivant le type de laser slectionn Dfini par lutilisateur

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1.1.4 Lutilisation de photographies ariennes analogiques1.1.4.1 La prise de vue

Deux types d'quipements photographiques sont utiliss en photographie arienne analogique : les chambres mtriques et les appareils non mtriques. Les chambres mtriques rpondent un besoin prcis : la mesure des coordonnes X, Y, Z de tous les points des clichs permettant l'tablissement des cartes et plans topographiques par restitution photogrammtrique et l'accs, par saisie numrique, aux programmes de photogrammtrie applique. Le format du ngatif est gnralement 24 x 24 cm (ou 18 x 18 cm). Les focales usuelles sont 150 mm (angle 93) ou 210 mm (angle 75). Ces chambres de prises de vues sont talonnes, ce qui signifie qu'il est possible de tenir compte des dformations optiques. De taille trs importante et de poids consquent (puisqu'elles psent en gnral prs de 200 kilogrammes), ces camras sont embarques dans les avions avec un ou plusieurs magasins de films. Les photographies sont prises partir d'une trappe spcialement dcoupe dans le fuselage de l'avion. Les clichs ariens possdent un excellent piqu qui permet un agrandissement d'au moins dix fois sans perte de qualit. Les films utiliss varient suivant le but de la mission, principalement entre des films panchromatiques noir et blanc et couleurs, la fois pour des raisons de cot et d'usage. Les appareils non mtriques sont impropres la photogrammtrie mais sont couramment utiliss en photo-interprtation soit exclusivement, soit en synchronisation avec des chambres mtriques ("couverture double"). Les formats courants sont : 6 x 6 cm, 9 x 12 cm, ainsi que 24 x 36 mm. Ces petits formats facilitent l'utilisation des mulsions couleur qui dans certains cas apportent une information trs riche. En gnral, le 9 X 12 cm et le 24 x 36 mm sont utiliss seuls ; le 6 X 6 cm en synchronisation. La dernire utilisation de ces appareils, la plus rpandues sans doute, demeure la photographie oblique. 1.1.4.2 Lchelle de prise de vue

L'chelle de la prise de vue dpend de la hauteur de vol et de la focale utilise tel que dcrit dans le tableau ci-dessous :

Tableau 3 :

caractristiques du clich pour une focale de 153 mm au format 23 x 23 cm (JG. BOUREAU, 1998)ECHELLE DES CLICHES 1/2 000306 21,16 460

1/8 0001224 338,56 1840

1/14 5002218,5 1112,22 3335

1/20 0003060 2116 4600

Hauteur du vol (en m) Surface couverte (en ha) Largeur couverte (en m)

1.1.4.3

Les diffrents types dmulsion et de support en photographie verticale

Il y a diffrents types dmulsion utiliss en tldtection arienne. On distingue dabord les films en noir et blanc constitus dune seule couche sensible et les films couleurs constitus de trois couches superposes restituant les trois couleurs fondamentales. En noir et blanc, trois types principaux de films sont utiliss : Les films orthochromatiques sensibles une zone limite du spectre seulement. Les films panchromatiques noir et blanc sensibles lensemble du spectre visible. Ils sont gnralement employs avec un filtre coupant les radiations 550 nm pour viter la diffusion atmosphrique. Les couleurs y sont traduites par des densits de gris. Ces films sont excellents pour la topographie, les infrastructures humaines et les usages du sol. Selon ltat de la vgtation et la date de prise de vue, certaines distinctions dessences forestires sont possibles.

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Les films infrarouge noir et blanc (illustration la figure 9) sensibles une portion trs large du spectre allant de lultraviolet linfrarouge avec deux maxima de sensibilit lun dans le bleu lautre dans linfrarouge. Ils sont gnralement filtrs pour liminer les longueurs dondes infrieures 600 nm ce qui limine la plus grande partie de la diffusion atmosphrique et ne conserve que les rayonnements rouge et infrarouge. La nettet de limage sen trouve accrue mais les ombres apparaissent particulirement noires. Ce type de film permet la distinction aise par la teinte entre rsineux et feuillus. La topographie et les infrastructures humaines y sont par contre beaucoup moins bien distingues.

