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Modélisation spatio-temporelle avec une équation intégro-différentielle (IDE) avec QGis et R(suite)

Dans l’article précédent, nous avons considéré le cas d’un noyau spatialement invariant, c’est-à-dire le cas où le noyau m(s,r;θp) n’est qu’une fonction de r s . Dans cet article, nous considérons le cas où un ou plusieurs des paramètres θ sont variables spatialement. De tels modèles sont nécessaires lorsque le processus spatio-temporel présente, par exemple, une dérive qui varie selon l’espace.

Mais il faut des données…

Pour modéliser de telles données, nous avons besoin d’un grand nombre de points temporels,disons au moins 15. Cela est important, car il est difficile d’obtenir des estimations raisonnables des paramètres spatialement répartis, à moins que les données couvrent une grande partie du domaine spatial pendant au moins quelques points de temps consécutifs.

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Tutoriel SCP:réussir un classement supervisé avec calcul de texture(3)-bandes RVB+calculs de texture

Dans cette série d’articles nous utilisons le plugin SCP de QGis pour effectuer un classement supervisé avec calcul de texture. Nous avons vu dans l’article précédent le traitement classique des trois bandes RVB des images photographiques de drone sur une zone littorale.

Dans cet article nous allons voir le traitement après calcul des valeurs de texture de ces mêmes images.

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Tutoriel SCP:réussir un classement supervisé avec calcul de texture(2)-bandes RVB

Dans cette série d’articles nous utilisons le plugin SCP de QGis pour effectuer un classement supervisé avec calcul de texture. Nous allons voir trois traitements différents pour la même zone littorale:

  • le traitement classique des trois bandes RVB des images photographiques de drone
  • le traitement après calcul des valeurs de texture de ces mêmes images
  • le traitement après calcul des composantes principales des valeurs de texture
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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 (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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QGis 3.8 et GRASS 7: les traitements affichent une erreur « cet algorithme ne peut pas être lancé »

Si vous avez installé la version 3.8 de QGis vous aurez une mauvaise surprise en essayant d’exécuter des traitements GRASS:

Mais c’est surtout quand vous essayez de corriger l’erreur en vous basant sur le texte du message que la surprise est encore plus mauvaise:

L’option de configuration du répertoire de GRASS 7 a disparu.

C’est en essayant de voir pourquoi le répertoire indiqué dans le message (grass-7.6.0 ) ne contenait pas des modules valides que je me suis aperçu que le répertoire de GRASS dans cette version de l’installateur QGis est nommé « grass76« .

Pour résoudre le problème et, à nouveau, pouvoir exécuter les traitements GRASS, il suffit de renommer le répertoire grass76 en grass-7.6.0 (c:/Programmes/QGis3.8/apps/grass/grass-7.6.0)

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Créer une carte de localisation avec QGis 3.4

Les cartes de localisation permettent une vision plus globale de la zone d’étude représentée sur la carte principale

Le principe est très simple: ce sont deux cartes en une seule mise en page. La carte de localisation aura une caractéristique particulière: on figera l’étendue, les couches affichées et la symbologie de ces couches une fois pour toutes. La seule variable sera le rectangle d’emprise qui, lui, est géré par QGis lui-même.

Pour commencer, cliquez sur le menu Projet->nouvelle mise en page ou ouvrez le gestionnaire de mise en page et créez une nouvelle mise en page.

Dans la fenêtre de mise en page, ajoutez la carte principale (menu Ajouter un élément -> Ajouter carte) et la carte de localisation (idem)

Notez alors que la carte principale est nommée carte 1 et la carte de localisation carte 2.

Vous allez commencer par la définition de la carte de localisation:

1- dans la fenêtre cartographique de QGis, zoomez le contenu de la fenêtre au niveau que vous souhaitez voir dans la carte de localisation.

2- affichez seulement les couches que vous souhaitez voir dans la carte de localisation en désactivant l’affichage des autres couches.

3- Modifiez, si nécessaire, la symbologie des couches visibles. Par exemple, l’épaisseur des traits est généralement plus fin pour la carte de localisation que pour la carte principale.

4-Vérifiez dans le gestionnaire de mise en page que le résultat correspond à vos souhaits. Pour cela, en ayant sélectionné la carte 2, cliquez sur Mise à jour de l’aperçu dans le panneau Propriétés principales

Dans le panneau couches, cochez les cases Verrouiller les couches et Verrouiller le style des couches. Pour assurer qu’il n’y aura pas d’autre modification, cochez la case de verrouillage de carte 2 dans la fenêtre Éléments.

Votre carte de localisation est configurée.

Vous allez maintenant vous occuper de la carte principale. Mettez la en forme (zoom, symbologie, etc…)

Une fois terminée la mise en page de la carte principale, il ne vous reste qu’à relier les deux cartes pour que la carte de localisation affiche l’emprise de votre carte principale.

Pour cela déverrouillez la carte 2, cliquez sur elle pour la sélectionner, ouvrez le panneau Aperçus de votre carte de localisation.

Cliquez sur le bouton + pour ajouter un aperçu dans la liste d’aperçus. Il sera nommé Aperçu 1.

Pour paramétrer l’aperçu, il faut indiquer quelle emprise il faut afficher. Dans Cadre de la carte, sélectionnez Carte 1

Vous pouvez modifier le style de l’emprise (couleur, contour, etc) en ouvrant le Style de cadre

A partir de ce point, si vous changez l’emprise de la carte principale, l’emprise affichée sur la carte de localisation sera modifiée automatiquement pour la représenter.

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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 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 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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