Interprétation visuelle

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Traitement d'images

 

Interprétation visuelle

Toute image a besoin d'un interprète

A l'origine de la télédétection, quand seules les photographies aériennes existaient, il n'était même pas question d'images numériques ni de procédures de classification par ordinateur. Les photos étaient analysées par des interprètes expérimentés qui au moyen de papier-calque et de crayons de couleurs en extrayaient une quantité considérable d'information.

Si les premières images obtenues à partir de satellites étaient en fait également des photographies, elles ont très vite été supplantées par les images numériques et on a parallèlement développé les méthodes d'analyse correspondantes, basées sur l'usage d'ordinateurs puissants. On a alors assisté à un développement parallèle de deux filières de traitement. D'une part, les photos aériennes analogiques (= non numériques) traitées par interprétation visuelle, et d'autre part les images satellitaires, en format numérique, traitées sur ordinateur. En fait, cette séparation est purement artificielle et il est tout à fait possible d'interpréter visuellement des images obtenues par voie numérique à partir d'un satellite, tout comme il est possible de numériser une photo aérienne et de lui appliquer des traitements numériques d'image.

La différence fondamentale entre les deux approches saute aux yeux: les méthodes de classification numériques attribuent à chaque pixel de l'image un type de matériau de couverture, en fonction de sa signature spectrale.En interprétation visuelle, l'opérateur base son analyse sur la couleur des objets (c.-à-d. également sur leur signature spectrale), mais il tient également (et surtout) compte de la forme et de la taille des objets, ainsi que de leur disposition mutuelle dans l'image.

S'il est normal de confondre, dans une classification supervisée numérique, l'asphalte d'une route avec le recouvrement d'un toit goudronné, une telle confusion est inconcevable par interprétation visuelle, tant les formes des objets correspondants sont différentes.

De plus, alors que la classification supervisée des signatures spectrales doit se cantonner à reconnaître des types de couverture, l'interprétation visuelle peut aller beaucoup plus loin et identifier par exemple la fonction de certains bâtiments, des pratiques agricoles, la structure des réseaux de communications, etc.

Sur cette interprétation de l'image des lacs de l'Eau d'Heure, on a délimité de manière assez détaillée les massifs forestiers et on a fait la distinction entre les surfaces de sol nus liées aux pratiques agricoles et les zones urbanisées. Par contre, la classification des zones cultivées reste volontairement très grossière, puisqu'on a seulement distingué les zones de l'image où les parcelles cultivées sont majoritaires (en jaune) des zones où les herbages dominent (en vert clair).

Ces résultats sont assez différents de ceux qu'on obtient par classification numérique au niveau des pixels, mais elle correspond souvent davantage aux besoins des utilisateurs. Il est évidemment possible de combiner les deux approches, pour par exemple classer les affectations "naturelles" par classification supervisée et extraire les zones bâties, le réseau routier, etc. par interprétation visuelle.

Le principal inconvénient de la photo-interprétation est qu'elle est assez fastidieuse, et que pour être efficace, elle doit être menée par des interprètes très expérimentés. Depuis quelques années, il est possible d'utiliser le potentiel des ordinateurs pour effectuer de la photo-interprétation assistée par ordinateur.

A l'inverse, certains concepts utilisés pour l'interprétation visuelle (reconnaissance de forme, analyse de textures, etc.) commencent à être exploités dans les programmes informatiques d'analyse d'image, mais ils requièrent une puissance de calcul considérable et les résultats sont encore très partiels.