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SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 SYS-866 Système dinformation géographique Système dinformation géographique et télédétection.

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1 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 SYS-866 Système dinformation géographique Système dinformation géographique et télédétection

2 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Au menu - Cours 9 Analyse et interprétation dimages Interprétation visuelle Analyse dimage Prétraitement Rehaussement de l'image Transformation de l'image Classification et analyse de l'image

3 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse et interprétation Afin de tirer avantage des données de télédétection, il faut extraire de l'information significative de l'imagerie Lanalyse et linterprétation permettent didentifier et de mesurer des « cibles » dans limage pour en extraire cette information Les « cibles » peuvent être des points, des lignes ou des formes variées, mais doivent « contraster » avec le voisinage Télédétection

4 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse et interprétation L'interprétation et l'analyse visuelles datent du tout début de la télédétection interprétation de photos aériennes. Linterprétation peut être visuelle ou par analyse numérique Le traitement et l'analyse numériques sont plus récents avec la venue des enregistrements numériques des données de télédétection et le développement des ordinateurs puissants. Multibande et grande quantité de données Une combinaison des deux approches est normalement utilisée Télédétection

5 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Interprétation visuelle Identification des cibles Comparaison se basant sur une combinaison de caractéristiques telles: Ton, forme, taille, patron, texture, ombre, association, … Nous avons l'habitude de ne voir que les longueurs d'onde de la zone visible, il nous est plus difficile de comprendre l'imagerie des longueurs d'onde des autres zones du spectre Réponses spectrales (visible et non-visible) Télédétection

6 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Interprétation visuelle Ton Le ton réfère à la clarté relative ou la couleur (teinte) des objets dans une image. Télédétection Source : CCT

7 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Interprétation visuelle Forme La forme réfère à l'allure générale, la structure ou le contour des objets. Peut être un indice très important pour l'interprétation. Télédétection Source : CCT

8 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Interprétation visuelle Taille La taille d'un objet est fonction de l'échelle. Taille relative vs taille absolue. Télédétection Source : CCT

9 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Interprétation visuelle Patron Réfère à l'agencement spatial des objets visiblement discernables. Une répétition ordonnée de tons et de textures produit un patron distinctif. Télédétection Source : CCT

10 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Interprétation visuelle Texture Réfère à l'arrangement et à la fréquence des variations de teintes dans des régions particulières. Télédétection Source : CCT

11 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Interprétation visuelle Ombres Aussi utiles pour l'interprétation puisqu'elles donnent une idée du profil et de la hauteur relative des cibles. Télédétection Source : CCT

12 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Interprétation visuelle Association L'association tient compte de la relation entre la cible d'intérêt et d'autres objets ou structures reconnaissables qui sont à proximité. Télédétection Source : CCT

13 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse et interprétation Analyse dimage Traitement des images numériques Prétraitements Rehaussement de l'image Transformation de l'image Classification et analyse de l'image Télédétection

14 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse dimage Prétraitements Appelés aussi « restauration et rectification d'image » Opérations qui sont normalement requises avant l'analyse principale et l'extraction de l'information corrections radiométriques et atmosphériques corrections géométriques (déjà vue!) Télédétection

15 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les prétraitements Corrections radiométriques et atmosphériques Le signal électromagnétique mesuré traverse deux fois latmosphère terrestre –bruits atmosphériques Irrégularités du capteurs –rayures, lignes manquantes … Plusieurs de ces corrections sont normalement effectuées par le fournisseur dimages Télédétection Source : tpouchin.club.fr

16 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les prétraitements Corrections radiométriques et atmosphériques Peuvent aussi être nécessaires à cause des variations dans l'illumination et dans la réponse du capteur Permettent de réaffecter à chaque pixel une valeur radiométrique plus proche de celle mesurée sur le terrain Permettent aussi daméliorer limage pour la visualisation et linterprétation Télédétection

17 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les prétraitements Corrections radiométriques et atmosphériques Aussi pour permettre des comparaisons entre des images prises par différents capteurs à différentes dates ou heures, ou pour faire des mosaïques d'images avec un seul capteur en maintenant les conditions d'illumination uniformes d'une scène à l'autre. Télédétection Source : CCT