En couleurs, les deux types suivants sont essentiellement utiliss : Les films en couleurs naturelles sensibles lensemble du spectre visible. La diffusion atmosphrique dans les basses longueurs dondes (bleu) attnue les contrastes et les couleurs. Utiliss des chelles 1/5 000 ou 1/10 000, ce type de film peut permettre de reprer des floraisons despces particulires. Les films en fausses couleurs (illustration la figure 10) appels aussi infrarouge couleurs. Les photographies ariennes en infrarouge couleurs (IRC) diffrent de lmulsion en couleurs naturelles en ce que les trois couches dmulsion distinctes que comporte le film sont essentiellement sensibles au vert, au rouge et linfrarouge du spectre. Celles-ci sont ensuite traits pour apparatre bleu, vert, rouge respectivement (voir figure 8 ci-aprs). Les cibles ayant une forte rflexivit dans le proche infrarouge apparaissent rouge et celles avec une forte rflexivit dans le vert apparaissent bleues. Ce film rassemble sur un seul document lapport du panchromatique et de linfrarouge noir et blanc. Linformation y est traduite en couleurs plutt quen densit de gris. Cest le type de film le plus appropri pour ltude de la vgtation et de son environnement.

Figure 8 :

Composition dun film en infrarouge couleurs (Bonn et Rochon, 1993)

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Deux types de support peuvent tre employs : le support film ou le support papier. Un support film ne peut tre observ que par transparence. Il ncessite donc lemploi dune table lumineuse et de stroscopes miroirs. Le support film est excellent pour la photo-interprtation. Le grain de lmulsion permet en effet des grossissements de lordre de 8 10 fois. Les moindres nuances de teintes ou de couleurs et mme de formes y sont beaucoup plus visibles que sur le tirage papier. Ce point est important car linterprtation de la vgtation repose sur une observation trs fine des formes, des nuances et des couleurs. Le support papier, tirage contact dun ngatif (P, IRNB, Couleurs naturelles) ou dun positif (IRC) est avant tout un document dutilisation trs commode sur le terrain. Les grossissements sont plus limits que sur un support film. Au-del de 3 4 fois, le grain du papier devient apparent et rend limage floue.

Les deux figures 9 et 10 suivantes montrent un mme secteur photographi en infrarouge noir et blanc et en infrarouge fausses couleurs.

Figure 9 :

Vue du Marais de Roussent (Valle de lAuthie Pas-de-Calais) (1983) en mulsion infrarouge noir et blanc (LEJEUNE, 2000)

Figure 10 :

Vue du Marais de Roussent (Valle de lAuthie Pas-de-Calais) (Aot 1998) en mulsion infrarouge couleurs (LEJEUNE, 2000)

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1.1.4.4

Les camras numriques

L'volution vers la photographie numrique est maintenant engage avec la monte en charge des prises de vues utilisant des camras numriques qui devront fournir une meilleure dynamique des images tout en acclrant la disponibilit des clichs. Les camras numriques enregistrent lnergie lectromagntique de faon lectronique. La pellicule est remplace par une grille de CCD ( charge coupled device , en franais dispositif couplage de charge). Les CCD ragissent individuellement la radiation lectromagntique les atteignant et produisent une charge lectronique proportionnelle lintensit de lnergie provenant de la surface. Une valeur numrique correspondante est ensuite assigne chaque pixel pour chacune des bandes spectrales utilises. Le premier prototype de la camra numrique a t test en 1993 par lIGN. Plus de 4 ans ont t ncessaires pour concevoir et raliser une nouvelle camra rpondant aux exigences de la photographie arienne et susceptible de remplacer moyen terme les camras analogiques (films argentiques) utilises jusqu' prsent. L'intrt majeur rside dans le fait que l'oprateur visualise dsormais la zone photographie sur un cran reli la camra afin de rgler et valider l'ensemble des paramtres. Lis chaque clich, ceux-ci concernent notamment la compensation du fil d la vitesse de l'avion (aussi appele le boug), l'ouverture de l'objectif, sa focale, la dure de l'exposition, la date et l'heure de la prise de vue. L'utilisation de cette camra permet d'isoler les lments parasites tels le voile atmosphrique, de limiter le bruit et de faire varier automatiquement les contrastes et les couleurs notamment pour augmenter la lisibilit dans les zones d'ombre porte. De mme que pour les prises de vues analogiques, les vols sont effectus sous guidage GPS, ce qui permet d'associer immdiatement chaque clich sa localisation. Les rsolutions des 2 camras dveloppes : Capteur noir et blanc : 4096 x 4096 pixels, soit 16 millions de pixels numris sur 12 bits. Capteur couleur : 3072 x 2048, pixels enregistrs sur 3 X 12 bits et traduits sur 3 X 8 bits (8 bits par couleur, rouge, vert, bleu)

