Inventaire des zones humides Vosges alsaciennes & Jura alsacien - Télédétection
Présentation // Généralités Objectifs>> Etudier les apports possibles des techniques de télédétection dans la cartographie des zones humides intra forestières Moyens >> Images : achat de 2 prises de vue Quickbird au printemps 2007 >> Utilisation de 2 logiciels spécialisés : ERDAS Imagine 9.1 et ENVI 4.4 (licence d évaluation) avec son module Feature Extracor -2 zones d étude : - Vosges du Nord : relief doux - Hautes Vosges : relief plus marqué -Images Quickbird panchromatique : - résolution spatiale : 0,6m - 3 bandes utilisées : Vert, Rouge et PiR - prises de vue : 15/03 et 10/04 - peu de nuages - beaucoup d ombres (hachurage)
Stratégies // Techniques employées - Idée 1 Idée n 1 : Comparer les zones décrites sur le terrain avec les images et définir une signature spectrale par type de zones humides. Gros problème de calage! Décalage géographique Approx des contours : S = 1500m² mais S annoncée par l'agent = 3000m² Raisons : 1- origine de la donnée : plans papier au 1/5000 annotés à la main 2- numérisation sans calage préalable 3- erreurs liées à l'orthorectification Donc.. Mauvaise idée!
Stratégies // Techniques employées - Idée 2 Idée n 2 : Réaliser une classification supervisée 'classique' à partir de zones connues, essayer une approche par la texture de l'image. Sur l'image panchromatique : Effet Poivre et sel très marqué. Plusieurs passages de filtre sont necessaires pour obtenir des polygones de surface utile Analyse de la texture : Utile pour différencier la Forêt des zones sans arbres Mais pas pour nos zones humides..
Stratégies // Techniques employées - Idée 2 Uniquement sur l extraction de la bande PiR : La très haute résolution empêche une classification efficace des images Même si classifier une image THR est possible.. c est plus facile hors forêt!
Stratégies // Techniques employées - idée 3 Idée n 3 : Dégrader la qualité spatiale puis retenter une classification supervisée. La dégradation spatiale choisie est d un facteur 10 sur les 2 axes Le pixel en sortie est une moyenne de 100 pixels originaux Image originale résol : 60 cm Image dégradée résol : 600 cm
Stratégies // Techniques employées - idée 3 Résulats : intéressants.. Mais beaucoup de fausses détections et d'erreurs de classement exemple d'un polygone de la classe 'Aulne - frene - tremble' Bonne détection (en fond : image d'origine) Mauvaise détection (en fond : image d'origine) Idée à retenir.. L image d origine pouvant servir à contrôler le résultat
Stratégies // Techniques employées - Idée 4 Idée n 4 : Tenter une approche automatisée avec Feature Extractor d'envi 4.4 (lic. evaluation) - sur l'image d'origine et sur l'image dégradée Les images THR sont bien adaptées à la classification par objets Extrait montrant des houppiers Feuilu Résineux
Stratégies // Techniques employées - Idée 4 Extension à nos zones humides ZH ouvertes Aulnaies
En conclusion : - Résultats peu satisfaisants - Objectif très ambitieux - Images disponibles sur le marché pas adaptées à notre objectif Mais! - Image satellite THR utilisable en photo-interprétation classique - Technique en plein développement - Nouveaux satellites Radar à haute résolution (Orfeo) - Applications multiples qui fonctionnent déjà.. MERCI De votre attention..
Comment avons nous choisi notre capteur? Ce que nous devons trouver : -zones humides en forêt (possiblement sous couvert) - surfaces réduites (- de 0.5 ha) - formes allongées (ex le long des cours d'eau) Necessité d'avoir (au moins) du Proche Infra Rouge (PiR) Bonne résolution spatiale Budget limité Pas de compétence en Radar Choix de Quickbird car meilleure résolution spatiale = Quickbird, Ikonos ou IRS (SPOT possible mais + cher) Retour