{"id":7109,"date":"2018-11-22T08:26:06","date_gmt":"2018-11-22T07:26:06","guid":{"rendered":"http:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=7109"},"modified":"2023-04-29T06:48:17","modified_gmt":"2023-04-29T04:48:17","slug":"tutoriel-classification-dimages-avec-qgis-2-pretraitement-et-exploration-des-donnees","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/tutoriel-classification-dimages-avec-qgis-2-pretraitement-et-exploration-des-donnees\/","title":{"rendered":"Tutoriel classification d’images avec QGis: 2- Pr\u00e9traitement et exploration des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"\n

On appelle fonctions de pr\u00e9-traitement<\/em><\/strong> les op\u00e9rations qui sont normalement requises avant l’analyse principale et l’extraction de l’information. Les op\u00e9rations de pr\u00e9-traitement se divisent en corrections radiom\u00e9triques<\/strong> et en corrections g\u00e9om\u00e9triques<\/strong>. Les corrections radiom\u00e9triques comprennent entre autres, la correction des donn\u00e9es \u00e0 cause des irr\u00e9gularit\u00e9s du capteur, des bruits dus au capteur ou \u00e0 l’atmosph\u00e8re, et de la conversion des donn\u00e9es afin qu’elles puissent repr\u00e9senter pr\u00e9cis\u00e9ment le rayonnement r\u00e9fl\u00e9chi ou \u00e9mis mesur\u00e9 par le capteur. Les corrections g\u00e9om\u00e9triques comprennent la correction pour les distorsions g\u00e9om\u00e9triques dues aux variations de la g\u00e9om\u00e9trie Terre-capteur, et la transformation des donn\u00e9es en vraies coordonn\u00e9es (par exemple en latitude et longitude) sur la surface de la Terre.<\/p>\n\n\n\n

Les fonctions de rehaussement<\/em><\/strong> ont pour but d’am\u00e9liorer l’apparence de l’imagerie pour aider l’interpr\u00e9tation et l’analyse visuelles. Les fonctions de rehaussement permettent l’\u00e9tirement des contrastes<\/strong> pour augmenter la distinction des tons entre les diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments d’une sc\u00e8ne, et le filtrage spatial<\/strong> pour rehausser (ou \u00e9liminer) les patrons spatiaux sp\u00e9cifiques sur une image.<\/p>\n\n\n\n

Les transformations d’images<\/strong><\/em> sont des op\u00e9rations similaires \u00e0 ceux de rehaussement de l’image. Cependant, alors que le rehaussement de l’image qui est normalement appliqu\u00e9 \u00e0 une seule bande de donn\u00e9es \u00e0 la fois, la transformation de l’image combine le traitement des donn\u00e9es de plusieurs bandes spectrales. Des op\u00e9rations arithm\u00e9tiques (c’est-\u00e0-dire addition, soustraction, multiplication, division) sont faites pour combiner et transformer les bandes originales en de \u00ab\u00a0nouvelles\u00a0\u00bb images qui montrent plus clairement certains \u00e9l\u00e9ments de la sc\u00e8ne. Nous allons examiner certaines de ces op\u00e9rations incluant les diverses m\u00e9thodes de rapport de bande<\/strong> aussi appel\u00e9 rapport spectral<\/strong> et un proc\u00e9d\u00e9 appel\u00e9 analyse des composantes principales<\/strong> qui est utilis\u00e9e pour mieux repr\u00e9senter l’information en imagerie multispectrale.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Corrections radiom\u00e9triques<\/h2>\n\n\n\n
Les corrections radiom\u00e9triques peuvent \u00eatre n\u00e9cessaires \u00e0 cause des variations dans l’illumination et dans la g\u00e9om\u00e9trie de vis\u00e9e d’une sc\u00e8ne, des conditions atmosph\u00e9riques, du bruit et de la r\u00e9ponse du capteur. Chacun de ces facteurs variera selon le capteur et la plate-forme utilis\u00e9s, et selon les conditions d’acquisition des donn\u00e9es. Aussi, il peut \u00eatre souhaitable de convertir et de calibrer les donn\u00e9es avec une unit\u00e9 de rayonnement ou r\u00e9flexion connue (absolue) pour faciliter la comparaison entre les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Diverses m\u00e9thodes de corrections atmosph\u00e9riques peuvent \u00eatre appliqu\u00e9es, allant de mod\u00e8les tr\u00e8s d\u00e9taill\u00e9s des conditions atmosph\u00e9riques durant l’acquisition des donn\u00e9es, jusqu’\u00e0 un simple calcul bas\u00e9 seulement sur les donn\u00e9es de l’image.<\/p>\n\n\n\n
Quelle est la diff\u00e9rence entre la radiance et la r\u00e9flectance?<\/h2>\n\n\n\n
