Précis de télédétection - Volume 3 : Traitements numériques d images de télédétection
403 pages
Français

Précis de télédétection - Volume 3 : Traitements numériques d'images de télédétection

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Description

Quelles sont les informations contenues dans une image numérique? Comment et dans quel cas les exploiter? Quels sont les moyens dont nous disposons pour en extraire de l'information? Quels rôles l'image est-elle susceptible de jouer dans les moyens en constante évolution consacrés à la gestion du territoire?

Sujets

Informations

Publié par
Date de parution 11 décembre 2001
Nombre de lectures 4
EAN13 9782760516892
Langue Français
Poids de l'ouvrage 14 Mo

Informations légales : prix de location à la page 0,0057€. Cette information est donnée uniquement à titre indicatif conformément à la législation en vigueur.

Exrait

PRÉCIS
DE
TÉLÉDÉTECTION
Volume 3
TRAITEMENTS NUMÉRIQUES
D’IMAGES DE TÉLÉDÉTECTION
© 2001 – Presses de l’Université du Québec
Édifice Le Delta I, 2875, boul. Laurier, bureau 450, Sainte-Foy, Québec G1V 2M2 • Tél. : (418) 657-4399 – www.puq.uquebec.ca
Tiré de: Précis de télédétection – Volume 3: Traitements numériques d’images de télédétection,
Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-6DANS LA MÊME COLLECTION
Hydrogéologie
Multiscience environnementale des eaux souterraines
Olivier Banton et Lumony M. Bangoy
avec la collaboration de Sylvie Chevalier, Pascal Houénou,
Pierre Lafrance et Christine Rivard
1997, ISBN 2-7605-0926-5, 474 pages
Précis de télédétection
Volume 2 – Applications thématiques
Sous la direction de Ferdinand Bonn
1996, ISBN 2-7605-0888-9, 670 pages
Volume 1 – Principes et méthodes
Ferdinand Bonn et Guy Rochon
1992, ISBN 2-7605-0613-4, 512 pages
PRESSES DE L’UNIVERSITÉ DU QUÉBEC
Le Delta I, 2875, boulevard Laurier, bureau 450
Sainte-Foy (Québec) G1V 2M2
•Téléphone : (418) 657-4399 Télécopieur : (418) 657-2096
•Courriel : puq@puq.uquebec.ca Internet : www.puq.uquebec.ca
Distribution :
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FRANCE, SUISSE, BELGIQUE et MAGHREB FRANCE
ELLIPSES DIFFUSION DE L’ÉDITION QUÉBÉCOISE
32, rue Bargue 30, rue Gay-Lussac, 75005 Paris, France
75015, Paris, France Téléphone : 33 1 43 54 49 02
Téléphone : 33 1 45 67 74 19 Télécopieur : 33 1 43 54 39 15
Télécopieur : 33 1 47 34 67 39
SUISSE
AUTRES PAYS SERVIDIS SA
HACHETTE DIFFUSION INTERNATIONALE 5, rue des Chaudronniers, CH-1211 Genève
58, rue Jean Bleuzen 3, Suisse
92178, Vanves, France Téléphone : 022 960 95 25
Téléphone : 33 1 46 62 10 10 Télécopieur : 022 776 35 27
Télécopieur : 33 1 40 95 10 39
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Tiré de: Précis de télédétection – Volume 3: Traitements numériques d’images de télédétection,
Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-6UNIVERSITÉS FRANCOPHONES
PRÉCIS
DE
TÉLÉDÉTECTION
Volume 3
TRAITEMENTS NUMÉRIQUES
D’IMAGES DE TÉLÉDÉTECTION
Régis Caloz et Claude Collet
2001 2001
Presses de l’Université du Québec Agence universitaire
Le Delta I, 2875, boul. Laurier, bur. 450 de la Francophonie
Sainte-Foy (Québec) Canada G1V 2M2
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Tiré de: Précis de télédétection – Volume 3: Traitements numériques d’images de télédétection,
Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-6Données de catalogage avant publication (Canada)
Bonn, F. (Ferdinand),
1943Précis de télédétection
(Universités francophones)
En tête du titre : UREF.
Publ. en collab. avec : AUF.
Comprend des réf. bibliogr. et un index.
Sommaire : v. 1. Principes et méthodes – v. 2. Applications thématiques –
v. 3. Traitements numériques d’images de télédétection / Régis Caloz et Claude Collet.
Destiné aux étudiants de niveau universitaire.
ISBN 2-7605-1145-6 (v. 3)
1. Télédétection. 2. Télédétection – Appareils et matériel. 3. Sciences de la terre –
Télédétection. 4. Systèmes d’information – Géographie. 5. Télédétection – Informatique.
6. Traitement d’images – Techniques numériques. I. Rochon, G. (Guy). II. Agence universitaire
de la Francophonie. III. UREF. IV. Titre. V. Collection.
G70.4.B66 1992 621.36'78 C92-096114-2
Nous reconnaissons l’aide financière du gouvernement du Canada
par l’entremise du Programme d’aide au développement
de l’industrie de l’édition (PADIÉ) pour nos activités d’édition.
Mise en pages: CARACTÉRA PRODUCTION GRAPHIQUE INC.
Conception graphique de la couverture: PRESSES DE L’UNIVERSITÉ DU QUÉBEC
1 2 3 4 5 6 7 8 9 PUQ 2001 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Tous droits de reproduction, de traduction et d’adaptation réservés
© 2001 Presses de l’Université du Québec
eDépôt légal – 4 trimestre 2001
Bibliothèque nationale du Québec / Bibliothèque nationale du Canada
Imprimé au Canada
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Tiré de: Précis de télédétection – Volume 3: Traitements numériques d’images de télédétection,
Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-6Présentation de la collection
La diffusion de l’information scientifique et technique est un facteur essentiel
du développement. Aussi, dès 1988, l’Agence universitaire de la Francophonie
(AUF), mandatée par les Sommets francophones pour produire et diffuser
livres, revues et cédéroms scientifiques, a créé la collection Universités
francophones. Lieu d’expression de la communauté scientifique de langue
française, elle vise à instaurer une collaboration entre enseignants et chercheurs
francophones en publiant des ouvrages, coédités avec des éditeurs
francophones, et largement diffusés dans les pays du Sud grâce à une politique tarifaire
préférentielle.
La collection se décline en différentes séries :
– Manuels : mis à jour régulièrement, ils suivent l’étudiant tout au long
de son cursus en incluant les plus récents acquis de la recherche. Cette
série didactique est le cœur de la collection et porte sur des domaines
d’études intéressant l’ensemble de la communauté scientifique
francophone tout en répondant aux besoins particuliers des pays du
Sud ;
– Actualité scientifique : dans cette série sont publiés les actes de colloques
et de journées scientifiques organisés par les réseaux thématiques de
recherche de l’AUF ;
– Prospectives francophones : s’inscrivent dans cette série des ouvrages de
réflexion donnant l’éclairage de la francophonie sur les grandes
questions contemporaines ;
– Savoir plus universités : cette nouvelle série se compose d’ouvrages de
synthèse pour les étudiants qui font un point précis sur des sujets
scientifiques d’actualité ;
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Tiré de: Précis de télédétection – Volume 3: Traitements numériques d’images de télédétection,
Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-6VIII Présentation
– Les dictionnaires: ouvrages de référence sur le marché éditorial
francophone.
Universités francophones, en proposant une approche plurielle et singulière
de la science, adaptée aux réalités multiples de la francophonie, contribue à
promouvoir la recherche dans l’espace francophone et le plurilinguisme dans
la recherche internationale.
Madame Michèle Gendreau-Massaloux
Recteur de l’Agence universitaire de la Francophonie
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Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-6
Préface
Ce troisième volume de la série des Précis de télédétection de la collection Universités
francophones de l’AUF correspond tout à fait aux objectifs de la collection: fournir
aux étudiants francophones des ouvrages de référence dans leur langue d’un niveau
et d’une qualité comparables aux meilleurs ouvrages étrangers.
