I.C.2 - Saisie des zones arborées
C'est l'étape 1 de la photo-interprétation. Le
logiciel utilisé est seve.exe (système d'extraction de la
végétation). Il permet de sélectionner les
découpages par niveau de segmentation, pour être plus ou moins
précis, et de leur associer un thème afin de constituer
l'ensemble de la couche végétation
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multi-thèmes. Cette saisie est divisée entre les
zones arborées rurales, assurées par les photo-interprètes
du RGFor, et les espaces verts urbains confié au SBV (Service des Bases
Vecteurs).
Malgré la segmentation multi-échelles, les
limites ne sont pas parfaites du fait du format raster utilisé et de la
segmentation automatique. C'est l'outil de segmentation qui détermine
les limites de lisières. Elles sont donc floues au moment de la saisie
car la segmentation distingue difficilement cette limite. La segmentation
s'appuie en effet sur les houppiers des arbres. Or les limites fondées
sur le houppier augmentent systématiquement la surface attribuée
à la végétation. Par ailleurs, il est parfois difficile de
distinguer le houppier de son ombre, les règles de saisie demandent
à ce que le photo-interprète aille du niveau le plus grossier au
plus fin pour délimiter au mieux des ensembles thématiquement
homogènes. Or il faut parfois inclure des ombres afin de garder une
certaine cohérence. La Figure 6 montre une première saisie (image
de gauche) intégrant des ombres mais permettant d'avoir une
continuité. La seconde saisie (image de droite) supprime les ombres et
la continuité. La première saisie sera
préférée, même si elle ajoute une fausse surface.
Figure 6 : Exemple de saisie d'un linéaire
(Source : IGN, 2013-C).
Enfin, cela prendrait trop de temps de corriger la
précision des limites en format vecteur. Il faut donc noter que la
constitution de la base à l'état 0 possède un
positionnement flou de la lisière, ce qui
posera sûrement un problème pour la mise à
jour.
Le photo-interprète a plusieurs outils à sa
disposition pour effectuer la saisie. Il doit élaborer une
stratégie et utiliser ces outils en fonction du massif forestier, du
contexte, du paysage qu'il observe. C'est ce qui assure une analyse de
meilleure qualité qu'un traitement entièrement automatique qui
n'est pas capable de tenir compte du contexte.
L'outil de base est une saisie manuelle par sélection. Les
outils supplémentaires sont :
? Une pré-saisie à partir de la couche de la
version 1 : tous les segments inclus dans la classification de la version
précédente du RGFor reprennent leur classification
précédente.
? La constitution d'une base d'apprentissage. Selon un
principe similaire aux classifications
supervisées pour le traitement
d'images satellites, on enregistre une classification dont on est sûr
puis l'outil calcule la valeur des pixels pour chaque thème issu de
cette classification de départ et classe les segments restants dans le
thème qui leur correspond le plus en fonction de la valeur des
pixels.
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Pour cette étape, il faut en moyenne 6 semaines de
travail, pour deux photo-interprètes, par département. Le
résultat produit correspond à la couche végétation
de la BDUni, auquel il ne manque pour être complet que la distinction
entre feuillus et résineux réalisée à
l'étape 4, lors de la seconde photo-interprétation.
Figure 7 : Résultat de la première
photo-interprétation (Source : IGN, « Processus de production de la
couche Végétation de la BD Uni », document de
travail).
Le résultat (Figure 7) de la
photo-interprétation est contrôlé et enregistré dans
un nouveau fichier au format .tiff avec des masques de classification
codés numériquement en fonction de leur thème :
- 1 : la forêt fermée, les bosquets, les LHF
(ligneux hors forêt qui comprennent les haies,
alignements d'arbres, cordons boisés et arbres
épars),
- 2 : la forêt ouverte,
- 3 : les landes ligneuses,
- 4 : les landes herbacées,
- 5 : les vergers
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