La radiance est la variable directement mesur\u00e9e par les instruments de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection. Fondamentalement, vous pouvez consid\u00e9rer la radiance comme la quantit\u00e9 de lumi\u00e8re que l’instrument \u00ab\u00a0voit\u00a0\u00bb \u00e0 partir de l’objet observ\u00e9. Lorsque vous regardez \u00e0 travers l’atmosph\u00e8re, une partie de la lumi\u00e8re diffus\u00e9e par celle-ci sera vue par l’instrument et incluse dans la radiance observ\u00e9e de la cible. L’atmosph\u00e8re absorbera \u00e9galement la lumi\u00e8re, ce qui diminuera la luminosit\u00e9 observ\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
La r\u00e9flectance est le rapport entre la quantit\u00e9 de lumi\u00e8re quittant une cible et la quantit\u00e9 de lumi\u00e8re atteignant la cible. Il n’y a pas d’unit\u00e9s. Si toute la lumi\u00e8re quittant la cible est intercept\u00e9e pour la mesure de la r\u00e9flectance, le r\u00e9sultat est appel\u00e9 \u00ab\u00a0r\u00e9flectance h\u00e9misph\u00e9rique\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
La r\u00e9flectance (ou plus sp\u00e9cifiquement la r\u00e9flectance h\u00e9misph\u00e9rique) est une propri\u00e9t\u00e9 du mat\u00e9riau observ\u00e9. La radiance, en revanche, d\u00e9pend de l’\u00e9clairement (\u00e0 la fois de l’intensit\u00e9 et de la direction), de l’orientation et de la position de la cible et du trajet de la lumi\u00e8re \u00e0 travers l’atmosph\u00e8re. Avec des efforts, de nombreux effets atmosph\u00e9riques et l’\u00e9clairage solaire peuvent \u00eatre compens\u00e9s dans les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection. Cela donne ce qu’on appelle une \u00ab\u00a0r\u00e9flectance apparente\u00a0\u00bb et elle diff\u00e8re de la r\u00e9flectance vraie en ce que les ombres et les effets directionnels sur la r\u00e9flectance n’ont pas \u00e9t\u00e9 trait\u00e9s. Beaucoup de gens parlent simplement de \u00ab\u00a0r\u00e9flectance\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Pour de nombreuses applications, la luminance \u00e9nerg\u00e9tique, la r\u00e9flectance et la r\u00e9flectance apparente peuvent \u00eatre utilis\u00e9es de mani\u00e8re interchangeable. Cependant, la r\u00e9flectance \u00e9tant une propri\u00e9t\u00e9 du mat\u00e9riau cible lui-m\u00eame, vous obtiendrez les valeurs d’indice de v\u00e9g\u00e9tation les plus fiables (et r\u00e9p\u00e9tables) \u00e0 l’aide de la r\u00e9flectance. La r\u00e9flectance apparente est ad\u00e9quate dans de nombreux cas.<\/p>\n\n\n\n
Pour une description d\u00e9taill\u00e9e des m\u00e9thodes de correction atmosph\u00e9riques des images Landsat 8, vous pouvez suivre ce lien: <\/p>\n\n\n\n
La question que l’on se pose r\u00e9guli\u00e8rement est : est-ce n\u00e9cessaire de r\u00e9aliser une correction atmosph\u00e9rique pour mon projet?<\/p>\n\n\n\n
Par exemple, une des applications courantes de l’imagerie satellitaire est le calcul du NDVI (normalized difference vegetation index). <\/strong><\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
$\"{\\displaystyle$ <\/figure>\n\n\n\n
O\u00f9 NIR <\/strong>est la valeur de la bande du proche infrarouge et Red <\/strong>est la valeur de la bande du rouge visible.<\/p>\n\n\n\n
Les valeurs du NDVI sont comprises en th\u00e9orie entre -1 et +1, les valeurs n\u00e9gatives correspondant aux surfaces autres que les couverts v\u00e9g\u00e9taux, comme la neige, l’eau ou les nuages, pour lesquelles la r\u00e9flectance dans le rouge est sup\u00e9rieure \u00e0 celle du proche infrarouge. Pour les sols nus, les r\u00e9flectances \u00e9tant \u00e0 peu pr\u00e8s du m\u00eame ordre de grandeur dans le rouge et le proche infrarouge, le NDVI pr\u00e9sente des valeurs proches de 0. Les formations v\u00e9g\u00e9tales quant \u00e0 elles, ont des valeurs de NDVI positives, g\u00e9n\u00e9ralement comprises entre 0,1 et 0,7 – les valeurs les plus \u00e9lev\u00e9es correspondant aux couverts les plus denses.<\/p>\n\n\n\n
Quand vous t\u00e9l\u00e9chargez une image Landsat 8, les valeurs de ces bandes sont donn\u00e9es en unit\u00e9s de radiance.<\/p>\n\n\n\n
La radiance est la quantit\u00e9 physique mesur\u00e9e par le capteur. Elle se mesure en Watts (W), et d\u00e9pend de la longueur d’onde (nm), de la surface de la cible (pixel) (m2) et de l’angle du c\u00f4ne de mesure (sr: st\u00e9radian). L’unit\u00e9 est donc W \/ (nm. m2. sr ).