Régis Caloz et Claude Collet ont particulièrement bien réussi dans cette tâche
délicate qui consiste à présenter un sujet parfois difficile dans un langage clair et
accessible, tout en évitant de tomber dans la superficialité. Il n’y a pas non plus de
concessions sur le plan de la rigueur scientifique ni sur celui de l’actualité des
références citées. Les concepts et les méthodes de traitement d’images présentés dans
l’ouvrage couvrent l’ensemble des besoins en information de la part des utilisateurs
des données de télédétection et débordent parfois même un peu au-delà.
Les auteurs commencent par définir les concepts d’image et d’image numérique,
puis traitent des aspects radiométriques et atmosphériques, de leurs implications et
des méthodes de correction. Ils abordent ensuite la dimension géométrique et
l’orthorectification, puis les transformations visuelles de l’image, incluant les filtrages et les
méthodes de compression. Ce chapitre est particulièrement bien détaillé et il intègre
les développements récents de la photographie numérique. Ils traitent ensuite de la
production d’images non spectrales, abordent des thèmes comme l’analyse de texture
et les indices de végétation, qui sont largement utilisés aujourd’hui dans la
communauté scientifique. Enfin, ils traitent des zonages de l’image et abordent la question
de l’extraction de l’information que les utilisateurs pourront ensuite intégrer dans un
système d’information géographique.
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Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-6
X Préface
Je suis persuadé que ce volume deviendra, comme les autres de cette série, une
référence largement utilisée dans toutes les universités francophones, mais aussi dans
les centres de recherches et auprès des utilisateurs comme les agences de protection et
de gestion de l’environnement. Les auteurs ont réussi à allier une démarche scientifique
rigoureuse à une approche pragmatique, dans laquelle les concepts abstraits s’appuient
toujours sur une réalité concrète, objective et utile. Les questions de fin de chapitre
constituent un élément intégré à la démarche pédagogique et permettront aux étudiants
de vérifier l’acquisition et l’assimilation de leurs connaissances.
Je voudrais donc saluer la qualité de cet ouvrage et la détermination des auteurs
qui ont réussi à le mener à terme. Il constituera une balise majeure dans le
développement de la télédétection dans les pays francophones ainsi que dans les efforts de
l’AUF pour le maintien de la diversité linguistique et culturelle dans le monde.
Professeur Ferdinand Bonn
Université de Sherbrooke
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Avant-propos
L’image de télédétection tant aérienne que satellitale est sans doute le modèle
visuel le plus fidèle, le plus riche de l’espace géographique. Elle est la source
d’informations abondantes et précises sur l’occupation du sol et sur les
phénomènes qui se déroulent à la surface de la planète (ou sur d’autres astres
grâce aux véhicules spatiaux !).
Dès la naissance du concept de systèmes d’information géographique
(SIG), des liens étroits ont été établis entre la source d’information que les
images de télédétection représentent et la similitude algorithmique qui
caractérise les traitements associés à ceux du mode image.
SIG et traitements d’images numériques ont évolué de concert.
Paradoxalement, si l’imagerie de télédétection est une source privilégiée d’information à
référence spatiale, elle exige pour son traitement l’association à des informations
exogènes; les SIG ont tout naturellement proposé un tel environnement. C’est
par le traitement d’images que les données de télédétection, associées à d’autres
informations géoréférencées, sont transformées en une information
géographique exploitable. Ainsi, aujourd’hui, ces deux domaines s’intègrent
totalement dans l’ensemble plus vaste des Sciences de l’information géographique.
Par la création en 1989 de l’Université des Réseaux d’expression française
(UREF) dans le domaine de la télédétection, l’Association des universités
partiellement ou entièrement de langue française (AUPELF), devenue récemment
Agence universitaire de la francophonie (AUF), avait saisi l’importance qu’allait
revêtir les images de télédétection dans l’ensemble des domaines attachés
notamment à la gestion du territoire, à la sauvegarde de l’environnement. Déjà
présents dans plusieurs universités, l’enseignement de la télédétection et à
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XII Avant-propos
fortiori du traitement d’images et les recherches associées méritaient de
nouveaux investissements. On estimait important que pour l’enseignement de base
l’étudiant dispose d’ouvrages dans sa langue maternelle ou au moins celle de
sa scolarisation. Cette politique et les moyens financiers associés ont incité le
Comité des Réseaux de télédétection à définir un programme de publication
d’ouvrages dans le domaine de la télédétection. Le Précis de télédétection est ainsi
né. Les deux premiers volumes, Principe et méthodes et Applications thématiques,
ont paru respectivement en 1992 et en 1996. Le prochain sera consacré à la
photointerprétation.
Le présent ouvrage est conçu pour accompagner une formation de base
en traitements numériques d’images de télédétection aux niveaux prégrade ou
postgrade. Il se situe à un niveau intermédiaire entre un ouvrage introductif
et ceux à caractère encyclopédique couvrant tous les aspects du traitement du
signal et de l’image indépendamment de leur domaine d’application.
La présentation de la matière n’est pas explicitement articulée sous la
forme modulaire de cours, mais suit une structure relativement
conventionnelle et logique : les séquences de traitements permettant la transformation des
données de télédétection originales en une information géographique dont le
contenu exprime des thématiques exploitables. Ainsi chaque chapitre se
rapporte à des traitements liés aux fonctions de base du traitement numérique
d’images. Après un bref chapitre introductif et une présentation du concept
de l’image, nous examinons successivement les prétraitements nécessaires à
l’intégration des images de télédétection à d’autres informations
géographiques. Différentes démarches d’exploitation sont ensuite abordées: celles de
rehaussement orientées vers l’interprétation d’images assistée par ordinateur
(IIAO), ainsi que celles produisant des contenus thématiques adaptés aux
besoins des domaines d’application. À travers ces démarches qui constituent
le fil conducteur, de multiples méthodologies et techniques de traitement
d’images sont présentées, commentées et illustrées.
L’organisation de l’ensemble de l’ouvrage ainsi que la structuration des
chapitres relèvent d’options pédagogiques qu’il convient d’expliciter afin de
fournir les bonnes clés de lecture.
• Aucune distinction n’est faite entre les images aériennes et satellitales.
Seule la résolution tant spatiale que spectrale est significative pour le
choix des traitements et des applications.
• Chaque chapitre est conçu de manière à satisfaire à au moins trois
niveaux de compréhension.
– Les introductions présentent la problématique de manière simple afin
de permettre à un lecteur ne possédant que des connaissances
sommaires, de comprendre de quoi il s’agit.
– Le deuxième niveau est celui d’une compréhension scientifique des
phénomènes en jeu et des traitements.
– Le troisième vise à l’opérationnel: maîtriser suffisamment les bases
théoriques pour aborder rapidement les fonctions offertes par les
logiciels disponibles sur le marché et garder un esprit critique sur les
résultats obtenus par les traitements.
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Avant-propos XIII
• L’approche adoptée est de nature fondamentale. Pour chaque catégorie
de traitements, nous nous sommes attachés à formuler les principes
physiques et mathématiques sur lesquels ils sont basés. Les équations
présentées se limitent aux algorithmes de base bien que, très
fréquemment, les logiciels de traitements d’images exploitent des algorithmes
plus complexes. L’objectif est de founir des connaissances et un esprit
critique pour l’exploitation réfléchie des logiciels courants.
• Plusieurs domaines du traitement d’images sont issus de
développements théoriques élaborés pour des variables continues. C’est le cas
notamment des produits de convolution, des transformées de Fourier
et en ondelettes. Il nous est paru plus judicieux d’écrire la plupart des
équations sous leur forme numérique. Cette formulation est, à notre
avis, souvent plus simple à comprendre pour les personnes moins
familières avec les développements mathématiques. Elle reflète plus
concrètement la manière dont s’opèrent les traitements, notamment les
approximations que l’approche discrète introduit fréquemment.
