ÉTUDE DU tv\ILlEU FORESTIER À PARTIR D'IMAGES ...

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ÉTUDE DU tv\ILlEU FORESTIER À PARTIR D'IMAGES SATELLITAIRES .. ~ _ . ..1 LAN DSAT TM PAR: ÉTIENNE ROMPRÉ DIRIGÉ PAR: DANIEL DE LISLE UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À RIMOUSKI 8?t ~LL4fJ()'K:471()1t/'1lI&e ?O~7 met[)ù& ~/l5'-SA'TJt7 -L~~&7t7 NOVEMBRE 1995
  • géocodage des données tm
  • images satellitaires
  • images tm actuelles sans corrections géométriques
  • excellente catégorisation du couvert forestier par combinaison des images panchromatiques
  • version numérique de la carte écoforestière
  • territoire
  • territoires
Publié le : mercredi 28 mars 2012
Lecture(s) : 37
Source : foretmodelebsl.org
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ÉTUDE DU tv\ILlEU FORESTIER
À PARTIR D'IMAGES SATELLITAIRES
LAN DSAT TM
PAR: ÉTIENNE ROMPRÉ
DIRIGÉ PAR: DANIEL DE LISLE
UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À RIMOUSKI
8?t ~LL4fJ()'K:471()1t/'1lI&e ?O~7 met[)ù&
~/l5'-SA'TJt7-L~~&7t7
.. NOVEMBRE 1995
~
_ ...1Table des matières
i-Table des matières
jj- Liste des figures
iii- Remerciements
1-1ntroduction 4
2- Description du territoire pilote 6
3-Méthodologie employée
3.1) Les données images 8
3.2) Les vectorielles 9
3.3) Traitement de images
A) Géocodage des données TM 9
B) Classification supervisée 1a
3.4) Mise à jour du territoire 12
3.5) Masque appliqué aux surfaces non pertinentes 13
4- Résultats et analyse
4.1) Classification supervisée des types forestiers 14
4.2) Mise à jour du territoire 21
4.3) Masque appliqué aux surfaces non pertinentes 24
5-Conclusion synthèse 26
6- Bibliographie 29
7- Annexes 3111
Liste des figures
Figure 1: Localisation de territoire étudié 7
Figure 2: Classification supervisée des types forestiers
de la Seigneurie Nicolas- Rioux 15
Figure 3: Classification supervisée au environ du Lac des
Vi ngt-Quatre Arpents 19
Figure 4: Classification supervisée au environ du lac Valotte 20
Figure 5: Bande 3 (rouge) pour la miseà jour du territoire 22
Figure 6: Classification supervisée de la Seigneurie
Nicolas-Rioux avec superposition d'un masque 25111
Remerciements
Je tiens sincèrementà remercier les nombreux partenaires qui ont, de près ou de
loin, contribué à ce travail. D'une part, M. Guy Létourneau du centre St-Laurent
(Ministère de l'Environnement du Québec) qui par sa générosité à bien voulu
fournir les images satellitaires. D'autre part, M. Pierre Belleau ainsi que Gervais
Proulx de Forêt Modèle Bas St-Laurent pour leur confiance et pour leur soutient
/
tout au long de ce travail. J'aimerais aussi salué Martin Desruisseaux, étudiar.t à la
//
maîtrise à l'UQAR (océanographie) qui a consacré beaucoup de temps à
comprendre et à commenter le projet.
Finalement, je tiens à souligne le magnifique travail de Daniel, mon directeur de
/
recherche, qui a rendu ce projet possible par son soutien_t_ technique et sa vaste
expertise de la télédétection. Sa disponibilité ainsi que sa confiance témoignée ont
été remarquable tout au long de ce projet. Sans lui, ce travail aurait été impossible.4
1- Introduction
L'émergence des moyens techniques afin de traiter et de transformer des masses
de données a fait germer un nouveau domaine de connaissances qui s'intéresse à
l'étude des distributions spatiales. Les nouveaux moyens techniques tels que les
SIRS (systèmes d'information à référence spatiale) mis en oeuvre dans ce domaine
sont nombreux et deviennent de plus en plus diversifiés. Ces techniques
constituent en fait, des outils analytiques bien adaptés qui trouvent leur signification
dans le processus de prise de décision. L'intégration de nouvelles méthodes et la
mise en oeuvre effective du plein potentiel d'application des SIRS devient justifiable
dans notre contexte actuel (Bédard, 1987).
