APPORTS DE LA TELEDETECTION A L’ETUDE DE LA DYNAMIQUE …

1

UNIVERSITÉ D’ANTANANARIVO -----------------

ÉCOLE SUPÉRIEURE POLYTECHNIQUE D’ANTANANARIVO -----------------

DÉPARTEMENT INFORMATIONS GEOGRAPHIQUE ET FONCIERE

Mémoire de fin d’études en vue de l’obtention du Diplôme d’Ingénieur

Intitulé :

APPORTS DE LA TELEDETECTION A L’ETUDE DE LA DYNAMIQUE URBAINE

Cas de la Commune Urbaine d’Antananarivo

Présenté par :

Nathalie HERINIRINA

le 11 novembre 2009

Promotion 2008

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UNIVERSITÉ D’ANTANANARIVO -----------------

ÉCOLE SUPÉRIEURE POLYTECHNIQUE D’ANTANANARIVO -----------------

DÉPARTEMENT INFORMATIONS GEOGRAPHIQUE ET FONCIERE

Mémoire de fin d’études en vue de l’obtention du Diplôme d’Ingénieur

Intitulé :

APPORTS DE LA TELEDETECTION A L’ETUDE DE LA DYNAMIQUE URBAINE

Cas de la Commune Urbaine d’Antananarivo

Présenté par :

Nathalie HERINIRINA

le 11 novembre 2009

Devant la commission d’examen formée de

Président : Monsieur RABETSIAHINY, Chef de Département Informations Géographique

et Foncière Examinateur : Monsieur Narizo RAHAINGOALISON, Chargé de Mission Base de données et Informations Géographique, FTM

Rapporteurs : Professeur Pascal RAMANANTSIZEHENA, Directeur de l’Ecole Supérieure

Polytechnique d’Antananarivo Monsieur Solo LI HAN TING, Enseignant à l’Ecole Supérieure Polytechnique d’Antananarivo

1

« Quand l’homme n’aura plus de place pour la nature, peut-être la nature n’aura-t-elle plus de

place pour l’homme. »

Stefan Edberg

« Vivons simplement pour que d’autres puissent simplement vivre. »

Ghandhi

Remerciements

Je tiens à remercier au terme de cette étude, tous ceux qui ont, de près ou de loin, aidé à

concrétiser ce travail.

Mes plus sincères remerciements vont tout d’abord à Pascal RAMANANTSIZEHENA, Directeur de l’Ecole Supérieure Polytechnique d’Antananarivo et directeur de ce mémoire. Qu'il trouve dans ces quelques lignes l'expression de toute ma sympathie.

Merci à Monsieur Solo LI HAN TING, mon encadreur, pour ses orientations, son écoute,

le partage de son savoir et l’attention qu’il a porté à mon travail. Je lui suis très reconnaissant

pour m’avoir épaulé dans le maniement des logiciels.

Je tiens ainsi à remercier les membres de jury :

- Monsieur RABETSIAHINY, qui, malgré ses occupations, nous a fait un grand honneur de

présider le jury de ce mémoire.

- Monsieur Narizo RAHAINGOALISON, examinateur pour avoir accepté d’affecter un

temps à ce modeste travail et de l'attribuer des remarques et des corrections très

intéressantes.

Merci également à tous les enseignants du département ‘’Informations géographiques et

foncières’’ pour leurs compétences et leur disponibilité.

Je tiens aussi à remercier tout le personnel de la BDA de m’avoir fourni les données

nécessaires pour réaliser ce travail. Je les remercie aussi pour leurs accueils chaleureux et leur

gentillesse.

Enfin, je remercie ma famille et mes amis pour leur soutien et leurs encouragements.

ii

Table des matières Remerciements .................................................................................................................................. i

Table des matières ........................................................................................................................... ii

Liste des figures .............................................................................................................................. v

Liste des tableaux ............................................................................................................................ vi

Liste des abréviations .................................................................................................................... vii

Introduction générale ........................................................................................................................ 1

1.1 Contexte générale et problématique ..................................................................................... 1

1.2 Objectifs ............................................................................................................................... 2

1.3 Hypothèses de travail ........................................................................................................... 2

1.4 Plan suivi pour la rédaction .................................................................................................. 3

Synthèses bibliographiques ........................................................................................................... 4

2.1 La croissance urbaine ........................................................................................................... 4

2.1.1 Urbain ............................................................................................................................ 4

2.1.2 La croissance urbaine .................................................................................................... 5

2.1.3 Le développement urbain durable [24] .......................................................................... 5

2.2 Généralités sur la télédétection ............................................................................................ 6

2.2.1 Principes de la télédétection .......................................................................................... 6

2.2.2 La correction des erreurs et le géoréférencement des images ..................................... 10

2.2.3 La notion de précision planimétrique et échelle d’utilisation des images satellitaires ................................................................................................................................................ 11