• Délibérément, nous avons limité les références bibliographiques
insérées dans le texte pour assurer une lecture plus fluide. Les références
renvoient principalement à des ouvrages ou à des articles de synthèse.
La rédaction d’un tel ouvrage ne saurait se réaliser sans l’appui de
plusieurs personnes et sans le recours à d’autres sources écrites: articles de
revues et ouvrages spécialisés dans les traitements d’images. Parmi les
principaux ouvrages consultés, nous citons notamment :
• Remote Sensing Digital Image Analysis – An Introduction de J.A. Richards,
publié en 1986 chez Springer – Verlag, Berlin. Pour plusieurs thèmes, cet
ouvrage reste une référence de concision et de clarté de présentation.
• Analyse d’images : filtrage et segmentation. Collectif publié sous la
responsabilité de J.-P. Cocquerez et S. Philipp chez Masson en 1995. Cet
ouvrage aborde le traitement d’images en général sans référence
particulière aux images de télédétection. Il s’adresse à un public spécialisé.
Le lecteur soucieux de prendre connaissance des bases mathématiques
des traitements y trouve de précieux renseignements.
• Image Processing, Analysis and Machine Vision de M. Sonka, V. Hlavac and
R. Boyle, publié en 1998 chez PWS Publishing. Par l’ampleur des thèmes
abordés, cet ouvrage représente à nos yeux une référence pour tout domaine
de traitement d’images, de l’image médicale à celle de la télédétection.
• Computer Processing of Remotely-Sensed Images de P.M. Mater publié chez
John Wiley and Sons en 1999. Malgré une présentation au graphisme
sévère, cet ouvrage est riche de réflexions à caractère fondamental et
offre, pour de nombreux thèmes, une très vaste bibliographie.
Les articles de synthèse et autres références sont cités dans le texte.
En langue française, les utilisateurs d’images de télédétection trouvent
également de précieuses informations et procédures dans le Traitement des
données de télédétection.
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Remerciements
Un ouvrage destiné à l’enseignement est le fruit d’un cumul d’expériences, de
contacts scientifiques, de discussions parfois vives avec d’autres collègues et,
évidemment, de nombreuses lectures d’articles et de livres. Nos premiers
remerciements s’adressent donc à toute cette communauté scientifique,
anonyme et cependant bien vivante, qui a contribué à notre travail.
Sans aide financière, le prix de vente d’un ouvrage scientifique est
souvent hors de portée de la bourse d’un étudiant à revenu moyen. Grâce à la
contribution financière de l’Agence universitaire de la francophonie, le prix de
vente de chaque volume du Précis de télédétection reste à un niveau modeste.
L’AUF reçoit tous nos remerciements.
Notre gratitude s’adresse également aux équipes formées au sein du
laboratoire de Systèmes d’information à référence spatiale de l’École
polytechnique fédérale de Lausanne et de l’Institut de géographie de l’Université de
Fribourg. Les auteurs ont reçu soutien et encouragement. Ils tiennent à
remercier particulièrement les chercheurs Abram Pointet et Christian Blumer pour
leur contribution à la préparation des images insérées dans le texte, à
JeanRobert Gros, dessinateur, pour la mise en forme des dessins.
En cours de rédaction du présent ouvrage, les auteurs ont eu la chance
et le privilège de diriger ou d’être membre du jury de plusieurs thèses de
doctorat, notamment dans le domaine du traitement d’images. Plusieurs
sections ont pu bénéficier directement des travaux présentés. Nous tenons à
remercier plus particulièrement: Bambang Abednego, Thomas Blaser, Solofo
Rakotoniaina, Hongchang He, Bruno Garguet-Duport, Pierre Terrettaz et
Renaud Mathieu. Les références de leurs thèses sont citées en fin de chapitre 1.
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XVI Remerciements
Nos plus vifs remerciements s’adressent également au professeur
Abdelkader Bannari de l’Université d’Ottawa et à M. Yves Auda, assistant auprès
du professeur François Blasco, coordonnateur en exercice du Comité de réseau
de télédétection, pour la relecture d’une première version de notre ouvrage.
Leurs critiques constructives ont permis d’apporter d’importantes améliorations
notamment à la présentation des transformations et corrections
atmosphériques. D’autres relecteurs ont contribué également à améliorer la présentation
et le contenu de notre traité. Nous remercions tout particulièrement Abram
Pointet, assistant au laboratoire de SIRS, Michel Spicher, assistant à l’Institut
de géographie de l’Université de Fribourg, Jacky Hirsch, ingénieur à l’Institut
de géographie de l’Université Louis Pasteur à Strasbourg.
Régis Caloz et Claude Collet
Lausanne et Fribourg, octobre 2001
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Chapitre
1
Introduction
1.1. Généralités
1.1.1. Le traitement numérique d’images,
la télédétection et les SIRS
On s’accorde à considérer que la télédétection satellitale a apporté une
véritable révolution pour la connaissance et le suivi de la surface du sol et de l’eau.
Le volume 1 du Précis de télédétection (Bonn et Rochon, 1992) a passé en revue
les contextes physiques dans lesquels les mesures de luminances sont acquises
et les technologies qui lui sont associées. Le volume 2 (Bonn, 1996) a démontré
l’exploitation qui en est faite dans les nombreux domaines qui, de près ou de
loin, s’occupent des phénomènes naturels ou anthropiques se déroulant à la
surface de la Terre.
L’évolution extrêmement rapide qu’ont connue les systèmes
d’information géographique (SIG) au cours de la dernière décennie a encore accentué le
recours à l’image pour l’acquisition ou la mise à jour d’informations
concernant l’occupation du sol. L’image, notamment à très haute résolution, est
exploitée en toile de fond pour une mise en contexte d’informations
généralisées telles que routes, réseau hydrographique, milieux urbains, etc.
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2 Chapitre 1
Quelles sont les informations contenues dans une image numérique?
Comment et dans quel cas les exploiter? Quels sont les moyens dont nous
disposons pour en extraire de l’information? Quels rôles l’image est-elle
susceptible de jouer dans les moyens en constante évolution consacrés à la
gestion du territoire ?
Le traitement numérique d’images possède de nombreuses similitudes
avec les traitements d’informations relatives au territoire structurées en mode
image. Il en est, en quelque sorte, un cas particulier, néanmoins si important
qu’il est légitime de lui accorder les plus amples développements.
Historiquement, le traitement d’images proprement dit a précédé les applications en
système d’information géographique et a certainement constitué un élément
moteur pour le développement de ces dernières.
Le traitement numérique d’images est un sous-ensemble du domaine très
vaste du traitement des signaux. De surcroît, les traitements qui concernent
les images de télédétection représentent à leur tour un sous-ensemble du
traitement d’images. La nature des phénomènes étudiés, leur hétérogénéité
n’autorisent que l’exploitation d’une portion réduite des nombreuses fonctions
développées dans les ensembles supérieurs.
En termes de processus de traitement de l’information, le traitement
d’images se situe à la fois au niveau du «conditionnement» (mise en forme)
de données à référence spatiale et à celui de son exploitation intégrée à une
base de données géographiques (BDG).
1.1.2. Nature de l’image
L’image est une représentation spatiale de la réalité. Elle a joué, dès l’invention
de la photographie, un rôle prépondérant dans tous les domaines s’intéressant
à l’étude de la surface terrestre, car elle est l’une des sources importantes de
description, de différenciation spatiale des phénomènes survenant à la surface
de la Terre. De plus, elle fournit une perception de la réalité proche de celle
de la vision humaine.
Elle a exercé un rôle majeur dans les développements de la cartographie
et a, de ce fait, fourni un instrument essentiel à la gestion du territoire.
L’histoire de la cartographie s’écrit en parallèle avec celle de la photographie
aérienne.