L'intégration de nouvelles techniques analytiques comme la télédétection dans
l'étude du milieu forestier se voit comme un outil pouvant apporter un niveau
supplémentaire d'information aux banques de données déjà existantes. Cette
science se définit comme la discipline scientifique qui regroupe l'ensemble des
connaissances et des techniques utilisées pour l'observation, l'analyse,
l'interprétation et la gestion de l'environnement à partir de mesures obtenues à
l'aide de plates-formes aéroportées, spatiales, terrestres ou maritimes (Bonn et
Rochon, 1993).
Cette technique représente le territoire sous forme d'images dont la résolution
spatiale varie selon la taille d'unités élémentaires appelées pixels. Ce format de
données divise l'ensemble du territoire étudié selon une grille régulière de cellules
(pixels) selon un ordre conventionnel pour former une matrice constituée de lignes
et de colonnes. Les propriétés optiques comme la réflectance et l'absorption des
objets sont utilisées pour acquérir de l'information sur la nature de ces objets. Le
terme absorption signifie la quantité d'énergie qui est conservée par une surface
quelconque. Parallèlement à cette définition, la réflexion est la quantité d'énergie
qui est rejetée par les surfaces. Les réponses spectrales d'une surface est donc la
quantité d'énergie qui est absorbée ou réfléchie.5
Ces qualités spectrales sont mesurées et transmisent par le rayonnement
électromagnétique vers le capteur sateliitaire. Ce dernier traduit l'information
captée en données numériques sous forme d'images ou de chiffres (Bonn et
Rochon,1992) facilement compréhensibles. La représentation visuelle des images
satellites se traduit par des niveaux de gris qui représentent les variations de la
réflectance. Le noir représente une réflectance nulle et le blanc une réflectance
totale (absorption nulle).
Cette technique intègre les développements les plus récents de la recherche
spatiale, de la physique et de l'informatique pour constituer aujourd'hui un outil
puissant et flexible pour la gestion du milieu. De plus, l'information acquise par ces
moyens est intégrable à d'autres types de systèmes d'information et permet de
combiner les données de télédétection à toutes gammes de données diverses. Par
contre, cette intégration n'est pas facile car les images satellites s'appuient sur des
univers informatiques différents, celui des données matricielles pour les images et
celui des données vectorielles pour les cartes (Bonn et Rochon, 1992). Avec les
progrès techniques réalisés, ces deux modes de représentation de l'espace sont
appelés à se jumeler davantage de façon plus conviviale.
Certains travaux de recherche ont déjà mis en valeur les possibilités de la
télédétection dans des applications forestières. Carignan et al. (1990) et
Laframboise et al. (1992) ont proposé au Ministère de l'Énergie et des Ressources
(MER) une méthode pour la mise à jour des cartes forestières en forêt privée à
partir d'images Landsat TM. D'autres travaux portant sur la variabilité des réponses
spectrales des essences forestières (Franklin et al. 1991) ainsi que sur la
surveillance temporelle du couvert forestier (Létourneau, 1993) ont été réalisés.
Les possibilités d'intégration des images TM à des SIRS ont aussi fait l'objet de
travaux (Baker, 1991, Edward, 1993, Cluis et al. 1991)6
Le présent projet d'étude vise essentiellement à démontrer les possibilités
d'utilisation de la télédétection à l'intérieur d'une application concrète dans
l'extraction d'information au niveau du couvert forestier. Cette recherche portera
l'accent sur les possibilités de images TM dans les travaux de cartographie des
types forestiers par classification supervisée. Par la suite, on évaluera aussi les
possibilités de mise à jour du territoire c'est à dire l'inventaire des activités qui
affectent ou modifient les peuplements forestiers.
Ce rapport décrit l'essai réalisé dans la Seigneurie de Nicolas-Rioux; méthodologie
utilisée, résultat obtenus et analyse des résultats. Par le fait même, il va mettre en
lumière les avantages et les inconvénients des images satellitaires dans les
problématiques soulevées. Cette ouvrage ne se présente surtout pas comme un
outil livrant les dernières percées de la télédétection dans le traitement de
l'informations forestière mais plutôt comme un exemple d'application concrète pour
comprendre la portée de ce moyen technique dans des applications en foresterie.
Ce projet s'inscrit dans le cadre du programme de géographie (milieu physique et
continental) à l'intérieur du cours de mémoire de baccalauréat. Il se réalise en
collaboration avec Forêt Modèle Bas-St-Laurent.