La taille minimum du pixel au sol est de 20 cm avec le capteur noir et blanc, 18 cm pour le capteur couleur. Les images sont enregistres sur 2 disques durs d'une capacit de 9 Go chacun, ce qui autorise la capture de 1200 photographies au total. Ces nouvelles camras permettent d'augmenter la qualit et la disponibilit des clichs, en vitant des phases intermdiaires de dveloppement et de scannage. Ces nouvelles techniques n'ont pas d'incidence directe sur les cots ; en effet, la largeur du champ d'une camra numrique est environ la moiti de celle des camras analogiques, et, par consquent, le nombre de rotations ncessaires la couverture arienne de la mme surface gographique est doubl.

1.1.5 Les photos ariennes prises en ULMLindisponibilit de photos appropries (chelle, poque de prise de vue) et la ralisation de missions ariennes tant assez lourde mettre en place et dun cot non ngligeable, la prise de vue par ULM sest dveloppe notamment chez les gestionnaires despaces naturels. La prise de vue par ULM offre la souplesse de mise en uvre et des survols en basse altitude qui permettent plus de prcisions sur la zone photographie. Gnralement lchelle de ce type de photos se situe entre le 1/1000me et le 1/2000me. Lintrt de lutilisation de ces images rside dans la rapidit de lacquisition de linformation et la possibilit de suivi court terme de par la souplesse de mise en uvre (LEJEUNE, 2000). Ce type de photos est notamment utilis dans le suivi et la gestion des cours deau : analyse de loccupation des berges, tat de la vgtation rivulaire, suivi de la dynamique du lit mineur (lots) et dans le suivi de vgtation. Il est aussi utilis dans la cartographie des habitats naturels. Ce type de photos a ainsi t utilis par le Centre Rgional de Phytosociologie/Conservatoire Botanique National de Bailleul (Nord) dans le cadre de la cartographie des habitats naturels des marais de la Souche (Aisne). Elles ont permis une chelle de cartographie au 1/3250me. Ces photos sont particulirement adaptes au reprage et la dlimitation des vgtations aquatiques (CHOISNET, comm. pers. in LEJEUNE, 2000).

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1.2 Traitements mthodes

et

exploitation

des

documents

de

tldtection :

1.2.1 Traitements pralables des donnes : corrections radiomtriques et redressements gomtriquesCette tape concerne autant les donnes satellitales que les photographies ariennes. Les donnes satellitales sont stockes sous forme dun fichier numrique. Les photographies ariennes analogiques sont au dpart une donne sur papier quil sagit de scanner pour la transformer en une donne numrique. 1.2.1.1 Corrections radiomtriques

Ces oprations consistent en une correction radiomtrique des donnes de rflectance du sol qui sont affectes par les effets de latmosphre (absorption et diffusion des gaz, arosols et poussires). Ceci concerne essentiellement les donnes satellitales. 1.2.1.2 Redressements gomtriques

Les redressements gomtriques savrent quant eux ncessaires pour intgrer les donnes spatiales dans des bases de donnes cartographiques. Les satellites et les avions enregistrent en effet une information dune surface terrestre sphrique impliquant des dformations de limage notamment sur les bords. Lopration de superposition de limage une projection cartographique donne se nomme orthorectification. Suite cette opration, laffectation de coordonnes gographiques chaque pixel de limage ainsi obtenu se nomme gorfrencement. 1.2.1.3 Scannage des photos ariennes

Le scannage des photographies ariennes est une opration pralable lorthorectification et au gorfrencement. La prcision du scannage va ainsi dfinir en fonction de lchelle de la photographie utilise la dfinition de surface du pixel sur le terrain. Ainsi Lejeune (2000) dans le cadre dun projet de cartographie par photo-interprtation des zones humides de la basse valle de lAuthie base dimages infrarouge couleurs sous le logiciel ArcView obtient pour une image arienne 1/20000 scanne 300 dpi (pixel par inch) un pixel terrain de 1,7 mtre.

