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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KML : (3) Définir un point de vue

Lorsque l’utilisateur double-clique sur un repère, Google Earth automatiquement zoome la vue directement sur le marqueur. Vous pouvez contrôler la vue initiale du marqueur en spécifiant un élément <LookAt> qui définit le point de vue exact du point d’intérêt. Nous décrirons ici comment spécifier un élément de type <LookAt> pour un repère. Une fois que vous avez créé un ensemble de repères, vous pouvez voler successivement de l’un à l’autre. Continuer la lecture de « KML : (3) Définir un point de vue »

KML:(2) Comment créer des bulles (ballons) personnalisées

Dans cet article nous irons au-delà des bases du KML, afin que vous puissiez créer un fichier KML qui ajoute des icônes spéciales, des ballons de description plus élaborés et des effets personnalisés sur vos repères et vos tours.

Ce que l’on affiche du KML dans Google Earth c’est en fait un élément <Placemark> avec un élément enfant <Point>. Un Placemark de point est le seul moyen de dessiner une icône et une étiquette dans la vue 3D de Google Earth. Par défaut, l’icône est la punaise bleue poussoir familière. Dans KML, un <Placemark> peut contenir un ou plusieurs éléments géométriques, tels que <LineString>, <Polygon> ou <Modèle>. Mais seul un <Placemark> avec un <Point> possède une icône et une étiquette. L’icône indique la position du point.
L’élément Geometry dans <Placemark> est facultatif, mais si vous l’omettez, le ballon "flotte" dans le coin de la vue 3D. Dans la vue Google Earth 3D, un repère de point est le seul objet sur lequel vous pouvez cliquer. Les autres éléments de géométrie n’ont pas d’icône dans la vue 3D. Vous pouvez, cependant, donner à n’importe quelle géométrie une icône en utilisant un élément <MultiGeometry> qui contient à la fois un <Point> et l’autre élément Geometry. Continuer la lecture de « KML:(2) Comment créer des bulles (ballons) personnalisées »

KML: pour bien commencer

KML (Keyhole Markup Language) est un format de données XML utilisé pour afficher des informations dans un contexte géographique. Tout comme les navigateurs Web lisent et affichent des fichiers HTML, les navigateurs terrestres tels que Google Earth lisent et affichent des fichiers KML. KML est un langage lisible par tout un chacun, composé de texte et de ponctuation. Il peut être créé et édité avec un éditeur de texte de base, enregistré, puis visualisé dans un navigateur terrestre. Vous n’avez pas besoin d’être un as de la technique pour maîtriser les bases du KML, et vous constaterez que cette connaissance vous permettra de créer des présentations puissantes qui mettent en scène vos données et images géographiques sur les nombreux navigateurs terrestres gratuits :Google Earth, Microsoft Virtual Earth,NASA WorldWind,ArcGis Explorer,… Continuer la lecture de « KML: pour bien commencer »

L’analyse spatiale avec SQL:3-les fonctions de relation spatiale

Après les deux article introductifs,L’analyse spatiale avec SQL:1-Introduction, 2-les fausses idées reçues, voici, maintenant, la dizaine de fonctions de relation spatiale de Postgis (mais que vous trouverez aussi avec Spatialite). Comme dit précédemment, ce n’est qu’une toute petite partie des fonctions disponibles, mais c’est vraiment le noyau indispensable pour démarre l’analyse spatiale avec SQL. Continuer la lecture de « L’analyse spatiale avec SQL:3-les fonctions de relation spatiale »

L’analyse spatiale avec SQL:2-les fausses idées reçues

Nous avons dit dans l’article précédent(L’analyse spatiale avec SQL:1-Introduction) que l’idée la plus répandue est que le langage SQL est un très bon outil de requête sur les tables SIG mais qu’il faut un logiciel SIG tel que QGis ou ArcGis pour réaliser les tâches d’analyse spatiale. Voyons d’où vient cette idée reçue.

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L’analyse spatiale avec SQL:1-Introduction

Je vous propose une série d’articles pour aborder quelques idées reçues sur l’utilisation du langage SQL et ses possibilités dans l’analyse spatiale. Pour résumer l’idée la plus répandue, le langage SQL est un très bon outil de requête sur les tables SIG mais il faut un logiciel SIG tel que QGis ou ArcGis pour réaliser les tâches d’analyse spatiale. Pour ce qui est de la première partie de cette assertion, nous l’analyserons dans le second article de cette série. Voyons pour commencer un exemple pour tordre le cou à la deuxième partie de cette phrase. Continuer la lecture de « L’analyse spatiale avec SQL:1-Introduction »

Débuter avec Geoserver

Nous avons vu comment démarrer avec Postgresql/Postgis. Une fois que l’on a sa base de données le besoin suivant le plus courant est de mettre en ligne des données.

Bien sûr, il existe de multiples possibilités techniques pour faire ceci. Pour rester dans le plus standard, la mise en place de flux WFS et WMS à partir des données Postgresql/Postgis est l’un des moyens les plus robustes.

Pour ce faire, nous verrons maintenant comment débuter avec Geoserver.

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Tutoriel: créer une carte d’aptitude avec ArcMap, avec et sans critères flous (5)

Nous avons préparé les données correspondantes à chaque critère, en les transformant en nombres flous.
Nous avons vu dans le déroulement de la confection de la carte d’aptitude avec Spatial Analyst qu’il y avait des valeurs de certains critères qui étaient totalement excluantes : si le type de terrain est un plan d’eau ou une zone humide la valeur résultante ne peut être différente de zéro.
La valeur de la pente est aussi un critère excluant: à partir d’une certaine valeur il devient impossible de construire un bâtiment.

Avant de nous lancer dans l’élaboration de la carte d’aptitude, nous devons décider comment nous allons traiter ces exclusions. Continuer la lecture de « Tutoriel: créer une carte d’aptitude avec ArcMap, avec et sans critères flous (5) »