1.2.2 Cartographie de la
couverture du sol (Land cover mapping).
Selon Desclée, 2006 la méthodologie de la
cartographie de la l'occupation du sol comprend les quatre étapes
décrites dans cette section: le prétraitement des données,
la stratification; la classification, et l'évaluation de la
classification.
La méthode proposée ici pour la
déforestation en région tropicale inclue trois étapes
importantes à savoir la segmentation multi-temporelle et la signature
des objets compilés, la classification de foret et non foret ainsi que
la détection du changement de la couverture forestière. Se basant
de la méthode de détection de changement développée
par Desclée et al, 2006 dans les régions forestières
tempérées, la méthodologie était
généralisée pour résoudre les problèmes de
la télédétection en région tropicale telles que la
variabilité de la haute réflectance due à la
rigidité de la canopée et aux effets atmosphériques. Une
classification automatisée a été aussi
développée pour se focaliser sur l'analyse de la
détection de changement (Zhang et al, 2005) entre la classification de
foret et non-foret la les zones de déforestation. Cette cartographie de
la déforestation exige que l'image satellite couvre une large zone
forestière avec de petites taches de déforestation.
1.2.3. Méthodes de
classification et Détection du changement de la couverture
végétale
De nombreuses méthodes ont été
développées pour la détection des changements de
l'occupation du sol. Les méthodes évoluent rapidement et de
nouvelles méthodes sont développées pour répondre
au besoin réel des changements rapides et complexes de la surface de la
Terre. Plusieurs auteurs ont publiés des évaluations des
méthodes de détection de changements, par exemple Singh (1989),
Lunetta et Elvidge (1998), Mas (2000), Jensen (2004) et Lu et al. (2004). Dans
leur plus récente contribution, Lu et al. (2004) divisent les
méthodes de détection de changements en six catégories :
algébrique, de transformation, de classification, avancées,
approche SIG, d'analyse visuelle et autres techniques (tableau 2.1).
Afin de fournir une vue globale sur les méthodes, nous
utilisons la revue bibliographique de Lu et al. (2004), à partir de
laquelle les points forts et faibles de chaque catégorie de
méthodes sont synthétisés de la façon suivante :
Tableau 2.1 : Classification des méthodes de
détection des changements.
|
Catégorie
|
Techniques
|
|
Algébrique
|
- Différence d'images
-Régression d'images
-Différence d'indices de végétation
-Division d'images
-Soustraction (différence) d'images de base
-Analyse par vecteur de changement
|
|
Transformations
|
-Analyse en composantes principales (ACP)
-Transformation Tasseled Cap
-Gramm-Schmidt
-Khi-carré
|
|
Classifications
|
-Comparaison de post-classification
-Analyse spectrale temporelle
-Détection du maximum de probabilité
-Détection de changements non dirigée
-Détection de changements hybride
-Réseaux de neurones
|
|
Méthodes avancées
|
-Modèle de réflectance de Li-Strahler
-Modèles de mixage spectral
-Méthode de paramètres biophysiques
|
|
Approche de SIG
|
-Méthode d'intégration de SIG et de données
de télédétection
|
|
Analyse visuelle
|
-Interprétation visuelle d'image
|
|
Autres techniques
|
-Mesure de dépendance spatiale
-Système d'observation basée sur la connaissance
-Méthode de génération de superficie (area
production method)
-Combinaison de trois indicateurs : indices de
végétation, température de surface et
structure spatiale
-Courbe de changements
-Modèles linéaires généralisés
-Approche basée sur le théorème de courbe
-Approche basée sur la structure
-Méthode basée sur la statistique spatiale
|
A) Méthodes algébriques, qui
utilise des algorithmes algébriques (soustraction, division, etc.) et un
seuil pour identifier les zones de changements :
- avantages : ces méthodes sont simples (sauf celle de
vecteur de changements) ; elles permettent la réduction de certains
effets atmosphériques et radiométriques ;
- inconvénients : elles ne donnent aucune information
sur la nature des changements (sauf la méthode de vecteur de
changements) ; elles exigent un seuillage ;
- conditions : elles exigent l'identification de seuils et le
choix de bandes spécifiques pour la détection ;
B) Méthodes de transformation, qui
applique les transformations comme l'analyse en composantes principales, le
Tasseled Cap ou le chi-carré :
- avantages : ces méthodes sont plus complexes que les
méthodes algébriques mais encore assez simples ; elles
réduisent les informations redondantes entre les bandes ;
possibilité d'utiliser plusieurs bandes à la fois pour la
détection de changements ;
- inconvénient : il est difficile d'identifier les
changements détectés ;
- condition : l'analyste doit posséder une bonne
connaissance pour le choix des composantes et des seuils ;
C) Méthodes de classification, qui
est, par exemple, la comparaison des post-classifications, l'analyse spectrale
et multi-date ainsi que la détection des changements non dirigée
:
- avantages : ces méthodes réduisent les impacts
de l'environnement ; elles fournissent des informations concernant la nature
des changements (sauf les méthodes d'analyse spectrale temporelle de
détection non dirigée) ; elles produisent une bonne
détection ou méthode de détection du maximum de
probabilité (expectation maximization) ;
- inconvénients : elles exigent beaucoup de temps (sauf
la méthode d'analyse spectrale temporelle) ; il est difficile
d'identifier les changements ;
- conditions : elles exigent une réalité de
terrain, l'identification de seuils, une grande exactitude de la classification
et un nombre et une qualité d'échantillons d'entraînement
suffisants ;
D) Méthodes Avancées, qui sont
appliquées pour la détection de changement des paramètres
biophysiques, en particulier la végétation :
- avantage : ces méthodes fournissent de l'information
précise et détaillée sur la nature des changements ;
- inconvénients : elles sont complexes et non
disponibles dans les logiciels ; exigent des mesures in situ ;
- conditions : elles exigent le développement de
modèles de cime d'arbres et d'estimation des paramètres
biophysiques ainsi que l'identification de composantes spectrales
homogènes (endmembers) et de seuils adéquats ;
E) Approches de SIG, qui utilise les
données de différentes sources, telles que les cartes
topographiques et thématiques :
- avantages : ces approches permettent d'insérer des
données auxiliaires pour l'analyse et l'interprétation des
résultats ; elles permettent la mise à jour directe dans un SIG ;
- inconvénients : elles diminuent potentiellement
l'exactitude des résultats finaux de la détection de changements
; en effet, quand des données viennent de différentes sources, si
un des documents est cartographiquement moins précis ou s'ils sont
à différentes échelles, l'exactitude globale de la
détection des changements diminue ;
- condition : elles exigent une bonne précision
géométrique des cartes utilisées ;
F) Méthodes d'interprétation
visuelle :
- avantages : ces méthodes permettent d'incorporer la
connaissance de l'analyste ; elles permettent d'analyser deux ou trois images
à la fois ;
- inconvénients : elles ne fournissent pas
d'informations détaillées sur les changements ; elles
dépendent du savoir-faire et du savoir de l'analyste ; elles exigent
beaucoup de temps ; elles ne permettent pas une mise à jour facilement ;
- conditions : elles exigent un bon savoir-faire de l'analyste
et une familiarisation avec la zone d'étude ;
| 
