Méthodes d’identification des friches par télédétection

Méthodes d’identification des friches par télédétection

Comparaison des méthodes de traitement

Afin de comparer les méthodes, nous avons calculé un taux de réussite d’identification des friches calculé comme le nombre de polygones de friches de référence qui se retrouvent bien classés au final.Afin de comparer les méthodes équitablement, les friches de référence qui sont masquées lors des traitements, ainsi que celles dont la surface est inférieure aux seuils fixés lors des masquages de post-traitement (élimination des pixels isolés), sont exclues des calculs. Les résultats sont données dans le Tableau 4. La méthode 1 se réfère à la classification multidate, la méthode 2 est la classification monodate, et la méthode 3 est la CAH.Aucune méthode n’est meilleure que les autres dans toutes les zones. En revanche, la méthode 1 (classification sur les séries temporelles) a un pourcentage de réussite toujours supérieur à 87%, tandis que la troisième méthode peut donner des résultats inférieurs.Rappelons toutefois que d’autres manières de comparer les résultats obtenus sont nécessaires pour valider définitivement l’une méthode par rapport aux autres. D. Limites des méthodes testées. Les résultats (taux de réussite) pour Saint-Paul et Le Tampon sont très satisfaisants. Il n’existait pas de description des friches disponible. Il se trouve que les catégories sont proches de celles du projet TEMOS. A Saint-Paul, la « Savane herbeuse sèche », la « Forêt et formations arborées » et la « Végétation arbustive et buissonnante » du projet TEMOS correspondent assez bien aux catégories observées sur le terrain, avec pour rappel une végétation mixte herbacée/buissonnante vers le littoral et une végétation arborée/buissonnante à partir de quelques centaines de mètres. Cependant, il n’existe pas de transition très nette entre les différentes catégories, c’est pourquoi elles ont été regroupées lors de la détection des friches sur Saint-Paul, d’autant plus que les résultat donnent raison à ce regroupement. A l’échelle de l’Île, il faudrait en revanche redéfinir les limites entre les différents types de friches.
La surestimation des surfaces en friches, sur toutes les zones sauf celle du Tampon, est due en premier lieu à une confusion entre la végétation des friches et la végétation des ravines. Les friches et les ravines étant la plupart du temps composées des mêmes espèces végétales, il est évident qu’elles sont indissociables par télédétection. Il serait donc nécessaire de disposer d’un MNT précis (de l’ordre de 5 m) afin de masquer correctement les écarts locaux de relief, en particulier au niveau des ravines, et ne conserver que les friches.
On pourrait espérer, avec une meilleure résolution spatiale (par exemple en exploitant des images panchromatiques à 2,5 m de résolution), trouver un paramètre de texture distinguant les friches sur la base de leur hétérogénéité, par rapport aux cultures linéaires (vergers, maraîchage). La faible résolution spectrale des images panchromatiques ne constitue en outre pas une limite à partir du moment où n’étudie que leur texture.
La CAH permet la création éventuelle de groupes qui n’appartiennent pas aux catégories pré-définies, car sa construction est indépendante des échantillons de référence. En outre, que la signification thématique des classes peut être difficile à définir.
En revanche, dans le cas des friches, à partir du moment où les individus-friches de référence sont correctement regroupés, on peut ignorer les autres groupes, ce qui permet d’éliminer des individus qui n’appartiennent ni aux friches ni aux autres classes en entrée.
Cette méthode a donc l’avantage d’être plus restrictive que les autres méthodes proposées et de se focaliser sur une classe donnée, mais uniquement en cas d’homogénéité des parcelles de friches (moyennes radiométriques suffisamment similaires).
Nous proposons une méthode pour généraliser la CAH sur l’ensemble des zonestests :
– segmenter la zone, et vectoriser le résultat (réalisable par exemple avec l’application Monteverdi). On obtient ainsi un ensemble de polygones qui seront traités comme individus.
– réaliser une CAH. Identifier le/les groupes créés correspondant à des friches à partir de la présence en leur sein d’individus de référence. On considère alors que ce groupe correspond aux friches, et donc que les polygones qui le composent sont tous des friches.
– reporter les résultats sur la carte, c’est-à-dire retrouver les polygones qui ont été regroupés dans la classe des friches par CAH, et ainsi cartographier les polygones en friches.
En outre, il est possible d’automatiser le traitement, à condition que les seuils de distance permettant de séparer les différents groupes des parcelles de référence soient les mêmes que sur l’ensemble de la zone.
Les nuages empêchent la réalisation d’un traitement diachronique efficace.Certaines méthodes utilisées ou envisagées seraient peut-être applicables dans d’autres régions du monde (en l’absence de nuages).
Nous avons manqué de temps pour revenir sur des types de méthodes testées à titre exploratoire mais vite éliminées faute de résultats intéressants, même si elles nous semblaient plus pertinentes. En particulier, la différentielle image/image et l’analyse texturale sont des pistes qui mériteraient d’être re-évaluées. Des critères (dates retenues,choix des zones d’étude notamment) identiques ont été appliqués pour l’ensemble des traitements, afin de pouvoir les comparer équitablement, mais il serait judicieux de les ajuster aux différentes zones, par exemple, ou de modifier le nombre de dates utilisées, ou de reprendre la segmentation, et d’appliquer l’analyse texturale sur des images panchromatiques à 2,5 m (disponibles dans la base Kalideos).

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Table des matières

Introduction
I. Cadre de l’étude
A. Laboratoire d’accueil
B. Contextes naturel et agricole à La Réunion
1. Contexte naturel
2. Contexte agricole
a) Une pression urbaine sur la SAU
b) Une culture dominante : la canne à sucre
3. Choix des zones d’étude
II. Matériel et méthodes
A. Données disponibles
1. Données de télédétection et SIG
2. Données sur les friches
B. Méthodes d’identification des friches par télédétection
C. Choix des images
D. Echantillonnage de terrain
E. Méthodes retenues
1. Prétraitements
a) Corrections des images brutes
b) Masquages complémentaires
2. Approches basées sur le pixel
a) Analyse de séries temporelles d’images par classification supervisée
b) Traitement monodate sur la zone de Sainte-Rose
3. Approche orientée objet : classification ascendante hiérarchique (CAH)
III. Résultats et discussion 
A. Typologie des friches
B. Identification des friches par télédétection
1. Analyse de séries temporelles d’images par classification supervisée
2. Classification monodate sur Sainte-Rose
3. Classification Ascendante Hiérarchique
C. Comparaison des méthodes de traitement
D. Limites des méthodes testées
Conclusion

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