Exercice 2 : Visualisation et observation des zones inondées provoquées par l'ouragan Katrina à la Nouvelle-Orléans - suite
Observez à nouveau l'image de SPOT.
9. Pouvez-vous délimiter les zones inondées de la ville ?
10. Expliquez brièvement comment les couleurs de l'image peuvent permettre de cartographier les zones inondées.
Classification dirigée
Vous allez maintenant classer l'image de SPOT. Ouvrez une nouvelle vue RVB et demandez-vous pourquoi il pourrait être utile d'éliminer quelques nuages à l'est, ainsi que le lac au sud à l'aide de la fonction Crop. Seules deux classes nous intéressent dans ce cas précis : les zones inondées et les zones non inondées. Vous allez procéder à une classification dirigée. La première étape consiste à sélectionner les champs de référence pour les éléments suivants :
Inondées
Non inondées
Lac Pontchartrain
|  | Image classée | |
Après avoir sélectionné ces champs de référence, utilisez l'algorithme du maximum de vraisemblance (Maximum Likelihood) pour classer l'image, en réglant le seuil sur 5.
| | | Image classée avec filtre de post-classification 3x3 appliqué |
Vous pouvez maintenant appliquer un filtre de post-classification : 3x3 ou 5x5 au choix. Vous pouvez également ajuster la table de conversion LUT afin de générer une image classée d'apparence plus naturelle, ce qui facilitera l'interprétation. Vous pouvez ensuite ajouter une légende.
| | Image classée avec une légende | |
Étudiez l'image classée. Évaluez la qualité de la classification.
11. L'image classée parvient-elle à faire ressortir correctement les zones inondées ?
12. Savez-vous pourquoi certaines zones ne sont pas rendues avec exactitude ?
Comparez votre carte classée avec des cartes de l'inondation trouvées sur Internet.
13. Pouvez-vous citer certains avantages de l'utilisation de la télédétection pour les phénomènes d'inondation dans d'autres régions du monde ?
14. En quoi les images satellites peuvent-elles être utiles pour les opérations de secours déclenchées après une catastrophe ?
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