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Classification supervisée d’images de drone en milieu littoral (3) : statistiques descriptives de texture

Dans l’article précédent (https://www.sigterritoires.fr/index.php/classification-supervisee-dimages-de-drone-en-milieu-littoral-2-calculs-de-texture/) nous avons vu deux groupes de mesure de texture, celui du contraste et celui de l’ordre. Nous verrons ici le troisième et dernier groupe, celui des statistiques descriptives

Groupe de statistiques descriptives de la mesure de texture GLCM

Le troisième groupe de mesures de la texture utilise des équations semblables à celles des statistiques descriptives courantes, comme la moyenne ou l’écart-type (ou la variance). Cependant, tous sont calculés en utilisant les entrées dans la GLCM, pas les valeurs de pixels d’origine.

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Classification supervisée d’images de drone en milieu littoral (2) : calculs de texture

Dans l’article précédent (https://www.sigterritoires.fr/index.php/classification-supervisee-dimages-de-drone-en-milieu-littoral-1-utilisation-de-la-texture/ ) nous avons vu comment calculer la matrice de co-occurrence de niveau gris (GLCM) qui est à la base des calculs de texture d’image.

Nous avions calculé les fréquences des paires de pixels présents dans notre fenêtre de calcul. Travailler avec des fréquences rend la comparaison entre fenêtrees diffcile. C’est pourquoi nous travaillerons avec une matrice « normalisée ».

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Classification supervisée d’images de drone en milieu littoral (1) : utilisation de la texture

L’accessibilité des drones et des moyens logiciels d’acquisition d’images aériennes permet aujourd’hui d’avoir des couvertures d’images à des échelles extrêmement fines pour appuyer les travaux en environnement littoral. Des pixels de l’ordre du millimètre ne sont plus un rêve. Mais tout ce qu’on a gagné en définition par rapport aux images satellitaires, on l’a un peu perdu en ce qui concerne le multi spectral. Les images photographiques se cantonnent aux trois bandes Rouge-Vert-Bleu. On travaillait avec plus d’une dizaine de bandes spectrales et des pixels de 3 ou 5 mètres, on se retrouve avec des pixels d’un centimètre et seulement trois bandes spectrales. La classification supervisée qui nous permet rapidement de cartographier les différentes biocénoses a gagné en précision et perdu en discrimination.

Nous allons aborder dans une série d’articles un moyen de palier à cette perte de bandes spectrales en analysant la texture des images et en utilisant ces résultats pour affiner la discrimination de la classification supervisée.

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Travailler sur un catalogue d’images aériennes ou satellitaires avec QGis 3

Quand on dispose d’une couverture d’images aériennes ou satellitaires, géoréférencées il faut trouver un moyen efficace d’accéder au images individuelles pour, par exemple, procéder à la numérisation d’entités géographiques.

Avec QGis 3 on dispose d’un outil puissant, l’index des tuiles. Il permet de créer une couche avec les emprises des images individuelles avec un lien vers les fichiers image.

Sur cette couche , on peut définir une action déclenchée sur le clic de la souris sur une emprise, pour charger directement l’image concernée dans la fenêtre cartographique.

Voici le mode opératoire.

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Tutoriel classification d’images avec QGis: 2.3- Les filtres spatiaux

Les filtres spatiaux représentent une autre méthode de traitement numérique utilisées pour le rehaussement d’une image. Ces filtres sont conçus de façon à faire ressortir ou à supprimer des caractéristiques spécifiques d’une image en se basant sur leur fréquence spatiale. La fréquence spatiale est liée au concept de texture. Elle fait référence à la fréquence de variation des différents tons qui apparaissent dans une image. Les régions d’une image où la texture est « rugueuse » sont les régions où les changements dans les tons sont abrupts; ces régions ont une fréquence spatiale élevée. Les régions « lisses » ont une variation des tons qui est plus graduelle sur plusieurs pixels; ces régions ont une fréquence spatiale faible. La méthode de filtrage spatial consiste à déplacer une « fenêtre » d’une dimension de quelques pixels (ex. : 3 sur 3, 5 sur 5, etc.) au-dessus de chaque pixel de l’image. On applique alors un traitement mathématique utilisant les valeurs des pixels sous la fenêtre et on remplace la valeur du pixel central par le résultat obtenu. 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. En modifiant le calcul effectué à l’intérieur de la fenêtre, il est possible de rehausser ou de supprimer différents types de caractéristiques présents dans une image.