1.2.2 Exploitation des documentsDeux techniques de base permettent deffectuer une analyse thmatique des donnes gographiques partir de photos ariennes ou dimages satellites : le traitement automatique par classification numrique des pixels et la photo-interprtation. 1.2.2.1 Traitements automatiques par classification numrique des pixels

Remarque pralable : Mme si des exprimentations ont t menes laide de photographies ariennes argentiques scannes, ces traitements ne sont rellement oprationnels quavec des images satellitales ou des images acquises partir de camras numriques. Deux types de classification numrique existent : la classification non dirige et la classification dirige (ou supervise). La classification non dirige est une mthode probabiliste destine obtenir des groupes homognes de rponses spectrales de pixels d'une image. Son intrt est d'tre une mthode de recherche originale pour dtecter certains phnomnes. Mais l'interprtation des groupes constitus est dlicate car plusieurs types de variables thmatiques interviennent dans la formation des groupes et certaines ne sont pas forcment recherches. Finalement ce type de classification ne fournit qu'un nombre peu lev de classes intressantes pour un thme donn et la cartographie obtenue est reprendre aprs interprtation des groupes en fusionnant ou clatant certaines classes.

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La classification dirige ou supervise est une mthode dterministe destine obtenir des catgories (ou classes) de pixels au moyen d'un traitement interactif des donnes radiomtriques couvrant la zone d'tude partir de sites tmoins identifis au sol ou sur photos ariennes. Ce type de classification permet de faire apparatre des phnomnes prsentant des particularits radiomtriques difficiles reprer et d'utiliser un nombre de bandes spectrales suprieur celui figurant sur les compositions colores. Elle fournit directement une cartographie infographique dfinitive en couleurs conventionnelles par pixel. En contrepartie, le cot d'exploitation sur station interactive et de recueil de donnes de terrain est assez lev. Le choix des zones tmoins reste largement empirique en nombre et en tendue par catgorie. Ceci influe sur le niveau gnral de fiabilit priori de la catgorisation pour un optimum de 20 25 classes. La ralisation d'un compromis entre le nombre de classes et le niveau de fiabilit priori de la catgorisation est difficile. Le classement des pixels mixtes prsente encore des difficults malgr l'apparition de logiciels de traitement performants pour le dmixage des pixels et l'existence d'une classe de pixels non classs est gnante dans un SIG. Les pixels de cette dernire classe peuvent tre modifis en procdant des corrections esthtiques. Une matrice de confusion ou tableau de contingence sert valuer la qualit d'une classification. Elle est obtenue en comparant les donnes classes avec des donnes de rfrence qui doivent tre diffrentes de celles ayant servi raliser la classification. Elle ne doit pas tre confondue avec la table de performance qui sert valuer l'homognit thmatique des zones tests servant raliser une classification supervise. Des donnes de rfrence (vrits terrain) sont acquises sur le terrain ou proviennent de photographies ariennes, de cartes thmatiques. Pour permettre une comparaison, elles doivent tre dans la mme typologie que la classification ou dun niveau de prcision suprieur. Le nombre de points de contrle doit tre suffisant et, si possible, de mme importance dans chaque classe pour que la comparaison ait un sens. Si cela n'est pas possible, il faut prendre un plus grand nombre de points de contrle pour les classes qui ont le plus d'importance thmatique. La matrice de confusion se construit en mettant respectivement sur les lignes et sur les colonnes les donnes de rfrence et la classification. Ceci permet de calculer : la prcision totale : nombre de pixels bien classs divis par le nombre total d'individus. l'erreur d'excdent (ou erreur de commission) : pourcentage de pixels d'une classe issue de la classification qui appartiennent, en fait d'autres classes dans les donnes de rfrence. la prcision pour l'utilisateur : pourcentage de pixels d'une classe issue de la classification correspondant la mme classe dans les donnes de rfrence. Elle est gale "100% - erreur dexcdents". l'erreur de dficit (ou erreur domission) : pourcentage de pixels d'une classe de rfrence affects d'autres classes par la classification. la prcision pour le ralisateur : pourcentage de pixels d'une classe de rfrence affects la mme classe par la classification. Elle est gale "100% - erreur de dficit". Les erreurs d'affectation rassemblent les erreurs d'excdent et les erreurs de dficit.

