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| | | | | | | Présentation de la région de Bardia - Traitement des images - partie 7
Cet exercice est divisé en huit parties et nécessite l'utilisation de LEOWorks.
Classification dirigée
La classification dirigée repose sur une méthode statistique utilisant des champs de référence qui représentent les différentes classes de couverture du sol. Chaque classe de couverture du sol possède sa propre signature spectrale. La classification dirigée intègre les données humaines pour la sélection des champs de référence des différentes classes de couverture du sol. Pour chaque type de couverture du sol à classer, il faut définir au moins un champ de référence. LEOWorks permet d’évaluer tous ces champs de référence et affecte chaque élément de l'image (pixel) à l'une des classes données des types de couverture du sol.
Si tu ne maîtrises pas complètement le logiciel LEOWorks, consulte les sections correspondantes du didacticiel et utilise le bouton Aide.
Pour garantir un résultat de classification précis, plusieurs champs de référence peuvent être sélectionnés pour chaque type de couverture du sol. Consultez le image ci-après pour voir la couverture du sol et son emplacement.
La couverture du sol de la partie ouest du parc national de Bardia (2002)
Nous allons utiliser le spectre entier des bandes Landsat. Pour cela, ouvre les images:
- Bardia_landsat_2002_band_1.tif
- Bardia_landsat_2002_band_2.tif
- Bardia_landsat_2002_band_3.tif
- Bardia_landsat_2002_band_4.tif
- Bardia_landsat_2002_band_5.tif
- Bardia_landsat_2002_band_7.tif
...et pour sélectionner les champs de référence, ouvre également
- Bardia_landsat_2002_and_453.tif
Clique sur Bardia_landsat_2002_band_453.tif et sélectionne Multivariate Analysis>Supervised Classification>Select Training Fields.
Sélectionne Draw Polygon dans la barre d'outils.
Commence avec la forêt de Sal (Shorea robusta) pour la sélection des champs de référence. Trace un polygone dans la partie nord-ouest et nomme la classe 'Forêt de Sal'. Trace d’autres polygones au Sud et à l’Est et nomme la classe 'Forêt de Sal'. Fais la même chose avec toutes les autres classes.
Les classes de couverture du sol sont:
- Sal Forest (Forêt de Sal)
- Mixed Hardwood Forest (Forêt d’arbres feuillus)
- Dry River Bed (Lit de fleuve asséché (en blanc sur l’image Landsat)
- Flood Plain Grassland (Prairie de plaine d’inondation)
- Riverine Forest (Forêt fluviale)
- Wooded Grassland (Prairie complantée)
- Agricultural Field (Champ agricole)
- River (Fleuve)
- Shadow (mainly Hill Deciduous Forest) (Ombre - essentiellement forêt d’arbres à feuilles caduques)
- Hill Deciduous Forest (Forêt d’arbres à feuilles caduques)
Va dans Multivariate Analysis>Supervised Classification>Maximum Likelihood et sélectionne toutes les bandes de l’image Landsat 2002.
Règle l’option Threshold Value sur '5%'.
Là encore, il est conseillé de changer les couleurs des résultats de la classification pour en simplifier l’interprétation.
Va dans Image>Add Legend et vérifie la combinaison des couleurs et des noms de classes.
Va dans Edit>Look Up>Table et sélectionne la couleur de la classe 'Forêt de Sal'. Choisis le vert foncé. Change toutes les autres couleurs de la même façon.
Enregistre la classification sous le nom 'Bardia_Landsat_2002_maximlike.tif' dans ton dossier Bardia.
1. Observe bien l’image classée et décris tes impressions.
2. L’image classée correspond-t-elle aux images en fausses couleurs?
3. Quelles couvertures du sol sont bien représentées et lesquelles le sont moins?
4. Compare la classification dirigée avec la classification non dirigée. Décris les avantages de la classification dirigée. Quelles parties en particulier sont meilleures?
5. Quel type de couverture du sol est absent ou sous-représenté dans la classification dirigée?
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