2- Description du territoire pilote
La zone d'étude se situe dans la région du Bas-St-Laurent, au sud-est de la
municipalité de St-Eugène-de-Ladrière dans le comté de Rimouski. Sur les cartes
écoforestières, le territoire étudié se retrouve sur les feuillets 32 A 10 NE et 32 A 15
SE (feuillets 1:20 000). Ce territoire correspond à la Seigneurie Nicolas-Rioux et
2représente sur les images satellites une superficie de 900 km soit une matrice de
30 km par 30 km (1000 par 1000 pixels). La totalité du territoire de la Seigneurie
est cartographié par les images TM. Cette forêt est quelque peu entrecoupée de
zones agricoles et urbaines ce qui contraste avec le domaine public.7
Le territoire se distingue autant par la variabilité de ses essences forestières que
de l'âge, la hauteur et la densité de ses peuplements. On passe par des
peuplements de type feuillu (érable, bouleau),à des peuplements de type mélangé
(à dominance résineuse ou feuillus) et à des types forestiers caractérisés par des
essences de conifères (épinette, sapin, etc), De plus, les activités sylvicoles y sont
importantes (plantations, coupes forestières etc.) On y retrouve aussi des signes
de perturbations (épidémie des bourgeons de l'épinette). C'est surtout des
producteurs de bois privé qui exploitent les ressources forestières dans ce
territoire. Ces petits propriétaires sont pour la plupart des agriculteurs qui tirent un
revenu d'appoint de cette exploitation (Forêt Modèle, comm, pers.)
••
Figure 1: Localisation du territoire étudié3- Méthodologie employée
3.1) Les données images
Deux types de données ont été utilisés pour la réalisation du projet. D'une part,
une scène numérique provenant du capteur TM (Thematic Mapper) du satellite
Landsat acquise en août 93. Sur les 7 bandes spectrales disponibles par ce
capteur, seul les bandes 3 (rouge), 4 (infrarouge proche) et 5 (infrarouge moyen)
ont été utilisées. Ces dernières permettent de tirer le maximum d'information du
couvert végétal. Ces images satellitalres recouvrent une superficie de 185 km par
185 km (voir annexe). Cependant une sous-image de 30 km par 30 km recouvrant
le secteur d'étude a été extraite pour les fins de notre étude.
Ces bandes spectrales sont particulièrement efficaces pour l'étude de la végétation.
En effet, les bandes spectrales de ce capteur sont particulièrement sensibles au
couvert végétal et elles permettent do créer des contrastes de réflectance et
d'absorbance. La résolution spatiale du capteur Landsat en fait un outil bien
adapté si on le compare au satellite américain NOAA dont sa résolution spatiale
atteint 1 km. Ce dernier est plutôt conçu pour l'étude de la surface terrestre sur une
échelle très petite et devient inefficace pour la discrimination des types forestiers.
En autre, il est adapté à calculer l'indice de végétation (santé du couvert végétal)
pour des fins de gostion provinciale et même nationale.
D'autres types d'images comme les images SPOT peuvent constituer des bons
outils pour l'étude du milieu forestier. Ces dernières permettent une excellente
catégorisation du couvert forestier par combinaison des images panchromatiques et
multi-spectrales avec une résolution spatiale de 12.5 mètres. Par contre, elles
demeurent très coûteuses à l'achat et difficile à obtenir. Notons que le logiciel
IDRISI disponible à l'UQAR à été utilisé pour le traitement des images et de la carte
numérisée.9
3.2) Les données vectorielles
D'une part, les fichiers vecteurs sous format Arclnfo pour le même territoire, prêtés
par Forêt Modèle ont été mis en service dans ce travail. Ces fichiers sont une
version numérique de la carte écoforestière 32 A 10 NE (1:20 000). Ces fichiers
constituent la carte forestière sous format vectorielle dont chaque polygone
représente un type forestier quelconque avec une classe de hauteur et de densité
bien précise. Cette carte est représenté par une série de segments numérisés
(transformation sur un support numérique). Chaque ligne est associée à un code
selon sa signification (routes, frontières etc) et représentent soit des données
linéaires, ponctuelles ou surfaciques.
Une carte écoforestière (32 A 10 NE) non numérique a aussi servi de vérité terrain
pour la validation des résultats. En plus de représenter chaque polygone de la
carte numérique, elle attribue la codification des peuplements pour l'identification
des polygones.
3.3) Traitement des images
A) Géocodage des données TM
Les images TM actuelles sans corrections géométriques ne permettent pas d'être
transférées adéquatement à un fichier vectoriel car elles sont seulement
positionnées en lignes-colonnes. Il apparaît donc nécessaire d'appliquer des
corrections géométriques sur ces images afin de les positionner sur le territoire et
pour être en mesure de les localiser à l'intérieur d'un système de projection
spatiale.
Le géocodage permet d'associer la position ligne-colonne d'un pixel à une
coordonnée géographique. Comme les données vectorielles de la carte forestière
sont positionnées en coordonné MTM, les images satellitaires ont été adaptées à

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