Classification

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Traitement d'images

 

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Des objets de nature similaire ont des propriétés spectrales similaires. Cela signifie que le rayonnement électromagnétique réfléchi par des objets de même type est globalement ressemblant et que ces objets auront donc des signatures spectrales proches. Comme les signatures spectrales des objets observés par les satellites sont traduites sur les images numériques par différentes couleurs, les images d'objets de même nature apparaîtront donc dans des couleurs proches.

Cette propriété est utilisée depuis longtemps pour l'interprétation des photographies aériennes et des images fournies par les satellites d'observation de la Terre. L'interprète regroupe dans une même catégorie tous les objets d'une image qui lui semblent avoir la même couleur ou une couleur proche.

Puisque dans une image numérique, les couleurs ne sont en fait qu'une transposition conventionnelle de valeurs numériques, il est également possible d'exploiter la puissance de calcul d'un ordinateur pour classer les pixels en fonction de leurs valeurs numériques, c'est à dire en fin de compte en fonction des propriétés spectrales des objets correspondants. C'est le principe de base des classifications d'image.

De leur orbite, les satellites ne "voient" que la partie supérieure de l'enveloppe externe des objets. Par exemple, le satellite ne "voit" d'une maison que son toit. Il pourra donc au mieux, classer les bâtiments en fonction des matériaux de couverture des toits, alors que l'interprète est probablement plus intéressé par la fonction du bâtiment (résidentiel, commercial, industriel, etc.).

Cette limitation est surtout gênante pour identifier les éléments artificiels du paysage. L'analyse des signatures spectrales des objets s'avère nettement plus pertinente lorsqu'il s'agit d'analyser les sols, les cultures, la végétation naturelle, etc. Il est très important de tenir compte de ce principe de base lorsqu'on définit les catégories d'une classification, qui devrait toujours se baser sur les types de couverture ("land-cover") plutôt que sur les modes d'utilisation du sol ("land-use"). Par exemple, une aire de stationnement et le toit goudronné d'un bâtiment correspondent à des modes d'occupation du sol très différents, mais ils ont des signatures spectrales tellement proches qu'ils seront vraisemblablement classés dans la même catégorie de type de couverture.

Pour illustrer les différentes méthodes de classification, nous utiliserons un extrait d'une image enregistrée le 15 Mai 1992 par le capteur Thematic Mapper du satellite Landsat 4. L'extrait choisi correspond à la région du barrage de la Plate-Taille et des lacs de l'Eau d'Heure (région de Philippeville). L'image de référence est une composition colorée de type infrarouge "fausses couleurs" associant les canaux proche infrarouge, rouge et vert du satellite respectivement aux couleurs rouge, verte et bleue du système d'affichage.

Sur une telle composition, les lacs de l'Eau d'Heure apparaissent en bleu très foncé (presque noir), et les routes et zones habitées sont en gris-bleu assez sombre. Les forêts de feuillus, dominantes dans la région, sont en rouge foncé, et les quelques parcelles de résineux apparaissent en brun plus foncé.

Sur cette image du mois de mai, les plantes herbacées des prés de fauche et pâtures sont très verts et ils réfléchissent une grande quantité de rayonnement infrarouge, ce qui explique que sur cette composition colorée, ils apparaissent en rouge vif. A cette saison, la plupart des champs cultivés plantés en céréales ont déjà une couleur dorée et ne réfléchissent plus le rayonnement infrarouge. Sur la composition colorée, ils apparaissent en bleu clair. Quelques champs ont déjà été fauchés, et le regain apparaît en rose pâle sur l'image.

La recherche en télédétection a développé de nombreuses méthodes permettant de classer des images numériques en fonction des propriétés spectrales des objets présents dans l'image.