La matrice de confusion contrlant une classification doit toujours tre fournie, avec, pour chaque classe, les risques de confusion avec telle ou telle autre classe. Les classifications multi temporelles vont partir de deux ou plusieurs images prises des priodes diffrentes tudier lvolution dans le temps de la valeur des pixels. Ces classifications sont notamment utilises dans ltude des couverts vgtaux. Le tableau 4 ci-dessous prsente les avantages et inconvnients des classifications diriges et non diriges.

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Tableau 4 : comparaison entre mthodes diriges, non diriges et multi temporelles3Mthodes Avantages Inconvnients

Classification non dirige

Utile pour raliser une premire Le regroupement des segmentation des images en grands valeurs de comptes thmes d'occupation du sol. numriques cre des classes dont la signification Cette segmentation pourra tre utilise thmatique est parfois pour raliser un masquage des thmes difficile identifier non concerns par l'tude Les classes obtenues ont signification thmatique prcise une Le temps de ralisation est long, en particulier pour le choix et la dlimitation des zones d'apprentissage

Classification dirige

Classification multitemporelle

Permet de bien caractriser les Ncessite la disponibilit formations vgtales notamment les dimages des priodes modes de gestion des prairies bien prcises

1.2.2.2

La photo-interprtation

La photo-interprtation est une approche logique et raisonne base sur un examen visuel dimages par un oprateur appel photo-interprte. Cette approche logique est base sur la reconnaissance d'objets grce un raisonnement par lequel on repre des zones homologues partir de la couleur, de la texture et de la structure. L'identification d'units gographiques consiste donc en la caractrisation des zones homognes, l'examen de leur environnement et la recherche de zones analogues dans le but de confirmer ou d'infirmer une hypothse d'identification. Une interprtation correcte induit donc la ncessit pour le photo-interprte de disposer de bonnes connaissances de base en terme de contexte gographique de la zone tudie. Les images photo-interprter peuvent tre analyses soit sur un tirage papier (photographies ariennes ou images satellites) soit directement lcran (photographies ariennes scannes et images satellites numriques). Le recours la vision stroscopique est le seul qui permet une exploitation totale des donnes de la photographie. L'acuit de l'interprtation dpend ici plus de la nettet de la photo que de son agrandissement. Lagrandissement est donc exclu pour travailler uniquement sur planche contact ou ngatif quitte utiliser un stroscope grossissement. Ce recours la vision stroscopique est aussi possible avec certaines donnes satellitales notamment SPOT et IRS (voir ce propos le tableau 2 rcapitulatif page 20) grce la possibilit de dpointage de leurs capteurs tel quillustr figure 11 (cidessous) :

3

http://lacan.grignon.inra.fr/ressources/teledetection/vademecum.htm

27


Figure 11 :

Stroscopie par vise latrale ou dpointage

Le principe de la vision stroscopique est le suivant : dans la vision binoculaire habituelle, chaque il voit un mme objet sous un angle diffrent et enregistre donc sur sa rtine une image diffrente. Le fusionnement au niveau du cerveau de ces deux images cre limpression de relief. La vision stroscopique oblige chaque il ne voir quune seule photographie : chaque rtine enregistre donc une image diffrente et recre ainsi les conditions de la vision binoculaire. Pour reconstituer la forme dun objet dans lespace, une double perspective va tre ncessaire. En effet une photographie isole ne permet pas dapprhender compltement la topographie dun site. La stroscopie est donc le procd qui va permettre de recrer le relief partir de deux photos qui se superposent 60 % qui est appel couple stroscopique. Le couple stroscopique est lensemble form sur deux images des points homologues. En photographie arienne, lapprhension du relief va dpendre tout dabord de lchelle de prise de vue. La prcision de la mesure altimtrique sera ainsi 5 fois plus grande au 1/10000 quau 1/50000. Elle va aussi dpendre du rapport B/H (B = largeur de la zone couverte en mtres et H = hauteur de prise de vue en mtres) dtermin par la focale de lobjectif. Lapprciation du relief sera dautant plus prcise que le rapport B/H sera grand (cf. tableau 5 suivant).

Tableau 5 : Prcision (en cm) de la mesure altimtrique (cart-type) en fonction de lchelle et du rapport B/H (Kraus, 1997 in BOUREAU, 1998) Echelle 1/50 000 1/20 000 1/10 000 B/H 0,1 250 100 50 0,3 75 30 15 0,5 50 20 10 0,66 37,5 15 7,5 1 25 10 5

28


Avec un B/H de 0,55 et un stroscope de 115 mm de distance focale, le plus petit dnivel mesurable sera de : 1 mtre pour les photographies au 1/50000, 0,4 mtre pour des photographies au 1/20000, 0,2 mtre pour des photographies au 1/10000.