La r\u00e9flectance est le ratio de la radiance de la cible \u00e0 la radiance d’une cible id\u00e9ale qui r\u00e9fl\u00e9chirait 100% de la lumi\u00e8re incidente. Elle n’a donc pas d’unit\u00e9, ou est donn\u00e9e en pourcentage.
Ces deux quantit\u00e9s peuvent \u00eatre mesur\u00e9es\/calcul\u00e9es aussi bien avec (au niveau du capteur) ou sans (au niveau de la surface) l’atmosph\u00e8re .<\/p>\n\n\n\n
La correction atmosph\u00e9rique permet d’obtenir des donn\u00e9es de r\u00e9flectances qui (en th\u00e9orie) ne d\u00e9pendent pas des conditions atmosph\u00e9riques. La correction atmosph\u00e9rique permet donc de comparer les caract\u00e9ristiques spectrales d’une cible au cours du temps ou \u00e0 diff\u00e9rents endroits. Pour notre exemple de classification, en th\u00e9orie, nous pouvons aussi bien la faire sur les donn\u00e9es de radiances d\u00e9livr\u00e9es par le fournisseur que sur les donn\u00e9es de r\u00e9flectance apr\u00e8s correction atmosph\u00e9rique. En pratique, la plupart des utilisateurs pr\u00e9f\u00e8rent travailler avec les donn\u00e9es de r\u00e9flectance, mais c’est surtout un question d’habitude. Cependant, une bonne raison d’utiliser les donn\u00e9es de r\u00e9flectance, est si l’on dispose de mesures de signatures spectrales sur le terrain et que l’on souhaite les utiliser comme r\u00e9f\u00e9rences pour la classification.<\/p>\n\n\n\n
En pratique<\/h2>\n\n\n\n
Prenons un exemple concret. Dans l’article Utiliser les images Landsat dans votre SIG<\/a><\/em><\/strong> vous trouverez comment t\u00e9l\u00e9charger une image Landsat 8 \u00e0 partir du site Earth Explorer<\/strong>. T\u00e9l\u00e9chargez une image d’une zone \u00e0 votre convenance, en prenant soin de choisir le t\u00e9l\u00e9chargement de l’image compl\u00e8te (l’option Level-1 GeoTIFF Data Product).<\/p>\n\n\n\n
Une fois d\u00e9compress\u00e9e vous aurez un r\u00e9pertoire contenant une s\u00e9rie de fichiers:<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Les images dont le nom se termine par B1 \u00e0 B11 correspondent aux onze bandes du satellite. Elles contiennent des valeurs de radiance. Pour le NDVI on utilise les bandes 4 (rouge) et 5 (proche infrarouge).<\/p>\n\n\n\n
Les donn\u00e9es n\u00e9cessaires aux diff\u00e9rentes corrections sont contenues dans le fichier dont le nom se termine par MLT.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00e9traitement obligatoire pour QGis<\/h2>\n\n\n\n
Vous pouvez charger et travailler sur les images brutes t\u00e9l\u00e9charg\u00e9es avec QGis. Par contre, pour certains traitements, le format fourni pr\u00e9sente des probl\u00e8mes qui feront planter certains outils.<\/p>\n\n\n\n
Pour \u00e9viter tous ces probl\u00e8mes, il est conseill\u00e9 de modifier le format des images (bandes) t\u00e9l\u00e9charg\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
1- Chargez les bandes que vous allez utiliser dans la fen\u00eatre de QGis<\/p>\n\n\n\n
2- Ouvrez l’outil Traitements -> GDAL<\/a> ->Conversion raster -> Convertir<\/strong><\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Modifiez la valeur des NODATA en 0. Ceci est indispensable pour que les coins noirs des images ne soient pas pris en compte dans les traitements, comme par exemple pour les histogrammes.<\/p>\n\n\n\n
Modifiez aussi le type de donn\u00e9es en sortie en Int16.<\/p>\n\n\n\n
Donnez un nom au nouveau raster et cliquez sur Ex\u00e9cuter<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Vous aurez la nouvelle image affich\u00e9e. Supprimez le raster d’origine. Vous utiliserez le raster converti pour toutes les op\u00e9rations futures avec QGis.<\/p>\n\n\n\n
Exemple de calcul du NDVI<\/h2>\n\n\n\n
Pour le calcul du NDVI on utilise g\u00e9n\u00e9ralement une correction en TOA (Top-of-Atmosphere) en r\u00e9flectance.<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Pour convertir les donn\u00e9es d’une bande (radiances) en TOA r\u00e9flectances on utilise la m\u00e9thode suivante:<\/p>\n\n\n\n