18 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les prétraitements Méthodes de corrections atmosphériques Modèles détaillés des conditions atmosphériques durant l'acquisition des données (fournisseur de service) Calculs basés seulement sur les données de l'image Télédétection

19 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les prétraitements Corrections atmosphériques basées sur les données de l'image Ex: observation dune région très sombre –la valeur minimale observée dans cette région est soustraite de tous les pixels de limage Ex: utilisation de la connaissance de la réflectance « exacte » (mesure au sol) de certains pixels Télédétection Source : CCT

20 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les prétraitements Corrections radiométriques Du bruit peut être causé par des irrégularités dans la réponse du capteur ou par la transmission et l'enregistrement des données Les formes les plus communes de bruits sont les rayures et les lignes manquantes Télédétection

21 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les prétraitements Corrections radiométriques Ces problèmes sont généralement corrigés en utilisant linformation des pixels voisins ou des autres bandes Télédétection Source : CCT

22 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse dimage Rehaussement de l'image Pour faciliter l'interprétation visuelle et la compréhension des images En manipulant la distribution des niveaux d'intensité (tons de gris) il est possible de rehausser le contraste et les détails d'une image La distribution des tons de gris dune image est représentée par son histogramme Télédétection

23 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Rehaussement d'image Histogramme (occurrences vs tons) Distribution des tons (0-255 ou 0-1) Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002

24 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Rehaussement d'image Manipulation dhistogramme Redistribution des tons de gris Linéaire Non-linéaire Seuillage Par palier Étirement Égalisation Autres Télédétection

25 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Linéaire Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002 Source : CCT Identité Négatif

26 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Non-linéaire Extension du contraste Foncés -> plus foncés Pâle -> plus pâle Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002

27 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Non-linéaire Logarithmiques Exponentielles Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002

28 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Non-linéaire : Exponentielles Cas spécial – Correction Gamma Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002

29 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002

30 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Seuillage Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002

31 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Par palier (ou morceau) Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002

32 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Par palier (ou morceau) Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002

33 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Étirement Télédétection Source : Umbaugh 1998

34 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Étirement Télédétection

35 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Étirement - problème valeurs extrêmes Télédétection

36 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Étirement - Déjà bien étalé ? Télédétection

37 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Égalisation Détermination automatique d'une transformé pour obtenir un histogramme uniforme (distribution uniforme) Fonction de distribution cumulative de tons Télédétection

38 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Égalisation Télédétection NormalÉtiréÉgalisé

39 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Télédétection Égalisation

40 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Autres Compression Glissement Télédétection Source : Umbaugh 1998

41 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Manipulation dhistogramme Utilisation dune table de référence Pour accélérer le processus LUT (Look Up Table) Télédétection

42 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Rehaussement d'image Les filtres spatiaux et fréquentiels Conçus de façon à faire ressortir ou à supprimer des caractéristiques spécifiques d'une image Basés sur la fréquence spatiale, ou la fréquence de variation des différents tons Convolution ? –Voir GPA669 Télédétection

43 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Rehaussement d'image Les filtres spatiaux et fréquentiels Consiste à déplacer une "fenêtre" d'une dimension de quelques pixels (ex. 3 sur 3) au-dessus de chaque pixel de l'image On applique alors un traitement mathématique utilisant les valeurs des pixels sous la fenêtre et on utilise le résultat obtenu pour créer la valeur du pixel de sortie La fenêtre est déplacée le long des colonnes et des lignes de l'image, un pixel à la fois, répétant le calcul jusqu'à ce que l'image entière ait été filtrée Télédétection

44 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Rehaussement d'image Les filtres spatiaux Télédétection Source : Gonzales et Woods 2002 Source : Umbaugh 1998

45 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Rehaussement d'image Les filtres spatiaux et fréquentiels Passe-bas Passe-haut Max Min Lissage Moyennant Médian La taille du filtre (fenêtre, masque) a un effet important sur le résultat ! Télédétection

46 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Rehaussement d'image Les filtres Télédétection Source :

47 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Rehaussement d'image Les filtres Télédétection Source :