La vision stroscopique est permise grce lutilisation dun stroscope qui peut tre une simple plaquette (vision directe) ou un stroscope miroir (voir figure 12) ou des jumelles grossissantes zoom. A l'aide d'un stroscope les diffrents lments de la photo vont se dtacher et s'organiser selon la troisime dimension. Des dtails imperceptibles et incomprhensibles deviennent apparents et faciles interprter. Toutes les couvertures ariennes de lInstitut Gographique National et de lInventaire Forestier National sont stroscopiques.

Figure 12 :

Photo-interprtation laide dun stroscope miroir

La photo-interprtation d'image assiste par ordinateur ou PIAO est une mthode mixte propose pour l'tude de l'occupation du sol. La mthode repose au dpart sur l'interprtation visuelle d'images, mais l'interprte a accs une station de traitement interactive pour visualiser et traiter les donnes de base interprter. Il y effectue des zooms sur les zones problmes, procde, selon ses besoins, des transformations radiomtriques du mme genre que celles utilises dans les mthodes prcdentes : ratios, combinaisons linaires de bandes spectrales donnant des nocanaux, calcul d'indices (brillance, vgtation, minralisation, humidit superficielle), analyses de voisinage l'aide de filtres, dcorrlation par analyse en composantes principales, classifications automatiques diriges pour dgrossir ou affiner son interprtation, examen d'images prises d'autres saisons ou par d'autres capteurs ou bien encore informations exognes mises sur SIG. 1.2.2.3 Les mthodes hybrides

Les approches hybrides, mlant traitement analogique et numrique des donnes, sont adaptes la dtection et la cartographie des zones humides. Les traitements de classifications automatiques sont employs lorsque les surfaces mettre en vidence contrastent fortement avec lenvironnement immdiat, tandis que la photo-interprtation des donnes, plus longue et fastidieuse sur de larges tendues est rserve la cartographie de secteurs de la zone humide identifiables partir de plusieurs critres en plus de la couleur. La conversion des couches dinformations, le plus souvent du format raster vers le format vecteur, entrane alors, selon les cas, une perte dinformations. 1.2.2.4 Lapport des donnes exognes

L'interprtation visuelle peut prendre en compte des donnes exognes pour analyser des zones posant des problmes particuliers. Elles vont permettre de prciser linterprtation. Ces donnes doivent pouvoir tre mobilisables et maniables rapidement. Le travail de photo-interprtation dans le cadre dun systme dinformation gographique est grandement facilit par la consultation des donnes exognes quand celles-ci sont disponibles en terme de couches dinformation.

29


Le fond topographique 1/25000 sintgre de cette manire trs bien dans un travail dinterprtation. En effet, ce fond est disponible au format numrique gorfrenc (Scan 25 de lIGN). Celui-ci donne des indications sur la localisation des zones de marais, des zones inondables, des rseaux hydrographiques ou de drainages, sur la topographie ou encore les grands types d'occupation vgtale (feuillus, conifres, rizires...). Toutes ces informations apportent une aide non ngligeable l'interprtation des donnes images. Les MNT (modles numriques de terrain) sont une autre source de donnes intressante car ils permettent d'apprhender la topographie du site. Toutefois, ceux-ci ne sont vraiment utiles qu' la condition que leur prcision altimtrique soit suffisante car le caractre humide/non humide correspond bien souvent des variations topographiques d'ordre dcimtrique voire centimtrique. Dautres donnes peuvent de mme apporter une aide la photo-interprtation telles que ; les donnes pdologiques (il existe ainsi une base de donnes Sols pour la rgion Languedoc-Roussillon intgrable dans un SIG), les donnes du rseau hydrographique franais (BD Carthage), les donnes statistiques forestires de lIFN...