**pA’ =MpQcal + Ap<\/strong><\/p>\n\n\n\n
O\u00f9:<\/p>\n\n\n\n
pA’<\/strong> = r\u00e9flectance TOA, non corrig\u00e9e de l’angle d’incidence solaire;<\/p>\n\n\n\n
Mp <\/strong>= Facteur de redimensionnement multiplicatif sp\u00e9cifique \u00e0 la bande \u00e0 partir des m\u00e9tadonn\u00e9es : REFLECTANCE_MULT_BAND_x, o\u00f9 X est le num\u00e9ro de bande.<\/p>\n\n\n\n
Ap <\/strong>= Facteur de redimensionnement additif sp\u00e9cifique \u00e0 la bande \u00e0 partir des m\u00e9tadonn\u00e9es : REFLECTANCE_ADD_BAND_x, o\u00f9 X est le num\u00e9ro de bande.<\/p>\n\n\n\n
Qcal <\/strong>= valeur fourni dans la bande X du pixel.<\/p>\n\n\n\n
Pour avoir une correction de la r\u00e9flectance en fonction de l’angle d’incidence solaire, on utilise la formule suivante:<\/p>\n\n\n\n
pA = pA’\/sin(theta_se)<\/strong><\/p>\n\n\n\n
O\u00f9 pA <\/strong>est la r\u00e9flectance TOA corrig\u00e9e de l\u2019incidence solaire<\/p>\n\n\n\n
theta_se<\/strong>= angle d’\u00e9l\u00e9vation du soleil au centre de l’image, fourni dans les m\u00e9tadonn\u00e9es : SUN_ELEVATION.<\/p>\n\n\n\n
Exemple de calcul avec QGis<\/h3>\n\n\n\n
Tout d’abord, si nous voulons, par exemple, calculer la correction atmosph\u00e9rique de la Bande rouge (B4), nous aurons besoin des deux valeurs correspondantes \u00e0 cette bande: REFLECTANCE_MULT_BAND_4 et REFLECTANCE_ADD_BAND_4<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/figure>\n\n\n\n
et la valeur de SUN_ELEVATION pour la correction finale<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/figure>\n\n\n\n

Nous chargeons la bande n\u00b04 dans QGis<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
On ouvre la calculatrice raster (\u00e0 partir des la Bo\u00eete \u00e0 outils traitements -> GDAL -> Divers raster -> Calculatrice raster<\/strong> )<\/p>\n\n\n\n
On rentre la formule de calcul suivante, qui correspond aux formules d\u00e9crites plus haut avec les valeurs obtenues du fichier de m\u00e9tadonn\u00e9es:<\/p>\n\n\n\n
((0.00002 A)-0.1)\/0.42631886<\/p>\n\n\n\n**
Comme la calculatrice utilise des radians pour les fonctions trigonom\u00e9triques, nous avons calcul\u00e9 le sinus de 25.23417171 (0.426318) de mani\u00e8re \u00e0 simplifier la formule.<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Une fois ex\u00e9cut\u00e9e la commande, nous retrouvons une nouvelle image avec des valeurs de r\u00e9flectance au lieu de radiances.<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Nous r\u00e9p\u00e9tons l’op\u00e9ration pour la bande 5. Une fois les deux bandes corrig\u00e9es en TOA, on calcule le NDVI avec la calculatrice raster:<\/p>\n\n\n\n
on affecte A \u00e0 la bande 5 (proche IR), B \u00e0 la bande 4 (rouge) et on entre la formule (A-B)\/(A+B)<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Le r\u00e9sultat une fois appliqu\u00e9 un gradient de couleurs (du vert au rouge en passant par le jaune), est le suivant:<\/p>\n\n\n\n
$\"\"$ <\/a><\/figure>\n\n\n\n
Les valeurs n\u00e9gatives, dans le vert, correspondent aux surfaces autres que les couverts v\u00e9g\u00e9taux, comme l’eau ou les nuages, pour lesquelles la r\u00e9flectance dans le rouge est sup\u00e9rieure \u00e0 celle du proche infrarouge. Pour les sols nus, les r\u00e9flectances \u00e9tant \u00e0 peu pr\u00e8s du m\u00eame ordre de grandeur dans le rouge et le proche infrarouge, le NDVI pr\u00e9sente des valeurs proches de 0, en jaune. Les formations v\u00e9g\u00e9tales quant \u00e0 elles, ont des valeurs de NDVI positives, dans les tons rouges, g\u00e9n\u00e9ralement comprises entre 0,1 et 0,7 – les valeurs les plus \u00e9lev\u00e9es correspondant aux couverts les plus denses. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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