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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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Tutoriel classification d’images avec ArcMap: 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 QGis: 2.1 Correction atmosphérique des images Landsat 8

Nous avons vu précédemment comment corriger les images Landsat pour avoir la réflectance TOA (top-of-atmosphere). Voilà un schéma qui va nous aider à comprendre la suite:

La réflectance que nous avons calculé est donc le % de lumière réfléchie par rapport à la totalité de la lumière visible incidente. Mais comme on le voit dans le schéma, le capteur du satellite mesure deux choses en même temps: la lumière réfléchie par nos cibles à la surface de la terre, plus la lumière diffusée par les particules en suspension dans l’air.

On peut pousser la correction atmosphérique des images satellites pour enlever la partie de lumière due à la diffusion.

Comme nous l’avons déjà dit, ceci n’a d’intérêt que si vous travaillez sur des images séparées dans le temps. Le pourcentage de diffusion étant le même pour l’ensemble d’une image, c’est du temps perdu de faire cette correction.

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Tutoriel classification d’images avec ArcMap: 2.1 Correction atmosphérique des images Landsat 8

Nous avons vu précédemment comment corriger les images Landsat pour avoir la réflectance TOA (top-of-atmosphere). Voilà un schéma qui va nous aider à comprendre la suite:

La réflectance que nous avons calculé est donc le % de lumière réfléchie par rapport à la totalité de la lumière visible incidente. Mais comme on le voit dans le schéma, le capteur du satellite mesure deux choses en même temps: la lumière réfléchie par nos cibles à la surface de la terre, plus la lumière diffusée par les particules en suspension dans l’air.

On peut pousser la correction atmosphérique des images satellites pour enlever la partie de lumière due à la diffusion.

Comme nous l’avons déjà dit, ceci n’a d’intérêt que si vous travaillez sur des images séparées dans le temps. Le pourcentage de diffusion étant le même pour l’ensemble d’une image, c’est du temps perdu de faire cette correction.

Le mode d’emploi pour effectuer cette correction sur les images Landsat est disponible à l’adresse http://www.gisagmaps.com/landsat-8-atco-guide/ 

Mais si vous êtes débutant, vous aurez du mal à comprendre la marche à suivre. Nous allons la voir ici, en utilisant les outils d’ArcMap.

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Tutoriel classification d’images avec QGis: 2- Prétraitement et exploration des données

On appelle fonctions de pré-traitement les opérations qui sont normalement requises avant l’analyse principale et l’extraction de l’information. Les opérations de pré-traitement se divisent en corrections radiométriques et en corrections géométriques. Les corrections radiométriques comprennent entre autres, la correction des données à cause des irrégularités du capteur, des bruits dus au capteur ou à l’atmosphère, et de la conversion des données afin qu’elles puissent représenter précisément le rayonnement réfléchi ou émis mesuré par le capteur. Les corrections géométriques comprennent la correction pour les distorsions géométriques dues aux variations de la géométrie Terre-capteur, et la transformation des données en vraies coordonnées (par exemple en latitude et longitude) sur la surface de la Terre.

Les fonctions de rehaussement ont pour but d’améliorer l’apparence de l’imagerie pour aider l’interprétation et l’analyse visuelles. Les fonctions de rehaussement permettent l’étirement des contrastes pour augmenter la distinction des tons entre les différents éléments d’une scène, et le filtrage spatial pour rehausser (ou éliminer) les patrons spatiaux spécifiques sur une image.

Les transformations d’images sont des opérations similaires à ceux de rehaussement de l’image. Cependant, alors que le rehaussement de l’image qui est normalement appliqué à une seule bande de données à la fois, la transformation de l’image combine le traitement des données de plusieurs bandes spectrales. Des opérations arithmétiques (c’est-à-dire addition, soustraction, multiplication, division) sont faites pour combiner et transformer les bandes originales en de « nouvelles » images qui montrent plus clairement certains éléments de la scène. Nous allons examiner certaines de ces opérations incluant les diverses méthodes de rapport de bande aussi appelé rapport spectral et un procédé appelé analyse des composantes principales qui est utilisée pour mieux représenter l’information en imagerie multispectrale.

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