Classification supervisée:lissage des frontières de classe avec ArcMap

Dans cette série d’articles nous avons vu un tutoriel qui aborde la classification d’images aériennes de drone en milieu littoral. Il utilise QGis dans sa version 3.20 et le plugin SCP dans sa version 7.3.

Le but de ce tutoriel est de trouver un moyen de multiplier les trois bandes RGB des images aériennes en utilisant des calculs de texture de sol et de l’analyse en composantes principales . Dans le dernier article nous avons vu comment traiter les sorties d’une classification supervisée pour intégrer les résultats dans un SIG.

Ici nous verrons comment lisser les frontières de classe du résultat raster de la classification.

Cette opération n’est pas disponible dans QGis. Elle peut se faire avec ArcMap avec l’outil « Nettoyage de limites ». Avec QGis il est nécessaire de vectoriser le raster classé et de lisser les polygones résultants avec les outils de traitement vecteur.

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Tutoriel SCP:Post-traitement de la classification

Dans cette série d’articles nous avons vu un tutoriel qui aborde la classification d’images aériennes de drone en milieu littoral. Il utilise QGis dans sa version 3.20 et le plugin SCP dans sa version 7.3.

Pour compléter ce tutoriel, nous verrons ici comment traiter les sorties d’une classification supervisée pour intégrer les résultats dans un SIG.

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Tutoriel SCP : Les méthodes de classification supervisée

Dans cette série d’articles nous avons vu un tutoriel qui aborde la classification d’images aériennes de drone en milieu littoral. Il utilise QGis dans sa version 3.20 et le plugin SCP dans sa version 7.3.

Le but de ce tutoriel est de trouver un moyen de multiplier les trois bandes RGB des images aériennes en utilisant des calculs de texture de sol et de l’analyse en composantes principales.

Pour compléter ce tutoriel, nous verrons ici comment définir les méthodes de classification supervisée.

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Tutoriel SCP:Réglages fins de la classification supervisée

Dans cette série d’articles nous avons vu un tutoriel qui aborde la classification d’images aériennes de drone en milieu littoral. Il utilise QGis dans sa version 3.20 et le plugin SCP dans sa version 7.3.

Le but de ce tutoriel est de trouver un moyen de multiplier les trois bandes RGB des images aériennes en utilisant des calculs de texture de sol et de l’analyse en composantes principales.

Pour compléter ce tutoriel, nous verrons ici comment réaliser les réglages fins d’une classification supervisée.

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Comment créer une carte monochrome hachurée dans QGIS

Tutoriel détaillé sur la création d’une carte de relief hachurée en utilisant les dernières fonctionnalités de QGIS (3.20)

Introduction

En cartographie, les hachures ont servi à indiquer les reliefs sur les cartes d’État-Major qui étaient imprimées en taille-douce. Leur usage, codifié au fil des années, permettait de lire facilement une carte, les hachures disposées dans le sens de la plus forte pente reliaient les lignes de niveau, et étaient d’une épaisseur proportionnelle à l’inclinaison de la pente, selon un « diapason » déterminé par calcul.

Nous n’allons pas, ici, reproduire cette technique en suivant scrupuleusement les calculs de l’époque. Mais nous allons obtenir un, résultat comparable visuellement, suffisamment proche.

Pour une explication détaillée de la technique de hachurage des cartes anciennes, voir https://fr.wikipedia.org/wiki/Carte_d%27%C3%A9tat-major#La_technique_des_hachures

Dans cet article nous allons suivre trois étapes:

  • 1- La préparation des données nécessaires (mnt, courbes de niveau,…)
  • 2-La réalisation de la carte de relief hachurée
  • 3-L’habillage avec l’ajout d’éléments du paysage (cours d’eau, routes, toponymes,…)
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Tutoriel SCP:réussir un classement supervisé avec calcul de texture(1)

Nous continuons la série d’articles sur la Classification supervisée d’images de drone en milieu littoral. La première étape, indispensable pour pouvoir bien gérer la sélection des bandes à utiliser pour chaque étape du traitement, est de décomposer l’image aérienne originale, comportant trois bandes : rouge, vert et bleu, en trois images séparées. Nous utilisons pour tout le traitement QGis et le plugin SCP.

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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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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 »