1. Introduction à la catégorisation d'objets depuis leurs données
Regardons cette image satellite
Source: Google Earth
C'est beaucoup mieux n'est-ce pas ? Vous pouvez maintenant voir beaucoup de zones vertes, couvertes de végétation, et des zones urbaines grises, qui sont assez facilement distinguables. Quoi qu'il en soit, un bon plan d'urbanisme doit comporter encore plus de détails. Que pouvez-vous faire ?
Jouons avec les couleurs de l'image satellite.
Image source: USGS
Si vous zoomez sur l'image, vous pouvez voir de nombreuses petites zones non couvertes de bâtiments ni de rues, qui ne pouvaient pas être vues sur les cartes ou les images satellite en vraies couleurs.
Dans cette image, la végétation verte apparait en rouge intense, les terres nues et les zones urbanisées en cyan et l'eau en bleu très foncé. Il y a différentes variations de rouge et de bleu, et l'on peut détecter différentes structures.
Vous pouvez maintenant distinguer différents types d'utilisations du sol assez facilement.
Quelle quantité de végétation y a-t-il dans ces deux villes ?
Votre prochaine étape sera de zones urbanisées et de verdure dans ces deux villes.
Vous pourriez imprimer l'image en fausses couleurs, places un calque transparent par-dessus, tracer les contours des champs, forêts... mesurer le contour des zones urbanisées et verdurisées, calculer leurs aires et les additionner.
Ca semble long et complexe ? C'est comme ça que l'on faisait avant d'avoir des ordinateurs pour nous aider ! Tout ce dont vous avez besoin est un programme qui peut " lire " l'image : il doit distinguer les différentes couleurs de l'image et calculer la taille des zones différentes.
Trouver des objets similaires (1/2)
Si vous voulez analyser différentes surfaces au sol depuis une image satellite, vous devez savoir quel type d'information est détecté par le senseur du satellite et comment interpréter ces données. La seconde étape est de regrouper toute l'information que vous avez trouvée à propos d'une couverture de sol en une classe. Par exemple, si vous voulez distinguer l'eau, le sol nu et la végétation, vous avez besoin de trois classes contenant de l'information égale ou similaire.
Il y a deux façons d'analyser une image satellite :
- Interprétation d'image par l'œil humain (" vision humaine ")
- Analyse digitale avec un ordinateur (" vision ordinateur ")
La quelle est la meilleure ?
Avec nos yeux, on peur percevoir les structures ; les formes, les textures et les objets dans une image. Grâce à notre savoir préexistant, notre expérience, nous pouvons interpréter cela. Quoi qu'il en soit, quand on en vient aux détails tels les différentes intensités de gris, la capacité de la vision humaine atteint vite ses limites. De plus, le domaine spectral (de couleurs) de la vision humaine n'est qu'une fraction des radiations détectées par les senseurs des satellites.
Avec les ordinateurs, c'est le contraire : ils sont capables de détecter des informations très détaillées pour, par exemple, les intensités de gris. Ils peuvent facilement calculer la taille de zones spécifiques. Avec un ordinateur, l'entièreté du spectre de radiance électromagnétique peut être analysée. Mais l'analyse de textures et structures d'une image devra toujours être assistée par la vision et la perception humaine.