L’imagerie aérienne repose encore, dans la majorité des cas, sur la
photographie. Pour des raisons évidentes de transmission de données, l’imagerie
satellitale ne pouvait se contenter de la prise de vue sur pellicule, elle devait
nécessairement passer par un signal électrique. Les premières caméras basées
sur la technologie du tube à rayon cathodique, similaire à celles mises au point
pour les images télévisées, produisaient un signal analogique qui ensuite était
transformé en une photographie. L’exploitation était réalisée par
photointerprétation. Mis à part l’avantage de la vue synoptique, c’est-à-dire portant
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Introduction 3
sur une grande portion du territoire, ces images ne suscitaient encore aucun
développement majeur pour leur traitement. La révolution est venue de la
production d’images numériques. Pour la télédétection satellitale, l’histoire
commence en 1972, lorsque le premier satellite consacré à l’étude des ressources
terrestres, ERS 1 (rebaptisé plus tard Landsat 1), a commencé à fournir des
images numériques. Ce type d’images offre les mêmes possibilités
d’interprétation qu’auparavant et bien davantage. En premier lieu, il est devenu possible
de modifier avec beaucoup plus de richesse les aspects visuels de l’image en
vue de favoriser son interprétation. Ensuite, en puisant dans les ressources
algorithmiques de la statistique, il est devenu possible d’extraire des
informations à l’aide de l’ordinateur.
L’image numérique a connu des développements dans de très nombreux
domaines tels que la médecine, la biologie, la minéralogie et la robotique. Les
bases algorithmiques sont sensiblement les mêmes avec, bien entendu, des
spécificités. Parfois, seul le rehaussement est important, parfois, c’est la
reconnaissance de forme ou encore l’extraction d’information par segmentation de
l’image qui importe.
1.1.3. Finalité du traitement numérique d’images (TNI)
Le but du traitement d’images satellitales ou aériennes est d’extraire de
cellesci des informations utiles pour la compréhension et la modélisation de
phénoemènes se déroulant à la surface terrestre. Depuis le XIX siècle, cette extraction
s’est réalisée avec beaucoup de succès par photo-interprétation. Le
photointerprète, par association à des connaissances qu’il possède, reconnaît sur
l’image des formes, des distributions spatiales significatives. Cette démarche
reste, dans ses fondements, similaire pour les traitements numériques. Le
recours à l’ordinateur permet d’agir sur l’image pour aider l’interprète, mais
celui-ci conserve la maîtrise du processus. Dans la grande majorité des cas –
comme le démontrent bien les applications de la télédétection décrites dans le
volume 2 –, il n’est guère possible d’envisager des traitements automatisés. La
nature présente, en général, une grande variabilité dont seul un expert, par un
acte de décision, est capable de tirer l’ultime synthèse. Dans ce sens, le
traitement d’images devient une interprétation d’images assistée par ordinateur
(IIAO ; Collet, 1999).
En résumé, l’homme seul procède par interprétation visuelle.
L’ordinateur, quant à lui, est capable de rechercher dans l’image des informations
selon des procédures programmées et des références que l’opérateur lui a
fournies de sorte que, avec la machine, l’homme automatise une partie au
moins de l’interprétation ou amène l’image à un stade qui facilite cette
opération. Sous cet éclairage, le numérique n’est qu’une forme transitoire offrant
des facilités puissantes de traitements. Ces derniers sont, de fait, un
formidable laboratoire photographique dans lequel les processus optiques et
chimiques sont remplacés par des procédures numériques plus aisément
reproductibles. Cependant, tôt ou tard, l’information se présentera sous forme
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4 Chapitre 1
analogique, à l’écran ou sur support papier. Ceux-ci deviennent, alors, le
support privilégié pour communiquer les résultats définitifs des analyses.
Toutes les connaissances et expériences acquises en sémiologie graphique
retrouvent à ce stade toute leur pertinence.
1.1.4. Fil conducteur de ce manuel
Les deux prochains chapitres posent les fondements du concept image. La
notion d’image est d’abord définie puis, la nature de l’image numérique est
analysée. Dans les chapitres suivants, la présentation des traitements se
structure selon un fil conducteur généralement adopté dans l’enseignement du
traitement d’images. Les traitements radiométriques sont d’abord examinés, puis
les traitements géométriques. Une attention particulière est accordée au modèle
géométrique de la prise d’images dans la perspective de la création
d’orthoimage. Le chapitre 6 est consacré aux nombreux modes de rehaussements
offrant, par une modification visuelle de l’image, une meilleure capacité
d’interprétation ; il occupe la place la plus importante du présent ouvrage. Nous
nous attardons ensuite sur la notion d’image non spectrale, c’est-à-dire celle
créée par une combinaison simple ou complexe de bandes spectrales. La
nouvelle variable s’interprète dans un sens thématique comme un indice. Les
classifications, que nous réunissons sous l’expression zonage de l’image, viennent
ensuite ; elles constituent une part substantielle du traitement numérique.
1.2. Images satellitales utilisées
Liste des imagettes desquelles ont été extraits la plupart des exemples
présentés. L’image du 30/7/84 a été choisie en raison de son excellente qualité.
oRadiomètre N image Date Site Nature
Landsat-TM 196/27 30/7/84 Bienne relief jurassien, parcellaire 196/27 30/7/84 Val de Ruz rcellaire
Landsat-TM 196/27 30/7/84 Broye lac, parcellaire 196/27 30/7/84 Seeland parcellaire
196/28 6/9/86
Landsat-TM 196/28 30/7/84 Hongrin relief alpin
SPOT-PAN 51/256 23/6/86 Vaud toute catégorie
SPOT-PAN 21/7/90 Genève zone urbaine
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Introduction 5
Bibliographie
Thèses mentionnées dans nos remerciements
ABEDNEGO, B. (1989). Apports de la télédétection à la conception de modèles de
osimulation en hydrologie, Doctorat n 806, Lausanne, École polytechnique
fédérale de Lausanne, 220 p.
BLASER, T.J. (1992). Apports de la télédétection à la mise à jour des plans
d’améonagement, Doctorat n 1040, Lausanne, École polytechnique fédérale de
Lausanne, 204 p.
GARGUET-DUPORT, B. (1994). Fusion d’images et télédétection en écologie du
paysage. Application à l’étude structurale d’un corridor fluvial alpin, Thèse de
doctorat, Grenoble, Université Joseph Fourier, 356 p.
HE, H. (2000). Multi-spectral Satellite Image Classification using Artificial Neural
Networks, Thèse de doctorat, Fribourg, Université de Fribourg, 146 p.
MATHIEU, R. (1998). Érosion hydrique des sols granitiques de la cordillère côtière du
Chili central, Marne-La-Vallée, Université de Marne-la-Vallée, 187 p.
RAKOTONIAINA, S. (1999). Analyse multirésolution par ondelettes en traitement du
signal. Exemples d’application en télédétection et en géophysique, Thèse de
doctorat, Antananarivo, Université d’Antananarivo, 132 p.
TERRETTAZ, P. (1998). Délimitation des agglomérations et segmentation urbaine à
l’aide d’images satellitales SPOT HRV, Doctorat, Fribourg, Université de
Fribourg, 304 p.
Autres références
BONN, F. et G. ROCHON (1992). Précis de télédétection – Volume 1. Principes et
méthodes, Sainte-Foy, Presses de l’Université du Québec/AUPELF, 485 p.
BONN, F. et al. (1996). Précis de télédétection – Volume 2. Applications thématiques,
Sainte-Foy, Pr, 633 p.
COLLET, C. (1999). «Vers un système d’assistance à l’interprétation», dans
A. Bannari (dir.), La télédétection optique et radar et la géomatique pour la gestion
des problèmes environnementaux, Ottawa, Université d’Ottawa, p. 27-39.
