{"id":10370,"date":"2023-05-18T10:30:00","date_gmt":"2023-05-18T08:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=10370"},"modified":"2023-05-17T07:15:42","modified_gmt":"2023-05-17T05:15:42","slug":"qgis-plugin-green-view-index-comparaison-avec-des-images-aeriennes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/qgis-plugin-green-view-index-comparaison-avec-des-images-aeriennes\/","title":{"rendered":"QGis plugin Green View Index: comparaison avec des images a\u00e9riennes"},"content":{"rendered":"\n

Le plugin QGIS Green View Index est un outil puissant pour mesurer la couverture v\u00e9g\u00e9tale d’une zone donn\u00e9e. Il est int\u00e9ressant de voir ce qu’il apporte par rapport au traitement classique bas\u00e9 sur des photos a\u00e9riennes verticales.<\/p>\n\n\n\n

Nous publions une s\u00e9rie de trois articles:<\/p>\n\n\n\n

1-Concepts du Green View index et installation du plugin<\/a> <\/p>\n\n\n\n

2-Tutoriel du plugin Green View Index.<\/a><\/p>\n\n\n\n

3- Comparaison des r\u00e9sultats du plugin et du traitement de photos a\u00e9riennes (le pr\u00e9sent article)<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

3- Comparaison des r\u00e9sultats du plugin et du traitement de photos a\u00e9riennes <\/h1>\n\n\n\n

Nous allons comparer l’indice de verdure calcul\u00e9 sur deux photos a\u00e9rienne du centre ville de Brest avec le traitement du plugin Green View Index de QGis.<\/p>\n\n\n\n

Pour cela nous avons t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 deux images a\u00e9riennes \u00e0 partir du site de Brest M\u00e9tropole.<\/p>\n\n\n\n

Chacune d’elle couvre une zone d’environ 1 km\u00b2.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

G\u00e9n\u00e9ration des points de vue<\/h1>\n\n\n\n

Pour le calcul du Green View Index, il est n\u00e9cessaire de d\u00e9finir une zone d’int\u00e9r\u00eat (AOI). On va donc cr\u00e9er une nouvelle couche de type polygone correspondant \u00e0 chacune des images a\u00e9riennes.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

On utilise le menu Couche-> Cr\u00e9er une couche -> Nouvelle couche Shapefile<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Pour la deuxi\u00e8me photo on r\u00e9p\u00e8te l’op\u00e9ration.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Nous avons donc nos deux AOI. On peut ex\u00e9cuter le premier script du plugin Green View Index, Generate Sample Points, pour cr\u00e9er une couche de points r\u00e9partis au hasard sur chacune de nos AOIs.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

1-Utilisation seulement de l’AOI<\/h2>\n\n\n\n

Nous utilisons les param\u00e8tres par d\u00e9faut, c’est \u00e0 dire la cr\u00e9ation de 100 points distribu\u00e9s sur l’AOI. Nous n’avons pas utilis\u00e9 de r\u00e9seau de rues.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

On ex\u00e9cute le script sur chacune des AOIs et nous obtenons deux couches de type point: pointsSud et pointsNord.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

On peut alors ex\u00e9cuter le deuxi\u00e8me script du plugin, Download Google Street View Images.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Nous avons gard\u00e9 ici aussi les param\u00e8tres par d\u00e9faut: les six directions autour du point de vue et les trois inclinaisons de vue.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Dans l’onglet Journal on peut voir le nombre et les points pour lesquels il n’y avait pas d’image disponible.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Pour la zone Nord, 5 points n’ont pas d’images. Pour la zone Sud 19 points ne donnent pas de r\u00e9sultat.<\/p>\n\n\n\n

En parcourant les r\u00e9pertoires des images, nous avons constat\u00e9 un ph\u00e9nom\u00e8ne un peu particulier. En effet, des points de vue situ\u00e9s sur des b\u00e2timents retournent des images… de l’int\u00e9rieur des b\u00e2timents!<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Une autre \u00ab\u00a0anomalie\u00a0\u00bb que nous avons constat\u00e9e, c’est la pr\u00e9sence de prises de vue en pleine nuit.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Il est \u00e9vident que ces images doivent \u00eatre exclues du calcul. En r\u00e9sum\u00e9 nous avons obtenu<\/p>\n\n\n\n