48 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse dimage Transformation de l'image Manipulation de plusieurs bandes de données pour transformer une image provenant d'un capteur multispectral pour transformer plusieurs images de la même région prises à des moments différents La transformation d'images génère une "nouvelle" image en combinant les différentes sources d'information Permet de rehausser certaines caractéristiques ou certaines propriétés des données qui sont moins évidentes dans l'image originale Télédétection

49 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Transformation de l'image Opérations mathématiques simples +, -, /, * Ex: soustraction dimage = détection de changements Réétalonnage souvent requis Télédétection Source : rst.gsfc.nasa.gov

50 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Transformation de l'image Rapport spectraux = Division d'images rehausser des variations subtiles dans la réponse spectrale de différents types de surface. Ex : La végétation (en santé) –réfléchit fortement dans le proche infrarouge et absorbe fortement dans le rouge visible –les surfaces comme la terre et l'eau ont des réflexivités presque égales dans ces deux zones –Une image du proche infrarouge divisée par la bande rouge aura des valeurs »beaucoup plus grandes que 1,0 pour la végétation »autour de 1.0 pour la terre et l'eau »Cet indice est le « Simple Ratio » : SR = PIR/R Télédétection

51 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Transformation de l'image Rapports spectraux spécialisés Les indices traitements élaborés à partir de plusieurs bandes spectrales Certains classiques: –SR = PIR/R »Simple Ratio »pour estimer la biomasse verte –NDVI = (PIR-R) / (PIR+R) »(R800 – R670) / (R800+R670) »Normalized Difference Vegetation Index »pour estimer la biomasse verte/couverts végétaux –λ RE = pente maximum lors du passage du rouge à lIR »red edge, teneur en chlorophylle Télédétection Source : tpouchin.club.fr

52 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les indices NDVI Noir absence de couverture végétale Blanc activité chlorophyllienne très élevée Télédétection Source : tpouchin.club.fr

53 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les indices Certains classiques: SIPI = (R800-R445)/(R531-R680) –Structure Independent Pigment Index –un bon indicateur du ratio des pigments caroténoïdes/chlorophylle – avec des carences en éléments nutritifs WI = R900/R970 –Water Index Télédétection

54 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les indices Certains classiques: IBS = sqrt [(R)² + (PIR)²] –Indice de brillance des sols –application en pédologie, pour dissocier les couvertures végétales et minérales IC = [(3 x Vert) - Rouge - 100] –Indice de cuirasse –performant pour la différentiation des surfaces bâties et des sols nus –les surfaces végétales et aquatiques apparaissent en noir Télédétection

55 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les indices Télédétection NDVI = (PIR-R) / (PIR+R) IBS = sqrt [(R)² + (PIR)²] [(3 x Vert) - Rouge - 100] Source : tpouchin.club.fr

56 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les indices Indices améliorés Pour éliminer les effets du sol et de latmosphère sur la réflectance des couverts végétaux –le ratio WI/NDVI diminue leffet de la corrélation entre la biomasse verte et la teneur en eau –Le SAVI (et MSAVI) réduit linfluence du sol sous les plants (L représente le couvert végétal : 0-1) Télédétection

57 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Les indices Indices améliorés Le SARVI –minimise à la fois les effets de sol et les effets atmosphériques –remplace la réflectance du rouge R r utilisée dans le NDVI et dans le SAVI par une combinaison du rouge et du bleu R rb –permet de corriger labsorption par les aérosols dans la zone du rouge (g = 1) Télédétection

58 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse dimage Transformation de l'image Un autre avantage de l'utilisation des rapports spectraux est la réduction de l'effet de variation de l'illumination solaire causé par la topographie. Télédétection Source : CCT

59 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse dimage Classification et analyse de l'image Les données de bandes multispectrales différentes ont souvent une corrélation très élevée (information similaire) Par exemple, les bandes 2 et 3 de Landsat 7 (vert et rouge) produisent des images très semblables Des traitements statistiques complexes des données multispectrales peuvent être utilisées pour réduire la redondance des données et la corrélation entre les bandes L'analyse en composantes principales est une de ces transformations Télédétection