RAKOTONIAINA, S., C. COLLET et J.B. RATSIMBAZAFY (2000). Fusion d’images de
estélédétection à l’aide de l’analyse multirésolution par ondelette, VIII Journées
scientifiques de télédétection, Lausanne, AUF, p. 85-94.
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Chapitre
2
Qu’est-ce qu’une image?
2.1. Définitions
Pour le Petit Robert, l’image se définit comme la représentation analogique d’un
être, d’une chose, ajoutons pour notre propos, d’une scène ou d’objets présents à la
surface du sol. Elle est analogique puisque les objets réels sont représentés par
une distribution des tons de gris ou de couleurs qui, grâce à la capacité
interprétative de notre cerveau, est associée aux images mentales que nous
possédons.
La notion d’image a été et est encore une source de préoccupation
philosophique. Que percevons-nous de la réalité ? La réalité ou une représentation
de celle-ci sous forme d’image mentale? Cette question n’est pas tout à fait
hors du propos de la télédétection. En effet, tout processus d’analyse et de
traitement d’images aboutit, en dernière étape, à une interprétation des résultats
de la part de l’analyste. Il faut savoir que les informations transmises par nos
sens parviennent à notre conscience par divers mécanismes de perception et
qu’elles ne tombent pas en terrain vierge. Au contraire, notre esprit est déjà
meublé d’une foule de connaissances, de représentations parmi lesquelles les
nouvelles images s’insèrent et se transforment en nouvelles représentations
plus ou moins fidèles à la réalité. Et il n’est guère de moyens de mesurer ce
degré de fidélité ! On ne peut donc, éviter, dans ce processus, que les nouvelles
représentations contiennent des éléments subjectifs issus des représentations
antérieures. Cette situation n’est pas seulement négative, comme pourraient le
laisser entendre les réflexions ci-dessus, elle est aussi le réservoir dans lequel
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8 Chapitre 2
puise l’interprète pour associer des éléments présents dans une image à des
connaissances et pour leur attribuer, en définitive, une signification. C’est cette
expertise qui enrichit le contenu informationnel originel.
Ces aspects-là de l’image prennent surtout un sens au cours du processus
d’interprétation dont quelques phases seront abordées ultérieurement. Pour
l’instant, la notion d’image est réduite à celle de support d’informations. On
distingue donc, selon le mode de stockage, les images analogiques et les
images numériques.
D’un point de vue de la technique de la prise de vue, une image est « la
projection plane d’une scène tridimensionnelle sur un support physique capable
de restituer les valeurs de luminance en chacun de ses points» (Pun, 1982).
Deux aspects de l’image sont ainsi mis en évidence : la géométrie du système
d’acquisition et la luminance. Cette distinction se révèle fondamentale pour
établir la procédure d’élaboration d’une orthoimage.
Pour l’analyse numérique enfin, une image est considérée «comme une
réalisation d’un processus aléatoire discret » (Cocquerez et Philipp, 1995). La
luminance n’est plus considérée dans sa dimension physique, c’est-à-dire
−2 −1[W·m sr ] mais comme un nombre entier, représentant d’une variable
aléatoire. Il devient ainsi un élément d’une population statistique de sorte qu’il est
possible, sous certaines hypothèses, de recourir à l’arsenal des fonctions
développées en analyse numérique et en statistique (filtrages, transformations
orthogonales, classificateurs paramétriques ou non paramétriques examinés
dans les chapitres 6, 7 et 8).
Comment, à partir de ces trois définitions, le géographe, l’ingénieur,
l’urbaniste et autres spécialistes parviennent-ils à extraire des informations
propres à leur discipline? L’image contient-elle d’autres informations? Par
quels paramètres se manifestent-elles? Pour formuler les premiers éléments
de réponses à ces questions, il est nécessaire de se pencher sur le contenu
informatif de l’image.
2.2. Contenu informatif de l’image
D’un point de vue thématique, l’image ne contient qu’une mesure relative de
luminance exprimée par un ton de gris, dans le cas d’une image analogique,
et par un nombre généralement compris entre 0 et 255, dans celui d’une image
numérique. À ce contenu thématique de luminance s’ajoute celui, tout aussi
fondamental, de son positionnement dans la dimension spatiale de la réalité.
Ce qui distingue une image numérique d’une simple série de mesures est
l’organisation spatiale de celles-ci. La prise en compte de la structuration de ces
données dans l’image permet de déduire des propriétés relatives à la
dimension spatiale, telles que la géométrie de l’image, la définition d’objets spatiaux
et le voisinage. Ainsi, on admettra que l’information brute d’une image est
composée d’une mesure relative de luminance dans sa dimension thématique
et d’un positionnement relatif des unités d’observation dans sa dimension
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Qu’est-ce qu’une image ? 9
spatiale. C’est à partir de ce double contenu informatif que tout l’édifice
d’interprétation et de production d’informations est bâti. Ce point de vue
conduit à analyser l’exploitation de l’image en faisant la part entre
l’information contenue dans l’image et celle insérée par l’interprète (Manual of Remote
Sensing, Simonett et Ulaby, 1983) et à hiérarchiser les opérations en référence
à un degré de complexité. Le degré de complexité renvoie au nombre de
paramètres interagissant pour définir une information. Dans ce sens, toute
opération, même très abstraite, ne faisant intervenir que la luminance est
considérée comme simple alors que pour la détermination d’un phénomène,
par exemple géologique, toute la connaissance de l’expert est associée aux
formes décelées dans l’image.
Le premier niveau ne tient compte que de l’information interne à l’image;
le deuxième, en revanche, intègre les connaissances et expériences apportées par
l’interprète ou par le spécialiste. La principale source d’information est donc
externe à l’image. En effet, l’interprète possède dans son esprit de nombreuses
connaissances au sujet de sa discipline qui lui permettent, à la manière d’un
Sherlock Holmes, à partir d’un indice apparemment mineur, de dégager la
dynamique d’un phénomène complexe. La complexité augmente donc avec
l’importance des informations apportées par l’interprète. La section suivante définit les
différents paramètres associés au degré de complexité.
Dans ce sens, l’exploitation d’images de télédétection gagne énormément
lorsqu’elle est réalisée dans un contexte informationnel plus vaste, c’est-à-dire
intégrée à un système d’information géographique établi sur la région d’étude.
Il devient ainsi possible d’associer à l’image géoréférencée des informations
externes qui, combinées à l’expertise de l’analyste, enrichissent son
interprétation. L’image de TD est vue, de cette manière, comme un matériau brut qui,
combiné à ces autres informations et au savoir-faire, alimentera le modèle de
la réalité.
TABLEAU 2.1
Catégorisation du contenu informatif de l’image
Sources d’informations Paramètres Degré de complexité
Internes à l’image
Luminance spectrale Tons – Couleurs Niveau faible
Positionnement relatif – Texture Contenu sémantique pauvre.
voisinage
Externes à l’image
• Connaissances Structure Niveau moyen
thématiques à niveau élevéRelief, ombre
• Interprétation Le contenu sémantique, issu Variables thématiques :
de source externe, est • Association occupation du sol,
associé à l’image.environnement, Apports externes croissants
géologie, etc.
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10 Chapitre 2
2.2.1. Tons de gris et couleur
Deux paramètres seulement trouvent leur source strictement dans l’image : le
ton (et la couleur) et la texture.
Le ton et la couleur sont les paramètres primaires dans ce sens que ce sont
les deux seuls paramètres mesurés.
Le ton est la représentation analogique de la luminance; il exprime la
mesure de l’intensité de l’énergie émise par le pixel. La couleur est un effet
visuel produit par l’association de trois images auxquelles on affecte
respectivement les trois couleurs fondamentales, la composition colorée. Dans le
domaine numérique, on dénomme image multispectrale ou multibande celle
pour laquelle on dispose d’images séparées pour plusieurs portions du spectre
appelées bande ou canal. Bien que l’usage du mot multispectral soit courant, il
est plus correct du point de vue étymologique de le remplacer par multibande.