Zone NORD: Sur 100 points de vue, 5 points sans images, 4 points \u00e0 l’int\u00e9rieur de b\u00e2timents et 1 point de vue nocturne, soit 10% de points non utilisables.<\/p>\n\n\n\n

Zone Sud : Sur 100 points de vue, 19 points sans images et 2 points \u00e0 l’int\u00e9rieur de b\u00e2timents, soit 21% de points non utilisables.<\/p>\n\n\n\n

2- Utilisation des AOIs et du r\u00e9seau des voies.<\/h2>\n\n\n\n

Nous avons donc t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 le r\u00e9seau de la voirie de Brest pour tester l’utilisation conjointe des AOIs et du r\u00e9seau.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

L’image suivante montre la position des 100 points r\u00e9sultant de l’utilisation des AOIs et du r\u00e9seau de voirie (\u22c7) ainsi que la position des 100 points r\u00e9sultant de l’utilisation seulement de l’AOI (\u2206).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

On a proc\u00e9d\u00e9 aux m\u00eames contr\u00f4les des images t\u00e9l\u00e9charg\u00e9es \u00e0 partir de Google Street View et on a obtenu:<\/p>\n\n\n\n

Zone NORD: Sur 100 points de vue, 3 points sans images, aucun point \u00e0 l’int\u00e9rieur de b\u00e2timents et aucun point de vue nocturne, soit 3% de points non utilisables.<\/p>\n\n\n\n

Zone Sud : Sur 100 points de vue, aucun point sans images et 1 point \u00e0 l’int\u00e9rieur de b\u00e2timents, soit 1% de points non utilisables.<\/p>\n\n\n\n

Il para\u00eet clair que, en milieu urbain dense, l’utilisation du r\u00e9seau de voirie est fortement n\u00e9cessaire. On verra par la suite la diff\u00e9rence de r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n

Calcul du Green View Index<\/h1>\n\n\n\n

On calcule le Green View Index pour chaque zone et chaque type de g\u00e9n\u00e9ration des points:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Les r\u00e9sultats du GVI moyen obtenus sont les suivants:<\/p>\n\n\n\n

Zone Nord<\/p>\n\n\n\n

Tous les points de l’AOI……………………………… 0.061<\/p>\n\n\n\n

Points de l’AOI sans anomalies…………………. 0.064<\/p>\n\n\n\n

Tous les points de l’AOI et de la voirie……. 0.051<\/p>\n\n\n\n

Zone Sud<\/p>\n\n\n\n

Tous les points de l’AOI……………………………… 0.034<\/p>\n\n\n\n

Points de l’AOI sans anomalies…………………. 0.034<\/p>\n\n\n\n

Tous les points de l’AOI et de la voirie……. 0.047<\/p>\n\n\n\n

Ce petit projet n’est pas, bien s\u00fbr, suffisant pour d\u00e9terminer statistiquement les meilleurs r\u00e9sultats, mais il montre que les r\u00e9sultats d\u00e9pendent bien plus du type de g\u00e9n\u00e9ration de points que de la pr\u00e9sence d’anomalies dans les images de Google Street View.<\/p>\n\n\n\n

Comparaison avec les images a\u00e9riennes.<\/h1>\n\n\n\n

On a utilis\u00e9 le plugin pour traiter avec le m\u00eame algorithme les deux photos a\u00e9riennes:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Les images montrent l’image d’origine et l’image avec les pixels d\u00e9termin\u00e9s comme \u00ab\u00a0verts\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Le GVI de l’image Nord calcul\u00e9 est ainsi de 0.1, et celui de l’image Sud de 0.07.<\/p>\n\n\n\n

Tous les deux sont nettement sup\u00e9rieurs aux GVI moyens calcul\u00e9s sur les images de Google Street View: 0.1 contre 0.05 et 0.07 contre 0.047 respectivement.<\/p>\n\n\n\n

Conclusions<\/h2>\n\n\n\n

Ce petit essai ne pr\u00e9tend pas d\u00e9terminer si le plugin Green View Index donne des \u00ab\u00a0meilleurs\u00a0\u00bb r\u00e9sultats que la m\u00e9thode traditionnelle de calcul \u00e0 partir des photos a\u00e9riennes. Il montre simplement que les r\u00e9sultats sont diff\u00e9rents. La t\u00e2che maintenant est de comprendre pourquoi et qu’est-ce qu’ils peuvent apporter de plus \u00e0 la connaissance du milieu urbain.<\/p>\n\n\n\n

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