Analyse du bocage par imagerie de télédétection · 2017. 12. 7. · Analyse comparative des...
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Analyse du bocage par imagerie de télédétection :
Comparaison à l’analyse manuelle
Dr Ludovic Journaux
En collaboration avec David Michelin
Comité de pilotage du Réseau Bocages de Bourgogne du 4/12/2015
Contexte
• L’étude du réseau Bocages de Bourgogne est une étude de grande ampleur
• La description manuelle du bocage et/ou l’extraction d’information sur ce dernier pose de nombreux problèmes: – La subjectivité de l’expert lors de l’analyse
– La mauvaise reproductibilité du protocole d’extraction
– Le coût financier, temporel et humain
Problématique
Est-il possible d’extraire automatiquement de l’information pertinence sur le bocage à partir d’images de télédétection?
Objectifs
• Protocole méthodologique adapté à l’analyse du bocage à travers les outils de traitements d’images de télédétection
– Linéaires bocagers
– Types de connexions des bocages (connexions de type 0 ou L ou T ou X ou plus)
Objectifs
• Comparaison des résultats :
Analyse d’images versus données mesurées manuellement
Sites d’études
47 sites représentatifs du réseau bocager régional
Pour chaque site :
• Linéaires bocagers
• Types de connexions des bocages (connexions de type 0 ou L ou T ou X ou plus)
« A. LECA, Caractérisation des bocages de Bourgogne au regard des enjeux de biomasse et de biodiversité, Agrosup Dijon, 2013. »
Choix des images de télédétection • Une image de télédétection c’est quoi?
Œil humain
Image
Capteur
Réflectance
Chaque pixel possède un spectre associé, utilisable pour étudier les caractéristiques des matériaux de surface
Dimension spectrale
Choix des images de télédétection
• Objectif : détecter et extraire les pixels représentatifs du bocage sur les images
Choix des images de télédétection • Résolution spectrale de l’image
– Prendre compte la présence de nombreuses espèces végétales
Proche infrarouge (750 et 900 nm)
Choix des images de télédétection • Résolution spatiale de l’image
= plus petit détail distinguable
= Résolution spatiale
Valeur numérique en niveau de gris
= Intègre toutes
les entités de la surface au sol couverte par le pixel
Le pixel
Choix des images de télédétection
• à la dimension de l’objet recherché
Echelle d'analyse
Adaptée : • à la dimension du site d’étude
• BD ORTHO IRC de l'IGN
– résolution spatiale de 50 cm
– Bande spectrale dans le proche infrarouge
Choix des images de télédétection
200 images sur les 47 sites
Extraction du bocage • Opération de binarisation
Extraction du bocage
• Elimination des informations arborées
Extraction des paramètres
• Extraction des linéaires par squelettisation
Extraction des paramètres
• Extraction des points d’intérêts par morphologie mathématique
Fins de sections Connexions de type 0
Intersections et changements de direction
Extraction des paramètres • Extraction des connexions
Extraction des paramètres • Extraction des connexions
connexions en L, T, X ou plus
Analyse comparative des résultats
• Linéaires (terrain Vs automatique)
R² = 0,9173
y = 1,0126x - 364,66
0
5000
10000
15000
20000
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000
vale
urs
de
s lin
éai
res
imag
e (
m)
valeurs des linéaires terrain (m)
test t de Student (p= 0,79)
R² = 0,9173
pas de différence significative
Analyse comparative des résultats • Connexions de type 0
y = 1,1448x + 6,7996 R² = 0,4089
0
20
40
60
80
100
120
0 5 10 15 20 25 30 35
no
mb
re d
e c
on
ne
xio
n d
e t
ype
0 (
auto
mat
iqu
e)
nombre connexion de type 0 (manuel)
R² = 0,4089
test t de Student (p= 0,003)
Binarisation: les linéaires sont parfois fortement fragmenté passant d’un linéaire continue à un linéaire fragmenté
différence significative
Analyse comparative des résultats • Connexions de type L
y = 0,7782x + 0,1327 R² = 0,6714
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
con
ne
xio
ns
de
typ
e L
(au
tom
atiq
ue
)
connexions de type L (terrain)
R² = 0,6714
test t de Student (p= 0,43)
Il existe un plus faible écart sur les images avec peu de connexions en L par rapport celles en contenant beaucoup plus
pas de différence significative
Analyse comparative des résultats
• Connexions de type T
y = 0,9195x + 0,2334
R² = 0,8632
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
con
ne
xio
ns
de
typ
e L
(au
tom
atiq
ue
)
connexions de type T (terrain)
R² = 0,8632
test t de Student (p= 0,8)
pas de différence significative
Analyse comparative des résultats
• Connexions de type X
y = 0,5076x + 0,0732
R² = 0,3352
0
1
2
3
4
5
6
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5
con
ne
xio
ns
de
typ
e L
(te
rrai
n)
connexions de type X (terrain)
test t de Student (p= 0,3)
R² = 0,3352
pas de différence significative
Conclusion
• Objectif : démontrer la capacité des outils de traitement d’image à extraire «efficacement» un ensemble de paramètres représentatif des réseaux bocager
Conclusion
• Les outils offrent de bon résultats pour la majorité des paramètres
– Linéaires
– Connexions de type 0
– Connexions de type L
– Connexions de type T
– Connexions de type X
Perspectives d’améliorations • Qualité des images
Présence d’ombres portées jouent un rôle perturbateur dans la bande du proche infra rouge
BD ORTHO IRC
Images prises durant des périodes d’activité chlorophyllienne maximum
Perspectives d’améliorations
• Qualité des images
– Approche multi dates
– Approche multi-spectrale (900 à 1000 nm)
Merci de votre attention!