L’information graphique primaire ou élémentaire de chaque bande est
donc un ton de gris. La figure 2.1 illustre la notion de ton de gris et d’image
multibande. Pour la représentation graphique, à l’écran ou sur support papier,
l’ordinateur convertit les luminances relatives souvent désignées dans la
littérature par compte numérique de chaque image spectrale en tons de gris ou de
couleur par le truchement de la table des correspondances présente dans tout
ordinateur disposant évidemment d’un écran couleur.
La distribution spatiale des tons donne naissance à la texture, à la
structure de l’image, aux formes des objets, à leur dimension, etc.
2.2.2. Texture
La notion empirique de la texture se rapporte à l’effet visuel que produit une
surface présentant une variation locale de tons de gris, mais suggérant
néanmoins une apparence d’homogénéité sur l’ensemble. Les exemples les plus
courants sont la surface d’un tapis sans dessin, d’une moquette ou d’un tissu.
Dans le domaine de la télédétection, l’observation d’un couvert forestier
sur une image aérienne produit une impression immédiate de la notion de
texture. Si la résolution de l’image est suffisante, la juxtaposition de la
couronne des arbres se traduit par des variations régulières de tons gris comme
l’illustre la figure 2.2 ; la différence des effets visuels produits par les couverts
de résineux ou de feuillus est immédiatement perceptible. L’image d’un plan
d’eau agité par des vagues présente aussi un aspect de moutonnement
caractéristique de la notion de texture.
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Qu’est-ce qu’une image ? 11
FIGURE 2.1
Image multibande TM de Landsat. Chaque bande est représentée en tons de gris.
Imagette Seeland (200 × 200).
TM1 (bande spectrale du bleu, 450-520 nm)
L’eau réfléchissant bien le bleu apparaît avec plusieurs nuances qui ouvrent des possibilités
d’analyse. En revanche, la végétation se présente avec une faible dynamique.
TM2 (bande spectrale du vert, 520-600 nm)
La bande verte est un compromis: les dynamiques de l’eau et de la végétation sont toutes
deux moyennes.
TM4 (bande spectrale du proche infrarouge, 760-900 nm)
L’eau absorbe presque tout le rayonnement PIR empêchant ainsi toute détermination
de zonage. La végétation en revanche apparaît avec beaucoup de contraste.
TM5 (bande spectrale du proche infrarouge, 1550-1750 nm)
Les contrastes de végétation faiblissent par rapport à la bande précédente.
TM1 TM2
TM4 TM5
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12 Chapitre 2
La texture occupe une place importante en photo-interprétation. Notre
perception visuelle est très sensible aux variations de l’état de surface. Ce
mécanisme a fait l’objet d’études psychosensorielles. À ce propos, Unser (1984)
déclare :
Une compréhension des phénomènes neurophysiologiques et
psychovisuels qui caractérisent la perception des textures par les humains est
essentielle […] pour mettre en évidence les principes dont on pourra
s’inspirer lors de la conception d’un système (d’une méthode) automatique
d’inspection de textures.
La discrimination visuelle entre textures intervient au niveau de la vision
préattentive (contrairement à la vision focale), type de vision qui opère en
parallèle, de façon quasi instantanée et couvre un large champ visuel. Elle
est équivalente à une mesure de densité locale d’éléments structuraux, et
ne fait pas intervenir les relations de positionnement entre constituants
élémentaires.
L’approche numérique s’inspire de nos propriétés perceptives pour
identifier des indicateurs texturaux pouvant servir à discriminer des catégories
d’occupations du sol. Cependant, dès l’instant où ceux-ci sont définis, seul le
pouvoir discriminant basé sur les relations numériques est pris en considération.
La texture se révèle complémentaire à celle de la luminance des pixels
pris individuellement. En effet, il est tout à fait possible que deux catégories
d’occupation du sol se manifestent par une signature spectrale similaire tout
en présentant une texture différente. La prise en considération de plusieurs
pixels contigus pour définir la propriété de texture introduit en fait une
dimension spatiale absente dans le cas de la luminance seule. Cette nuance se traduira,
lors de la catégorisation des procédures de classification, respectivement par
l’approche pixel et l’approche zonale (cf. chapitre 8).
Une texture est donc une région d’image pour laquelle il existe une fenêtre
de dimension réduite, telle qu’une observation au travers de celle-ci se traduise
par une impression (ou perception) visuelle identique pour toutes les positions
envisageables par translation à l’intérieur de la région considérée (Unser, 1984).
La propriété est donc invariante en translation. La plus petite fenêtre pour
laquelle cette condition se trouve remplie est dénommée primitive ou, par
analogie au pixel, le texel.
La couverture végétale n’est évidemment pas la seule à produire un effet
de texture, toute surface rugueuse étant sujette à susciter la même impression.
Ce type de texture est dite stochastique.
Il existe un autre type de texture qu’il convient de mentionner sans
toutefois y attacher trop d’importance dans le cadre de ce manuel, car la nature
se présente rarement avec autant de régularité : c’est la texture dite géométrique
ou structurée produite, par exemple, par un damier où s’alternent des cellules
carrées blanches et noires (ou tout autre couple de couleurs).
La couverture du sol présente parfois une texture «mixte», c’est-à-dire
stochastique et géométrique. C’est le cas des cultures en ligne telles que la
vigne, le maïs, etc., ou encore de zones urbaines structurées selon un schéma
quadrangulaire comme cela est fréquent en Amérique du Sud et du Nord. La
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Qu’est-ce qu’une image ? 13
FIGURE 2.2
Mise en évidence de la texture de deux couverts forestiers
Extrait d’une image aérienne de résolution d’environ 70 cm
(Courtoisie du Département de génie rural – EPFL)
Résineux
clairsemés
Texel de
feuillus
matrice de cooccurrence, qui joue un rôle important dans l’analyse texturale,
et que nous examinerons au chapitre 7, est calculée selon quatre directions de
manière à mettre en évidence l’effet directionnel mentionné.
Les deux types de textures présentent des propriétés que nous examinons
plus en détail.
Texture géométrique ou structurée
La primitive est constituée d’éléments géométriques. La figure 2.3 en donne
un exemple. Notons que, malgré l’effet visuel similaire, le texel de l’image 2.3a
est différent de celui de 2.3b : le premier est constitué de 16 pixels alors que le
second n’en contient que 4.
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14 Chapitre 2
FIGURE 2.3
Deux textures géométriques en forme de damier
a) Primitive de 16 pixels
b) Primitive de 4 pixels
Primitives géométriques ou éléments
de textures (texels)
a) b)
Texture stochastique
L’homogénéité d’un couvert forestier n’est qu’apparente. Si différents endroits
du couvert sont observés en appliquant une fenêtre de même taille, on remarque
que les taches sombres et claires ne sont pas localisées aux mêmes endroits de
la fenêtre: elles sont réparties de manière aléatoire. En revanche, la moyenne
et l’écart type des luminances restent invariants.
En termes plus statistiques, Cocquerez et Philipp (1995) précisent :
[…] la texture présente, à une échelle donnée, le même aspect quelle que
soit la zone observée. Dans ces conditions, on considère l’image comme une
réalisation d’un processus stochastique stationnaire: c’est-à-dire que les
statistiques calculées sont invariantes en translation.
Haralick (Haralick et al., 1973; Haralick, 1979) décompose la texture
stochastique en deux dimensions ou sous-catégories dites d’ordre 1 et d’ordre 2.
La première, d’ordre 1, dénommée spectrale ou tonale ne tient compte que
des indicateurs statistiques extraits des luminances présentes dans la fenêtre
d’auscultation. Les indicateurs ou indices correspondants sont notamment la
moyenne, l’écart type ou la variance, la médiane, la symétrie et l’aplatissement.