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Tutoriel classification d’images avec ArcMap: 2.5- Exploration des données

Les données de bandes multispectrales différentes ont souvent une corrélation très élevée et contiennent de l’information similaire. Par exemple, les capteurs de la bande 4 et 5 de Landsat MSS (vert et rouge respectivement) produisent des images d’apparence visuelle très semblable étant donné que la réflectance pour le même type de surface est presque identique. Des transformations d’images basées sur des traitements statistiques complexes des données multispectrales peuvent être utilisées pour réduire la redondance des données et la corrélation entre les bandes. L’analyse des composantes principales est une transformation de ce genre. Le but de cette transformation est de réduire le nombre de dimensions (nombre de bandes) et de produire une compression de l’information de plusieurs bandes dans un nombre plus restreint de bandes. Les « nouvelles » bandes qui résultent de cette compression statistique sont appelées composantes. Ce procédé vise à maximiser (statistiquement) la quantité d’information (ou variance) des données originales dans un nombre restreint de composantes. Par exemple, l’analyse des composantes principales, peut transformer des données provenant de sept bandes du capteur TM/Landsat (Thematic Mapper) de façon à ce que les trois principales composantes de la transformation contiennent plus de 90% de l’information contenue dans les sept bandes initiales. 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. L’analyse des composantes principales ou d’autres transformations complexes peuvent être utilisées comme techniques de rehaussement visuel pour faciliter l’interprétation ou pour réduire le nombre de bandes qui seront fournies comme données d’entrée à une procédure de classification numérique.

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Ajouter Orfeo Toolbox dans QGis 3.X

Si vous avez utilisé le fournisseur de traitements Orfeo TB avec QGis 2.X et que vous le cherchez dans la nouvelle version 3, vous serez déçus. En effet, la réécriture du plugin Orfeo a pris un peu plus de temps que prévu et il ne fait plus partie des plugins installés par défaut.

Il reviendra, une fois tous les tests effectués. Mais en attendant, vous n’êtes pas obligés de vous en passer. Vous pouvez installer Orfeo dans la version 3, mais manuellement.

Voici la démarche à suivre.

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Tutoriel classification d’images avec ArcMap: 2.4- Création d’une image composite

Comme nous l’avons vu précédemment, les données satellitaires sont fournies sous forme d’images individuelles contenant chacune les valeurs correspondantes à une bande .

Pour que la classification d’image prenne en compte les valeurs de plusieurs bandes, il est nécessaire de créer un nouveau raster contenant les bandes souhaitées pour la classification. Vous pouvez choisir un nombre de bandes quelconque, mais au niveau de l’affichage vous ne pourrez sélectionner que trois bandes qui seront affichées en tant que bande rouge, verte et bleue, même si les bandes présentes ne correspondent pas à ces trois bandes.

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Tutoriel classification d’images avec QGis: 2.2- Rehaussement des images

Pour commencer il faut bien comprendre que l’on applique le rehaussement des images afin de faciliter l’interprétation visuelle et la compréhension des images. Le rehaussement ne va pas changer les valeurs radiométriques des objets présents dans l’image, il va juste permettre à un observateur une meilleure vision de ces objets. Cette étape, donc, ne sert qu’à aider l’utilisateur à définir les échantillons d’apprentissage et les signatures à utiliser dans la classification.

Les images numériques ont l’avantage de nous permettre de manipuler assez facilement les valeurs enregistrées pour chaque pixel. Même s’il est possible d’effectuer les corrections radiométriques pour les effets de l’illumination solaire, les conditions atmosphériques et les caractéristiques des instruments utilisés avant de distribuer les images aux usagers, il peut s’avérer que l’image ne soit pas à son meilleur pour l’interprétation visuelle. Les systèmes de télédétection, et spécialement ceux qui utilisent une plate-forme spatiale, doivent être conçus de façon à pouvoir traiter les différents niveaux d’énergie propres aux cibles et à leur environnement, susceptibles d’être rencontrés dans une utilisation normale. Cette variation importante dans la réponse spectrale des différents types de cibles (ex. : forêt, désert, neige, eau, etc.) rend impossible l’application d’une correction radiométrique générale capable d’optimiser le contraste et les niveaux d’intensité dans chacune des conditions. Il faut donc faire un ajustement différent des tons en fonction de l’utilisation et de l’état de chacune des images.

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Tutoriel classification d’images avec ArcMap: 2.3- Les filtres spatiaux

Les filtres spatiaux représentent une autre méthode de traitement numérique utilisées pour le rehaussement d’une image. Ces filtres sont conçus de façon à faire ressortir ou à supprimer des caractéristiques spécifiques d’une image en se basant sur leur fréquence spatiale. La fréquence spatiale est liée au concept de texture. Elle fait référence à la fréquence de variation des différents tons qui apparaissent dans une image. Les régions d’une image où la texture est « rugueuse » sont les régions où les changements dans les tons sont abrupts; ces régions ont une fréquence spatiale élevée. Les régions « lisses » ont une variation des tons qui est plus graduelle sur plusieurs pixels; ces régions ont une fréquence spatiale faible. La méthode de filtrage spatial consiste à déplacer une « fenêtre » d’une dimension de quelques pixels (ex. : 3 sur 3, 5 sur 5, etc.) au-dessus de chaque pixel de l’image. On applique alors un traitement mathématique utilisant les valeurs des pixels sous la fenêtre et on remplace la valeur du pixel central par le résultat obtenu. 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. En modifiant le calcul effectué à l’intérieur de la fenêtre, il est possible de rehausser ou de supprimer différents types de caractéristiques présents dans une image.

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