ESAEducationAccueilMétéo et climatChangement globalLes catatastrophes naturelles
   
À propos d'Eduspace
Qu’est-ce qu’Eduspace?Les outils d’Eduspace
Sélectionnez votre langue
Principes de télédétection
Qu’est-ce que la télédétection ?La télédétection en détailléHistoire de l’observation de la Terre
Cartographie et données satellite
Orbites des satellitesSatellites d’observation de la Terre
Ressources
Multimedia
Earth images galleryImage GalleryVideo Gallery
Services
Contact usRecherche dans Eduspace
 
 
 
 
 
printer friendly page
A model with a grid
Modèle de carte avec une grille
Cartographie et données satellite
 
Introduction
 
Une carte peut donner une vue d’ensemble d’une vaste région géographique. Cependant, elle contient seulement des généralités et un niveau de détail limité sur la région concernée. En outre, le niveau dépend du point de vue de la personne qui a défini la carte et de l’objectif qu’elle visait.

Une carte thématique se limite souvent à l’illustration de la distribution spatiale d’une seule caractéristique, comme par exemple la température ou la densité de la population. Les cartes choropléthiques sont des cartes thématiques spéciales qui comptent de nombreuses similitudes avec les images numériques.  
 
Les méthodes de cartographie chorologique sont utilisées aujourd’hui dans le traitement des images numériques. Un exemple tout simple de cartographie des zones de peuplement peut illustrer cela. La densité de peuplement peut être cartographiée selon la méthode chorologique en déployant une grille sur une carte topographique. Les habitations sont ensuite comptées dans chaque carré.
 
 
Chorological matrix
Matrice chorologique
Matrice chorologique
 
Le résultat de ce comptage est une matrice chorologique constituée de nombres placés dans un système de coordonnées. La distribution géographique du peuplement est alors, en quelque sorte, numérisée, autrement dit, convertie en chiffres (=nombres), de telle sorte que l’ordinateur peut ensuite gérer les données produites. La compilation des statistiques de répartition des habitations donne une vue générale de l’ensemble.
 
 
Two classification examples based on a histogram
Deux exemples de classement
Histogramme
 
L’histogramme montre la répartition des données dans la matrice chorologique. Sur la base de l’histogramme, les données de l’image peuvent être divisées en différentes classes.

L’illustration montre deux exemples de classement basés sur l’histogramme représenté : un classement comporte quatre classes (agriculture, village, ville et autre), tandis que l’autre en comporte deux (rural et urbain).

L’on peut utiliser un histogramme pour tracer le nombre d’habitations dans chaque carré (0, 1, 2, etc., par exemple). Le modèle de la carte comporte une grille UTM sur laquelle sont superposés les nombres d’habitations dans chaque carré. Ces nombres servent de base à la matrice chorologique. La vue d’ensemble de l’histogramme sert de base à la définition de groupes significatifs : les carrés comportant 0 habitation peuvent, par exemple, être définis comme étant des zones de forêt et de loisirs, les carrés comportant 1 à 7 habitations peuvent être définis comme correspondant à des zones agricoles, les carrés comportant 8 à 11 habitations peuvent être définis comme étant des villages et, enfin, les carrés comportant plus de 11 habitations peuvent être définis comme des villes.
 
 
Suitable classification depends on the purpose of the map
Un classement adapté dépends de l'objet de la carte
Classification
 
Il incombe au cartographe de se définir un classement adéquat en fonction de l’objectif de la carte. Un classement peut toujours faire l’objet d’un débat et une même matrice chorologique peut servir de base à toute une variété de cartes. Le classement sélectionné est placé dans l’histogramme et chaque classe est hachurée, ombrée de gris ou colorée. Les carrés de la grille sont hachurés en fonction de leur classement (nombre d’habitations), produisant ainsi une carte thématique.
 
 
Classifications often require compromise
Un classement requiert souvent un compromis
Un classement requiert souvent un compromis – par exemple dans le cas de quatre classes, une zone de banlieue se voit attribuer le statut de village. Le nombre de classes est important. Le fait de disposer d’un système de classement comportant de nombreuses classes permet un niveau élevé de détail, de telle sorte qu’une distinction fine peut être opérée entre les carrés. En revanche, le fait de regrouper les carrés en un nombre réduit de (vastes) classes entraîne une perte de niveau de détail.
 
 
Images digitales
 
Une image numérique est une matrice chorologique. La taille des carrés de la grille et la résolution spatiale de l’image satellite dépendent du système qui fournit les données. De même, le nombre de classes est déterminé par la capacité du matériel à distinguer des variations. Les images numériques contiennent souvent 256 classes (chacune ayant une valeur numérique correspondant à leur numéro de classe), qui sont mises en correspondance exacte à l’aide d’un octet de l’ordinateur.

La matrice chorologique est chargée dans la machine et chaque carré de la grille est représenté par un point à l’écran, appelé pixel (= picture element, soit élément d’image). La valeur numérique de chaque carré de la matrice est transférée vers le pixel correspondant avec les mêmes coordonnées (x,y). A chaque pixel est attribuée une nuance de gris correspondant à la valeur du pixel. A présent, la matrice apparaît à l’écran sous forme d’image ou de carte thématique.
 
 
A digital image is a chorological matrix
Une image numérique est une matrice chorologique
Pendant de nombreuses années, les cartes étaient basées sur des photographies aériennes où les photos développées pouvaient être immédiatement exploitées en tant que cartes. En revanche, de nos jours, les scanners embarqués à bord des avions et des satellites permettent de plus en plus de mesurer la quantité de rayonnement électromagnétique provenant de la surface de petites aires (zones scannées).

A chaque zone scannée est attribué un nombre correspondant à la quantité de rayonnement. Les coordonnées géographiques de chaque zone étant également connues, une matrice chorologique est produite. Cette matrice peut faire l’objet de calculs (par exemple dans le cadre d’un traitement de l’image) et, de même, les directions peuvent être manipulées en attribuant des couleurs/nuances de gris aux valeurs des pixels (classement).

La carte peut ainsi être manipulée à l’infini, d’autres sources de données/cartes peuvent être ajoutées, soustraites, multipliées ou divisées. Ces techniques, rassemblées sous le nom de traitement de l’image, sont employées dans la manipulation des vastes matrices chorologiques produites par la télédétection par satellite.

Aujourd’hui, les données de ce type constituent une source essentielle pour la cartographie. La télédétection et le traitement de l’image numérique sont des techniques rapides et peu onéreuses qui permettent de disposer de cartes à jour. Elles constituent des outils nécessaires pour la recherche en vue de la cartographie temps réel, locale et mondiale, des bouleversements qui affectent notre environnement.
 
 

 


 
 
 
   Copyright 2000 - 2014 © European Space Agency. All rights reserved.