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Qu’est-ce qu’une image ? 15
La deuxième, d’ordre 2, la texture spatiale ou structurale, ajoute une
information spatiale : les relations spectrales sont établies en référence à la distance
séparant deux pixels de propriétés spectrales données, ainsi qu’à leur
orientation relative. Le terme structural est hérité ici de l’analyse dite structurale qui
consiste à rechercher l’existence d’une autocorrélation spatiale entre points de
mesure selon les méthodes développées en géostatistique telles que la
variographie, l’analyse fréquentielle et l’analyse fractale. Les indices les plus
souvent calculés sont dérivés de la matrice de cooccurrence qui dénombre les paires
de pixels jouissant d’une même propriété spectrale. Elle sera décrite plus en
détail à la section 7.6.
Notons que les statistiques d’ordre 1 et 2 ne sont pas à confondre avec
les moments de degré 1 et 2 définis en statistique, la moyenne (moment de
degré 1), la variance (moment de degré 2), la symétrie (moment de degré 3)
et l’aplatissement (moment de degré 4).
La taille du texel stochastique n’est pas aisée à déterminer. L’approche est
souvent empirique ; elle consiste à calculer l’indice de texture en faisant varier
progressivement la taille de la fenêtre, puis en observant les singularités
éventuelles susceptibles d’être pertinentes (Blaser et al., 1991).
Texture et échelle d’observation
La notion de texture est fortement dépendante de l’échelle d’observation ou
de la résolution de l’image. Une première primitive peut se distribuer dans
l’espace pour former à nouveau un arrangement qui paraît se reproduire et
constituer ainsi une nouvelle primitive de dimension supérieure à la première.
Des exemples illustrent ce propos.
• La surface de la mer: plusieurs régimes de vagues peuvent se
superposer.
• Le couvert forestier: une première texture apparaît à l’échelle de
perception des feuilles, une seconde est produite par la juxtaposition des
couronnes des arbres.
• Une surface bâtie: la juxtaposition des maisons et l’arrangement en
quartiers observés souvent en zones urbaines.
L’analyse texturale occupe une place importante dans le traitement
d’images. Des informations complémentaires à ce sujet seront apportées aux
chapitres 7 et 8 où nous examinerons de plus près diverses propriétés et applications.
2.2.3. Structure
La structure est un paramètre de transition entre le bas et le haut niveau de
complexité sur l’image (Simonett, 1983, p. 205). Elle se réfère aux lignes ou
franges de l’image marquant une transition entre deux régions ou catégories
d’occupation du sol par une forte variation de luminance ou de ton de gris. Elle
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Tiré de : Précis de télédétection – Volume 3 : Traitements numériques d’images de télédétection,
Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-616 Chapitre 2
FIGURE 2.4
Structure de l’image révélant la présence d’un parcellaire
Extrait de l’image SPOT – Vaud. ©Spot-Image
est déduite des discontinuités de luminance dans l’image. Dans les images de
surface de sol, la structure caractérise les phénomènes de surface comme des
linéaments, des fractures ou des phénomènes dus à des interventions humaines
comme le parcellaire dans une zone agricole représentée sur la figure 2.4.
La structure est la base de la reconnaissance de forme. Le processus peut
être visuel ou assisté par ordinateur au moyen d’algorithmes dits de
reconnaissance de forme. C’est le domaine de l’analyse morphologique de l’image. De
la structure se déduisent des contours qui, associés à des formes préalablement
enregistrées dans l’ordinateur, permettront de reconnaître des objets et d’en
déduire les caractéristiques géométriques par l’insertion d’une géoréférence.
2.2.4. Relief, ombrage
Relief et ombrage requièrent une connaissance des phénomènes se déroulant
à la surface terrestre, notamment les effets d’éclairement sur le relief.
L’identification d’un réseau hydrographique révèle la présence d’un relief. Un
botaniste estime l’altitude d’un lieu par l’étagement des espèces végétales ! L’effet
d’ombrage produit également une vision du relief. À ce propos, il est
intéressant de relever un effet mémoire de notre interprétation du relief. Sur les cartes
topographiques, un ombrage artificiel est simulé par des tons de gris en
supposant une source lumineuse située au nord-ouest de la carte. Or les images
satellitales à haute résolution sont généralement prises aux environs de
10 heures du matin, heure locale, pour optimiser les effets d’ombrages. À ce
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Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-6Qu’est-ce qu’une image ? 17
moment-là, le soleil, pour l’hémisphère nord, est situé au sud-est, c’est-à-dire,
exactement à l’opposé de la source lumineuse des cartes topographiques. Le
poids de nos habitudes est tel qu’à l’observation d’une image orientée
nordsud, le relief nous paraît inversé : les fonds de vallées sont perçus comme des
crêtes ! La figure 2.5 met en évidence cette illusion d’optique par comparaison
au relief reconstitué par le MNA25 de l’Office fédéral de topographie de la
Suisse (OFT).
FIGURE 2.5
Effet visuel de l’ombrage selon la convention cartographique et selon les images de TD
Extrait de l’image Bienne et du MNA25 de l’OFT-Suisse (©OFT – Suisse)
a) Relief reconstitué par le MNA25 (©OFT – Suisse) – Éclairage «cartographique»: source
lumineuse en haut, à gauche (N-O). Effet visuel conventionnel.
b) Idem – Éclairage selon les conditions de l’image satellitale TM: source lumineuse en bas,
à droite (S-E).
c) Image TM 4 (Bienne) – L’éclairage du soleil est en bas, à droite, à l’opposé de celui de
la cartographie conventionnelle.
Les fonds de vallée paraissent crêtes et les crêtes, des fonds de vallée.
a) b)
c)
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Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-618 Chapitre 2
L’altitude est déduite par l’analyse stéréoscopique. L’ombre ou l’ombrage
révèle la silhouette d’un objet; elle contribue, de ce fait, à favoriser son
identification. À l’opposé, elle peut masquer certaines parties de l’image et nuire à
son interprétation, voire induire des erreurs (artefacts). Dans l’imagerie
satellitale, les variations des effets d’ombrage entre images sont réduites par le choix
d’une orbite géosynchrone, de sorte qu’une même région est toujours observée
sous une incidence à peu près constante des rayons solaires permettant ainsi
une meilleure comparaison entre images prises à des dates différentes.
2.2.5. L’environnement et l’association
On attribue à ces deux notions un haut niveau de complexité. Elles ne sont,
en fait, pas directement contenues dans l’image et font appel à la capacité de
l’interprète d’associer une information de l’image à une connaissance et
expertise qu’il possède déjà, ainsi qu’à d’autres sources d’information contenues
dans la base de données géographiques (BDG). Par exemple, le géologue
interprétera la signification d’un linéament apparaissant sur l’image en
fonction des connaissances géologiques préalables dont il dispose sur la région.
Pour l’hydrologue, l’occupation du sol, qui en outre détermine la rugosité de
surface, le renseigne sur une estimation des coefficients de ruissellement.
C’est à ce niveau que se révèle toute la sagacité de l’interprète !
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Régis Caloz et Claude Collet, ISBN 2-7605-1145-6Qu’est-ce qu’une image ? 19
Bibliographie
BLASER, T.J., R. CALOZ, G. WILLEMIN, C. COLLET et R.J.P. LYON (1991). Sensibilité
d’indices de textures aux résolutions spatiale et spectrale en milieux semi-urbains,
eV colloque sur les mesures physiques et signatures spectrales en
télédétection, Agence spatiale européenne, Courchevel, p. 619-625.
BONN, F. (1996). Précis de télédétection – Volume 2. Applications thématiques,
Sainte-Foy, Presses de l’Université du Québec/AUPELF, 633 p.
BONN, F. et G. ROCHON (1992). Précis de télédétection – Volume 1. Principes et
méthodes, Sainte-Foy, Presses de l’Université du Québec/AUPELF, 485 p.
