Dynamique des paysages végétaux dans une ville moyenne et sa périphérie. Cas de Meiganga (de 1987 à 2015).

2.3.3. La classification dirigée : un meilleur moyen pour quantifier l'occupation du sol

Due aux limites que présente la classification non dirigée, nous optons pour la classification dirigée, dont l'atteinte d'un résultat pertinent et l'obtention d'un rendu significatif et représentatif nécessite de passer par certaines étapes.

- Mise en place des parcelles d'entrainement

L'identification des parcelles d'entrainement après avoir constaté la difficulté de séparer certaines classes est une nécessité. En effet, nous avons choisi 3 parcelles d'entrainement pour chaque élément de l'occupation du sol. À l'aide d'un GPS, les coordonnées obtenues, préalablement renommées en conformité avec l'élément géo localisé ont tout d'abord été projetées sur l'image Google Earth de la même année (afin de s'assurer de l'exactitude de leur position) avant d'être « appelées »³⁰ sous ENVI pour la discrimination des couches à problème en retenant la signature numérique de chaque élément pour la création des ROI (régions d'intérêt) et procéder à la classification supervisée par maximum de vraisemblance.

- Cartographie de l'occupation du sol par classification supervisée

Nous avons mis en place la carte d'occupation du sol à l'aide de la classification supervisée, qui s'effectue via la création des ROI pour chaque thème. La classification par maximum de vraisemblance est le procédé choisi. Celui-ci utilise un algorithme basé sur le regroupement des pixels qui s'apparentent le plus à ceux choisis lors de la création des régions d'intérêt afin de créer les classes. La matrice de confusion obtenue à l'issue de la classification présente une corrélation entre les différentes classes choisies, le nombre de pixels défini pour chaque ROI en ligne et la répartition réelle des pixels par thème en colonne.

³⁰ L'appel d'une couche d'information consiste à l'importer après l'avoir sauvegardée sous un format

pris en charge par le logiciel utilisé pour être corrélée à d'autres données et dans notre cas précis, à la composition colorée retenue pour différencier les classes qui prêtent à confusion.

Dynamique des paysages végétaux dans une ville moyenne et sa périphérie : cas de Meiganga (de 1987 à 2015) 66

Le résultat de la classification dirigée de 2015, sa matrice de confusion ainsi que les différentes superficies occupées par chaque classe d'occupation du sol sont présentés dans le chapitre consacré à l'analyse spatiotemporelle.