VisioTerra est impliquée dans toute la chaine de valeur de l'observation de la Terre, de l'expertise pour les agences spatiales à la mise en œuvre d'applications pour les utilisateurs finaux.
Cette newsletter vous présente deux exemples d'application :
SIG BIOPALT v2 - Des scènes des satellites Sentinel intégrées dans un SIG (Système d'Information Géographique) pour le projet BIOPALT(Biosphère et Patrimoine du Lac Tchad) coordonné par l'UNESCO
LU/LC Forécariah - L'évolution des classifications d'occupation du sol entre 2011 et 2018 dans la préfecture de Forécariah (Guinée) à partir de scènes des satellites Landsat 5 et Sentinel-2
SIG BIOPALT v2 Système d'Information Géographique
du projet BIOPALT de l'UNESCO
Toponymie et occupation du sol
Fig.1: Configuration d’accueil montrant le modèle numérique de terrain sur l’aire étendue du bassin étendu (à gauche) et villes et voies d’accès sur l’aire du bassin CBLT (à droite).
Fig.2: Carte d'occupation du sol Sentinel-2 (ESA 2016) et les aires protégées sur le bassin.
Fig.3: Cartes des voies d’accès OSM (à gauche), des niveaux de sécurité en juin 2016 (au milieu), des écorégions globales et des lieux de culture de spiruline au Tchad (à droite).
Hydrologie
Fig.4: Carte des étendues d’eau, isohyètes, nappes souterraines, aire des faibles précipitations.
Fig.5: Carte de vulnérabilité et recharge des eaux souterraines, nappes souterraines, bassins et réseaux hydrographiques.
LU/LC Forécariah Classifications de l’occupation du sol
à partir de Landsat-5 et de Sentinel-2
Traitement interactif par VtWeb
des données Landsat-5 et Sentinel-2 pile_2D
Les bandes spectrales de l’instrument MSI (Multi-Spectral Instrument) à bord des satellites Sentinel-2 ont été choisies pour assurer la continuité des observations de la famille des satellites Landsat-4/5/7/8. L’instrument MSI possède cependant plus de bandes spectrales et atteint une meilleure résolution spatiale (10 m et 20 m pour les bandes visible et infrarouge respectivement contre 30 m pour toutes les bandes multispectrales de Landsat).
Cette continuité permet d’assurer la poursuite de l’inventaire de l’occupation du sol pour produire des cartes de LU/LC (Land Use / Land Cover).
Ces données sont accessibles via VtWeb et peuvent être interactivement traitées pour ajuster différentes compositions colorées, appliquer des filtres, partager ou exporter les vues…
Ces scènes Landsat-5 et Sentinel-2 sont traitées par des méthodes de classification supervisées. Ici 20 classes ont été spécifiées par le client. Les experts de VisioTerra ont délimité une dizaine de parcelles par classe ; chaque parcelle restant invariante (c.à.d. ayant la même classe) en 2011 et 2018.
Deux méthodes de classification ont été employées : -maximum de vraisemblance et -machine learning pour produire des arbres de décision.
Des matrices de confusion (à gauche) permettent de contrôler la reconnaissance automatique voire d’évaluer la pertinence des parcelles d’apprentissage.
Enfin la matrice des changements (à droite) recense les passages des pixels d’une classe à l’autre entre 2011 et 2018.
Fig.14: Classification par maximum de vraissemblance de Landsat-5 TM (haut) et Sentinel-2 MSI (bas). animation_GIF
Les opinions exprimées dans ce document reflètent uniquement les résultats des travaux et l'opinion de VisioTerra.
The views expressed herein reflect solely the results of the works and the opinion of VisioTerra.