COCQUEREZ, J.-P. et S. PHILIPP (1995). Analyse d’images: filtrage et segmentation,
Paris, Masson, 453 p.
COLLET, C. (1999). «Vers un système d’assistance à l’interprétation », dans
A. Bannari (dir.), La télédétection optique et radar et la géomatique pour la
gestion des problèmes environnementaux, Ottawa, Université d’Ottawa, p. 27-39.
HARALICK, R.M. (1979). «Statistical and structural approaches to texture »,
oProceedings of the IEEE, vol. 67, n 5, p. 786-804.
HARALICK, R.M., K. SHANMIGAM et I. DINSTEIN (1973). «Textural features for
image classification », IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics,
oSMC-3, n 6, p. 610-621.
HE, H. (2000). Multi-spectral satellite image classification using artificial neural
networks, thèse de doctorat, Fribourg, Université de Fribourg, 146 p.
MATHIEU, R. (1998). Érosion hydrique des sols granitiques de la cordillère côtière du
Chili central. Cartographie et utilisation de l’imagerie spatiale, thèse de doctorat,
Marne-la-Vallée, Université de Marne-la-Vallée, 187 p.
PUN, T. (1982). Simplification automatique de scènes par traitement numérique
d’image en vue d’une restitution tactile pour handicapés de la vue, thèse de
doctorat, Lausanne, École polytechnique fédérale de Lausanne, 157 p.
SIMONETT, D.S. et F.T. ULABY (dir.) (1983). Manual of remote sensing – Volume I :
Theory, instruments and techniques, Falls Church, Virginia, American Society
of Photogrammetry, 1232 p.
UNSER, M. (1984). Description statistique de textures: application à l’inspection
oautomatique, thèse de doctorat n 534, Lausanne, École polytechnique
fédérale de Lausanne, 202 p.
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Questions
1. Comment interprétez-vous la phrase suivante: «L’image numérique n’est
qu’une population statistique»?
2. Malgré l’exploitation très large de l’imagerie numérique, pourquoi dit-on que
l’information est très pauvre? Comment est-elle valorisée?
3. Quelles sont les informations strictement contenues dans l’image?
4. Par quels processus l’image numérique acquiert-elle de l’information et
rendelle possible l’identification des objets, des phénomènes présents à la surface
du sol?
5. Pourquoi fait-on appel à la notion de ton de gris dans le cadre d’une image
numérique de télédétection?
6. Quel contenu informatif interne à l’image permet de passer de la notion de
ton de gris à celle de texture?
7. Quel type de texture est présent dans les images de télédétection?
8. Qu’est-ce qui distingue un indice de texture du premier ordre de celui du
deuxième ordre?
9. Comment définir le paramètre de structure dans une image?
10. Quel contenu informatif de l’image permet de dériver des éléments du relief
terrestre ?
11. Quel est l’intérêt d’associer une image de télédétection à l’information
contenue dans une base de données géographiques (BDG)?
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Chapitre
3
L’image numérique
3.1. Définition et concepts
L’image numérique est, en première analyse, la transposition d’une image
analogique en valeurs numériques correspondant aux luminances mesurées
pour chaque pixel. Elle est produite soit par un radiomètre imageur, soit en
scannant une photographie ou toute autre image analogique. La représentation
d’une image numérique reste analogique; pour les images de télédétection,
l’objectif est de représenter une portion de l’espace géographique. Cependant,
cette similitude entre les deux types d’images cache une modification profonde
de la nature de l’information contenue dans chacun d’eux. Dans le cas
analogique, l’image est passive. L’extraction d’information repose sur la capacité de
l’interprète à associer les formes et les couleurs à des connaissances préalables
qu’il possède. L’élément de l’image est un ton de gris ou une couleur qui
s’évalue surtout de manière relative : tel point est plus sombre que son voisin !
Cette propriété ne permet pas une approche quantitative de la mesure de
luminance qu’est censé représenter l’élément de l’image.
Dans son principe, l’élément de l’image numérique exprime une
grandeur physique, la luminance exprimant l’énergie spectrale réfléchie ou émise
par une unité de surface du sol en direction du radiomètre. Nous verrons plus
loin que cette notion mérite divers commentaires. L’élément de l’image devient
manipulable individuellement et l’ensemble des éléments donne lieu à des
traitements statistiques. La troisième définition de l’image que nous avons
formulée au chapitre 2 rend compte de cette spécificité de la nature numérique
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22 Chapitre 3
de l’image. L’élément de l’image peut être considéré comme une information
élémentaire dans le sens défini par le mathématicien Shannon (cf. à ce propos
la définition de l’entropie formulée à la section 3.3.2).
Les traitements et les exploitations qui s’ouvrent pour l’image numérique
sont ainsi plus divers, plus riches que ceux autorisés par la nature analogique.
3.2. Structure de l’image numérique
La structure de l’image numérique de télédétection est en tout point semblable
à celle d’un fichier en mode image tel qu’il est défini en système d’information
géographique (SIG). Elle est divisée en deux parties: l’en-tête et la matrice
numérique de n lignes et m colonnes.
L’en-tête contient la métadonnée ou méta-information, c’est-à-dire toutes les
informations que le producteur de l’image juge utiles de fournir à l’utilisateur :
les informations relatives aux résolutions spatiale, spectrale et radiométrique,
aux caractéristiques du radiomètre, à l’orbite du satellite ainsi qu’à la date de
la prise de vue. Le traitement d’images ne porte pas sur ce fichier qui
n’intervient que pour l’interprétation et la mise en géoréférence. Le tableau 3.1
présente un extrait des informations fournies par le producteur pour une
image SPOT.
La matrice numérique est généralement formée de nombres entiers compris
entre 0 et 255. Chaque élément correspond, en mode discret, à une luminance
spectrale relative à une portion élémentaire du sol, le pixel ou tachèle.
IC =N()x =I(n,m) (3.1){}num., k i j
où I est la matrice image, num.
x est le pixel, CN()x sa luminance relative et I(n,m) la matricei,j ki,j
correspondante.
La gamme de 256 niveaux provient du fait que l’amplitude maximale du
signal de sortie du radiomètre est codée en huit bits ou un octet. Il existe des
images, notamment les images radar, codées en un nombre supérieur de bits,
par exemple les images de Radarsat et ERS1 et 2, sont codées en 16 bits.
L’image numérique est souvent multispectrale ou multibande. Il y a donc
un fichier image par bande. Une bande correspond à un intervalle de fréquence
∆ν ou de longueur d’onde ∆λ dans le spectre électromagnétique.
Si l’indice k désigne le numéro de la bande spectrale, chaque élément de
la matrice numérique exprime la luminance du pixel dans la bande k, il est
noté CN .k
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L’image numérique 23
TABLEAU 3.1
Extrait du contenu du fichier en-tête d’une image SPOT panchromatique
(www.spotimage.fr)
Header Record 1 Spectral Mode :
Sequence Number PAN
Scene GRS 304270/0 Revolution 066
Designator Number within
the Cycle
Scene Identifier S2H1930611 Pointing Mirror 13
021421 Step Value
Scene Center N0394741 On Board Gain
Latitude Number
Scene Center E1274100 Number of Image 6000
Longitude Pixels per Line
Line Number of 3000 Number of Lines 6000
Scene Center
Pixel Number of 3000 Interleaving BIL
Scene Center Indicator :
First Scene Corner N0400625 Number of 1
Latitude Spectral Bands
Scene Orientation 008.7 Cartographic
Angle Coordinates
Offset
Angle of R24.1 Reference Image 0
Incidence Coordinates
Offset
Sun Angle +131.4 Number of Lost 0
(Azimuth) Lines
Sun Angle 067.1 Number of Dead
(Elevation) Detectors
Mission ID SPOT2 Level 2 Model
Quality
Sensor ID HRV1 Relative 19930215
Calibration
Operation Date
Length of these 3960
Records
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