IV - DES DONNéES à L'INFORMATION
3- COMMENT mettre en évidence certaines caractéristiques?
3.2- Rapports spectraux (Indices)
Nous pouvons nous représenter les images de télédétection comme un ensemble de grilles numériques (matrices) composées d'un certain nombre de lignes et de colonnes. Chaque canal spectral est représenté par une grille distincte. Ainsi, une image multispectrale comportant un nombre k de canaux spectraux et composée de n pixels de haut et m pixels de large est constituée de k grilles de n lignes sur m colonnes. Les chiffres indiqués pour certains pixels de la grille représentent la réponse spectrale observée de la partie de la surface terrestre correspondant à la position de la cellule de la grille (voir Qu'est-ce qu'une image numérique).
Source: Planetscope Visual Mosaic - NICFI Satellite Data Program (Planet University)
Le grand avantage de la nature numérique et matricielle des données de télédétection dans des matrices réside dans le fait que ces données peuvent être utilisées pour effectuer des calculs entre les canaux (par exemple, des multiplications de matrices) et que les ordinateurs (et en particulier les processeurs graphiques) peuvent effectuer ces calculs très rapidement.
En effectuant, pour chaque pixel, des opérations mathématiques plus ou moins complexes faisant intervenir les valeurs numériques observées pour ce pixel dans les différentes bandes spectrales, nous pouvons dériver des indices spectraux qui peuvent être très utiles pour l'analyse des données de télédétection.
On pourrait par ex. 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.
Les indices les plus couramment utilisés sont ce qu’on appelle des indices de différence normalisée (NDI : Normalized Difference Indices).
Un NDI est défini comme le rapport de la différence entre les valeurs de réflectance spectrale de deux bandes et la somme de ces mêmes valeurs :
| NDI= (ρ1 - ρ2) / (ρ1 + ρ2) |
où ρ1 et ρ2 sont les réflectances pour deux canaux spectraux spécifiques. Le dénominateur fournit une normalisation du degré de rayonnement.
Un NDI correspond en fait au calcul d’une nouvelle matrice d'image qui nous permet de mettre en évidence ou d'étudier certaines caractéristiques de la surface de la Terre. Les NDI les plus couramment utilisées servent à étudier la présence ou les caractéristiques de la végétation, de l'eau, du sol ou de la neige.
Le NDI le plus utilisé est probablement le NDVI (Normalised Difference Vegetation Index), un indice de végétation calculé comme suit :
| NDVI= (NIR - R) / (NIR + R) |
où NIR est la réflectance dans le canal proche infrarouge et R la réflectance 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 infra-rouge, 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.
Le NDVI est un indice simple utilisé pour déterminer la présence de végétation et la distinguer d’autres surfaces comme le bâti. Il s’agit également d’un indicateur de l'état de santé de la végétation basé sur la façon dont les plantes reflètent certaines longueurs d'onde. En effet, la chlorophylle d'une végétation saine réfléchit davantage la lumière proche infrarouge et verte tout en absorbant la lumière bleue et rouge.
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L'indice NDVI prend des valeurs entre -1 et 1. Les valeurs négatives correspondent à l'eau et les valeurs autour de 0 correspondent généralement à un sol nu, de la roche, du sable ou des bâtiments. Les valeurs positives peu élevées représentent généralement de l'herbe, des arbustes ou une végétation peu vigoureuse, tandis que les valeurs élevées représentent, par exemple, des arbres et des cultures agricoles en bonne santé et à forte activité photosynthétique.
L'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) illustré ci-dessus a été calculé à partir de la bande 8 (proche infrarouge) et de la bande 4 (rouge) d'une image Sentinel-2 prise au-dessus de Bruxelles le 2 mai 2022. Le tissu urbain densément bâti avec des valeurs NDVI faibles contraste clairement avec les valeurs élevées de la forêt de Soignes au sud-est, ainsi qu’avec les parcs urbains et les quelques terres agricoles végétalisées au nord-est. Credit European Union - Contains modified Copernicus Sentinel data 2022 processed with Sentinel Hub EO Browser
En plus du NDVI, d'autres NDI sont également utilisés, tels que le NDWI (Normalized Difference Water Index), le SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), le NDSI (Normalized Difference Snow Index),...
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Quelques indices de différence normalisés calculés sur des images Planet NICFI du Mekong au Cambodge. NDVI (à gauche), NDWI (au centre) et MSAVI2 (modified soil- adjusted vegetation index - une variante du NDVI corrigée pour l'influence de la réflectance du sol dans les zones à faible végétation). Source des données : Planet University. Visualisations réalisées avec Sentinel Hub EO Browser.