II - QUELS OUTILS SONT UTILISéS POUR L'OBSERVATION?
3- Complémentarité des plateformes et des instruments
Satellites, avions, drones... les différentes plateformes utilisées pour déplacer les capteurs au-dessus de la zone cible ont chacune leurs avantages et leurs inconvénients. Elles ne sont cependant pas concurrentes. Au contraire, leurs caractéristiques différentes permettent de générer chacune des données spécifiques, dont l'utilisation conjointe offre de nombreux avantages.
Par exemple, les satellites sont parfaitement indiqués pour l'observation régulière de grandes superficies. Les changements détectés de cette manière peuvent ensuite être examinés plus en détails à l'aide de capteurs hyperspectraux embarqués à bord d'avions ou de drones. Les drones peuvent aussi par exemple être utilisés pour observer les objets sous différents angles afin de créer des images encore plus détaillées à partir desquelles des modèles 3D peuvent être dérivés.
Des applications telles que le Global Human Settlement Layer (European Commission) et le World Settlement Footprint (ESA), qui fournissent des cartes des implantations humaines à l'échelle mondiale, utilisent à la fois des images RADAR (Sentinel-1) et optiques (Sentinel-2) dans leur méthodologie.
Indépendamment des images provenant de différentes plateformes, nous pouvons également combiner des données provenant de différents types de capteurs : RADAR ou LiDAR et optiques, haute et basse résolution, panchromatiques et multispectraux,... Par exemple, les images provenant de capteurs optiques sont généralement très bien adaptées pour générer automatiquement des cartes d'occupation du sol à l'aide d'algorithmes de classification d'images. Mais, lorsqu'il y a des nuages, ceux-ci masquent la surface de la Terre au capteur, empêchant l'observation régulière et complète de nombreuses zones. En revanche, les capteurs radar (SAR) émettent leur propre rayonnement micro-ondes qui n'est pas affecté par les nuages. Ces capteurs peuvent donc générer des images quelles que soient les conditions météorologiques et les conditions d'exposition au cours de la journée ou des saisons. Cela est très utile, par exemple, pour réaliser une cartographie en continu de vastes zones.
Représentation matricielle d'un modèle numérique de surface dérivé d'un nuage de points LiDAR (Kiuic, Mexique)
Les données LiDAR, par ailleurs, permettent de créer des modèles d'élévation spatialement détaillés. Il peut s'agir de la surface du sol uniquement (modèle numérique de terrain) ou de la surface du sol en incluant les objets qui s'y trouvent, tels que les arbres ou les maisons (modèle numérique de surface). Les nuages de points LiDAR sont cependant souvent difficiles à visualiser et à interpréter. Nous pouvons les transformer en une grille avec une échelle de couleurs pour représenter la hauteur, mais la représentation devient encore plus spectaculaire si nous "drapons" une image à haute résolution (par exemple une image composite en couleurs réelles, voir Compositions vraies et fausses couleurs) sur le nuage de points. Nous pouvons alors voir le terrain sous tous les angles comme si nous l'observions nous-mêmes à partir d'un hélicoptère.
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Image Pléiades (à gauche) et visualisation du terrain (à droite) drapées sur un modèle d'élévation dérivé de données LiDAR de la région de Puuc dans le Yucatan, au Mexique. La visualisation 3D du terrain reproduit l'ancien paysage culturel de Kiuic, avec les vestiges des structures Mayas. Voir également Le monde perdu des Mayas révélé par les satellites (projet STEREO LIMAMAL).
Finalement, il est toujours nécessaire de combiner les images de télédétection avec des données dites 'in situ' ou des observations de terrain. Ceci est indispensable d'une part pour calibrer les modèles scientifiques ou les algorithmes et d'autre part pour vérifier et ajuster les résultats obtenus si nécessaire.
Mesures in situ avec des spectromètres de terrain pour le projet Stereo BELAIR