| Les Indices | |
| La nature numérique des données
de télédétection se prête particulièrement
bien à des opérations entre canaux. Le principe de ces
opérations est d'effectuer, pour chaque pixel, des opérations
mathématiques plus ou moins complexes faisant intervenir les
valeurs numériques observées pour ce pixel dans les
différentes bandes spectrales.
Par exemple, on pourrait calculer la somme des valeurs spectrales d'une image à trois composantes: le calcul s'effectue pour chaque pixel, et le résultat est stocké dans une image numérique ayant le même nombre de pixels que les images de base.Dans certains cas, le résultat des opérations peut être négatif, ou dépasser 255, qui est la valeur maximale que peut gérer un système de traitement d'images. On aura alors recours à des coefficients multiplicateurs et/ou à l'ajout d'une constante. Par exemple, si les 2 composantes A et B varient chacune entre 0 et 255, alors C= (A-B) x 0,5 + 127 sera certainement compris entre 0 et 255. |
|
|
Voici ci-contre le résultat de l'opération
suivante appliquée sur la photo de la fusée Ariane:
rouge - (255 - vert). |
|
|
Un très grand nombre d'indices plus ou moins
sophistiqués ont été développés
spécifiquement pour l'analyse des données de télédétection.
Un des plus connus est l'indice de végétation (Normalised
Difference Vegetation Index). Dans sa forme la plus utilisée,
il se calcule comme suit: |
|
 Avec IR: valeur du pixel dans le canal proche infrarouge et R: valeur du pixel dans le canal rouge. |
|
| Pour comprendre le principe de cet indice, on se
souviendra que la signature spectrale de la végétation
est très particulière, car elle montre un pic très
marqué dans le proche infrarouge, et une réflectance
moindre dans le rouge. |
 |
| Le dénominateur de la formule
sert à diminuer l'effet de l'éclairement différentiel:
la signature spectrale d'un même objet garde globalement la
même allure, mais est décalée vers le haut lorsque
l'objet est mieux éclairé (objet 1).
Le calcul de la simple différence IR-R est très sensible à la différence d'éclairement global, alors que la différence normalisée est constante. Cet indice est très efficace pour déterminer la présence de végétation, mais il peut également servir à évaluer l'importance de la biomasse végétale ainsi que l'intensité de l'activité de photosynthèse. |
|
 |
|
| Dans l'exemple ci-dessous, on a utilisé
une image Thematic Mapper de la région sud-est de Bruxelles.
L'image de gauche donne une référence spatiale, et l'image de droite correspond à l'indice de végétation (normalisé), calculé à partir des bandes TM4 (proche infrarouge) et TM3 (rouge). Pour améliorer la lecture de cette image, on l'a représentée en pseudocouleurs, allant du bleu pour les valeurs basses de l'indice de végétation au rouge, pour les valeurs les plus élevées. Dans la partie inférieure de l'image, un gradient de teintes indique la succession des couleurs utilisées pour cette représentation. La partie nord-ouest de l'image correspond à la zone densément urbanisée du SE de Bruxelles (Etterbeek). Constituée pour une large part de bâtiments et de voirie, l'indice de végétation est globalement très bas dans cette zone. Cependant, les grands parcs du Cinquantenaire, le campus de l'ULB-VUB et le parc de Woluwé ressortent remarquablement de l'image de l'indice de végétation, comme autant "d'îlots verts" dans le tissu urbain. Le forêt de Soignes apparaît logiquement comme une grand massif végétal, aux fortes valeurs d'indice de végétation. Les autres valeurs élevées de l'indice correspondent à de plus petits bois, ou à des zones de prairie / herbages (au sud de Waterloo et au sud de La Hulpe). Les plans d'eau de la Hulpe et le lac de Genval se distinguent remarquablement, par les très basses valeurs de l'indice de végétation, alors qu'il est assez difficile de les identifier sur l'image de gauche (composition colorée en "vraies" couleurs). |
|
|
|
|