1.2.3 Adquation entre type de capteur et chelle de rsolution gographique1.2.3.1 Seuils de dtection

En gnral, plusieurs pixels sont ncessaires pour dtecter un objet : au minimum 4 pixels sont ncessaires sauf pour des objets qui contrastent fortement avec leur environnement immdiat comme par exemple une mare au milieu de prairies. 1.2.3.2 Seuils didentification

Lidentification dun objet ncessite 3 fois plus de pixels que sa dtection soit 12 pixels au minimum. Le nombre de 28 pixels est prconis dans le cas de paysages agricoles complexes (Robin, 1995). 1.2.3.3 Seuils de cartographie

En cartographie lun des lments importants dont il est ncessaire de tenir compte est la taille de lobjet qui est cartographier. Le seuil minimal de cartographie dun objet est gnralement de 2 x 2 mm. La superficie correspondante dpend de lchelle de la carte. Ainsi par exemple au 1 : 25 000 un objet de 2 x 2mm a une superficie de 0,25 ha. Le tableau ci-dessous indique diffrentes combinaisons possibles en fonction des capteurs. Par exemple, il est possible avec Landsat 7 TM dont la rsolution spatiale est de 30 m de produire des cartes 1/25000 dont les objets reprsenter ont une taille de : 3 ha avec une bonne capacit didentification (28 pixels) et une bonne reprsentation cartographique (7 x 7 mm) 1.5 ha, avec une capacit moyenne didentification (12 pixels) et une bonne reprsentation cartographique (5 x 5 mm).

La dtection de ces mme objets est nettement meilleure avec des images SPOT 5 qui ont une rsolution spatiale variant entre 10 m et 2,5 m. Cependant, les scnes satellitaires Landsat TM ont lavantage de couvrir une superficie plus importante que les scnes SPOT (185 x 185 km contre 60 x 60 km). Les tableaux suivants prsentent pour 3 chelles diffrentes (1/10.000, 1/25.000 et 1/50.000), divers seuils de cartographies, les surfaces des objets correspondantes et les tailles de pixels. La taille maximale du pixel en m = racine carre (superficie en m/nombre de pixels). Exemple : pour 0,25 ha et 12 pixels = 14,4 m. Les tableaux se lisent en comparant la taille du pixel du capteur la taille maximale du pixel. En gris : les situations o un capteur (lignes) permet dtablir une carte une chelle (colonne), sous diffrentes hypothses.

30


Tableau 6 : seuils de cartographie et seuils didentification 1/10 000

Echelle carteSeuil de cartographies (en mm) Surface de lobjet (m) / (ha) Seuil didentification (nb pixels) Taille maximale du pixel (en m)

1/10.0002*2 100 / 0,01 12 28 2,89 1,89 3*3 900 / 0,09 12 28 8,66 5,67 4*4 1600 / 0,16 12 28 11,55 7,56 5*5 2500 / 0,25 12 28 14,43 9,45 6*6 3600 / 0,36 12 28 17,32 11,34 7*7 4900 / 0,49 12 28 20,21 13,23

Surface de l'objet en m2 Taille du pixel en mtresQUICKBIRD Panchromatique IKONOS Panchromatique EROS Panchromatique EROS Panchromatique QUICKBIRD multi spectral SPOT 5 Panchromatique SPOT 5 multi spectral IKONOS multi spectral SPOT 5 multi spectral IRS Panchromatique SPOT 5 multi spectral SPOT 4 panchromatique Landsat 7 panchromatique SPOT 4 multi spectral IRS Multi spectral Landsat 7TM (sauf TM6) Landsat 4 & 5

0,64 0,8 1 1,8 2,44 2,5 2,5 3,2 5 5,8 10 10 15 20 23 30 30

0,41 0,64 1 3,24 5,95 6,25 6,25 10,24 25 33,64 100 100 225 400 529 900 900

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Tableau 7 : seuils de cartographie et seuils didentification 1/25 000

Echelle carteSeuil de cartographies (en mm) Surface de lobjet (m) / (ha) Seuil didentification (nb pixels) Taille maximale du pixel (en m)

1/25.0002*2 2500 / 0,25 12 28 14.4 9.4 3*3 5600 /0,56 12 28 21.6 14.1 4*4 10 000 / 1 12 28 28.9 18.9 5*5 15 600 / 1,56 12 28 36 23.6 6*6 22 500 / 2.25 12 28 43.3 28.4 7*7 30 600 / 3.06 12 28 50.5 33.1

Surface de lobjet (en m) Taille du pixel en mtresQUICKBIRD Panchromatique IKONOS Panchromatique EROS Panchromatique EROS Panchromatique QUICKBIRD multi s

teledetection zones humides

Documents

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la teledetectiion

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