Tout d’abord, un avertissement: ce tutoriel ne s’adresse pas aux utilisateurs dont le traitement d’images spatiales est leur métier. Il s’adresse aux utilisateurs de SIG qui doivent se lancer dans le traitement d’images dans le but d’enrichir leur données. Le but est d’aplanir les écueils du débutant et de fournir quelques bases théoriques pour ne pas simplement suivre une recette de cuisine. Les aspects théoriques ne sont donc pas exhaustifs et on se permettra quelques approximations pour ne pas rendre le discours incompréhensible pour le néophyte.
Une grande partie des explications est tirée de l’excellent site de Ressources naturelles Canada, auxquelles nous avons ajouté toute la partie pratique avec QGis. Vous trouverez le même tutoriel mais adapté aux outils proposé par ArcGis sur notre site.
Parmi la grande variété d’outil proposés par QGis pour réaliser le travail de classification d’images, nous utiliserons dans ce tutoriel:
- le plug-in SEMI AUTOMATIC CLASSIFICATION
- les outils de traitement de QGis
Le plug-in SEMI AUTOMATIC CLASSIFICATION est tellement performant que l’on pourrait se contenter de lui pour l’ensemble du tutoriel. Mais dans ce cas il serait un boîte noire et vous ne sauriez pas faire ce qu’il fait. Nous verrons donc comment faire les différentes opérations sans utiliser le plugin (par exemple la correction atmosphérique) et après, nous verrons comment gagner du temps avec l’utilisation du plugin (en cochant une case pour la correction atmosphérique!).
Nous donnerons la marche à suivre pour les versions 2.18 et 3.4 de QGis.
Le tutoriel abordera les trois grandes phases du travail de classification d’images:
- le prétraitement et l’exploration des données
- la classification d’images à proprement parler
- le post-traitement des classifications
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