60 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification et analyse Analyse en composantes principales transformation pour réduire le nombre de dimensions (nombre de bandes) produit une compression de l'information de plusieurs bandes dans un nombre plus restreint de bandes Les "nouvelles" bandes qui résultent sont appelées composantes Maximiser (statistiquement) la quantité d'information (ou variance) des données originales dans un nombre restreint de composantes Télédétection

61 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification et analyse Analyse en composantes principales LACP permet de transformer des données des sept bandes du capteur Landsat-TM en trois principales composantes représentant plus de 90% de l'information L'interprétation et l'analyse de ces trois composantes, en les combinant visuellement ou numériquement, est plus simple et plus efficace que l'utilisation des sept bandes initiales Télédétection

62 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification et analyse Analyse en composantes principales Exemple avec 98% de linformation contenue dans 3 composantes! Télédétection Source :

63 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification et analyse Classification Un analyste utilise les éléments de l'interprétation visuelle pour identifier des groupes homogènes de pixels qui représentent des classes intéressantes La classification numérique utilise l'information spectrale contenue dans les valeurs d'une ou de plusieurs bandes spectrales Ce type de classification est appelé regroupements spectraux Télédétection

64 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Les classes d'information Catégories d'intérêt que lon tente d'identifier dans les images cultures, forêts ou d'espèce d'arbres, caractéristiques géologiques ou roches, etc. Les classes spectrales Groupes de pixels qui ont les mêmes caractéristiques (ou presque) d'intensité dans les différentes bandes spectrales des données Télédétection

65 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification L'objectif ultime de la classification est de faire la correspondance entre les classes spectrales et les classes d'information. Télédétection

66 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Classification et analyse de l'image classification supervisée classification non supervisée Télédétection

67 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Classification supervisée L'analyste identifie des échantillons assez homogènes de l'image qui sont représentatifs de différents types de surfaces (classes d'information). Ces échantillons forment un ensemble de données-tests. Une classification supervisée commence donc par l'identification des classes d'information, qui sont ensuite utilisées pour définir les classes spectrales qui les représentent. Télédétection Source : CCT

68 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Classification non supervisée Les classes spectrales sont formées en premier, basées sur l'information numérique des données seulement Ces classes sont ensuite associées, par un analyste, à des classes d'information utiles (si possible) Télédétection Source : CCT

69 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Algorithmes de classification K plus proches voisins (KNN) Réseaux de neurones artificiels (ANN) Maximum de vraisemblance Distance minimum Algo/programmation génétique Automates cellulaires … Dans PCI K-means Isodata Fuzzy K-means Télédétection

70 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Algorithmes de classification Dans PCI K-means Isodata Fuzzy K-means Télédétection

71 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Algorithmes de classification K-means critère –minimiser la variabilité (inertie) intra-classe (maximiser la variabilité interclasses) Processus –choix « aléatoire » du nombre K de classes et de K noyaux (means) initiaux –(ré-)affectation des objets aux noyaux –calcul des nouveaux noyaux –le processus sarrête lorsque deux partitions successives sont identiques (ou presque) Télédétection

72 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification K-means – Procédé itératif Télédétection Source : lsiit.u-strasbg.fr/afd

73 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Algorithmes de classification Isodata Intercale des phases de fusion et d'éclatement de groupes dans l'algorithme "K-means". –fusion de 2 groupes si leur distance est faible »ex : distance inter-centre < seuil –éclatement d'un groupe en 2 sous-groupes si l'inertie du groupe est trop grande (> seuil) –paramètres (seuils) à fixer !!! Télédétection

74 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Algorithmes de classification Fuzzy K-means K-means est une classification dure : –Les objets sont membre dune seule classe Fuzzy K-Means est une classification floue : –Les objets appartiennent à toutes les classes, à un degré variable dappartenance. Télédétection

75 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Classification Télédétection K-Means Isodata

76 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse et interprétation Visualisation La composition colorée Aux trois couleurs primaires (R,V,B) sont associés trois canaux d'une image Le choix des trois canaux et des couleurs associées défini la perception Télédétection Source : tpouchin.club.fr

77 SYS-866 SIG et télédétection © LANDRY 2005 Analyse et interprétation Télédétection Source :


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