2.2.4 La notion d’Unité Minimale de Collecte ...................................................................... 11

2.2.5 Méthodes d’analyses d’images de télédétection .......................................................... 12

2.2.6 Les algorithmes de classification d’images ................................................................. 13

2.2.7 La classification ECHO [12] ........................................................................................ 15

2.2.8 Évaluation de la qualité de la classification des cartes obtenues par télédétection .... 16

2.3 Télédétection et limites urbaines ......................................................................................... 18

2.3.1 Introduction .................................................................................................................. 18

2.3.2 Données pour des études urbaines ............................................................................... 19

2.3.3 Limites de la télédétection pour des études urbaines ................................................... 21

2.4 Méthodes de classification d’images utilisées en études urbaines ..................................... 21

La limite de la commune urbaine d’Antananarivo ................................................................... 23

3.1 Présentation de la zone d’étude .......................................................................................... 23

3.1.1 Population .................................................................................................................... 24

iii

3.1.2 Facteurs humains ......................................................................................................... 25

3.1.3 Climat et végétation ..................................................................................................... 26

3.1.4 Géomorphologie ........................................................................................................... 26

3.2 Données et matériels d’étude ............................................................................................. 26

3.2.1 Choix des données ......................................................................................................... 26

3.2.2 La sélection des images ................................................................................................ 27

3.2.3 Données utilisées .......................................................................................................... 27

3.2.4 Données complémentaires utilisées ............................................................................. 28

3.2.5 Moyens techniques utilisés ........................................................................................... 29

3.3 Méthodes ............................................................................................................................ 29

3.3.1 Le prétraitement des données ....................................................................................... 30

3.3.2 La classification de l’image ......................................................................................... 31

3.3.3 La classification assistée ECHO .................................................................................. 32

3.4 Traitement post-classification : Généralisation à l’UMC................................................... 38

3.5 Résultats et évaluation de la classification ......................................................................... 39

3.6 Comparaison avec d’autres méthodes de classification ..................................................... 41

3.6.1 L’indice de végétation normalisé (NDVI) .................................................................... 41

3.6.2 La méthode ISODATA .................................................................................................. 44

3.6.3 La méthode du maximum de vraisemblance ................................................................ 46

3.7 Analyse des résultats .......................................................................................................... 48

3.8 Discussion .......................................................................................................................... 48

Dynamique des formes urbaines ................................................................................................. 50

4.1 Introduction ........................................................................................................................ 50

4.2 Études urbaines spatio-temporelles en télédétection .......................................................... 50

4.3 Techniques de détection du changement de l’occupation du sol ....................................... 51

4.4 Quantification et description de l’évolution des formes urbaines ...................................... 53

4.5 L’évolution de la forme urbaine dans la CUA entre 1994 et 2005 .................................... 54

4.5.1 Les données .................................................................................................................. 54

4.5.2 Les méthodes ................................................................................................................ 55

4.6 Discussion .......................................................................................................................... 67

Conclusion générale ..................................................................................................................... 68

5.1 Principaux résultats ............................................................................................................ 68

5.1.1 Proposition de données et méthodes pour mesurer et analyser des dynamiques urbaines .................................................................................................................................. 68

5.1.2 La croissance urbaine de la CUA : analyse sur l’hypothèse de travail ....................... 70

iv

5.2 Perspectives ........................................................................................................................ 71

5.3 Mot final ............................................................................................................................. 71

Références bibliographiques .......................................................................................................... 73

ANNEXES ..................................................................................................................................... 76

Principaux satellites de télédétection spatiale en activité ........................................................... 77

Divers programmes régionaux et globaux de cartographie et de surveillance dédiés au phénomène urbain ...................................................................................................................... 80

Formule pour calculer la distance de Bhattacharrya .................................................................. 84

Quelques histogrammes des zones d’entrainement .................................................................... 85

Dynamiques urbaines de la CUA pour les intervalles de temps 1994-2000 et 2000-2005 ........ 87

Création de masque .................................................................................................................... 89

Extraits des données de référence .............................................................................................. 92

Brève description du logiciel MultiSpec .................................................................................... 93

v

Liste des figures

Figure 1: Le rayonnement électromagnétique .................................................................................. 7 Figure 2: Processus de la télédétection ............................................................................................ 8

Figure 3: Interaction rayonnement-cible .......................................................................................... 9 Figure 4: Réponses spectrales typiques : sol nu, végétation et eau ................................................ 10 Figure 5: Échelle d’application pour différentes images (Moeller M., 2008) ............................ 11 Figure 6: Commune Urbaine d’Antananarivo (BDA) ................................................................... 23 Figure 7:Population résidente dans la Commune urbaine d’Antananarivo de 1985 à 2005 .......... 24

Figure 8:Sous-image de l'image Landsat 2005 correspondant à l’aire d’étude .............................. 31

Figure 9:Première segmentation de l’image de 2005 ..................................................................... 32 Figure 10: Les étapes de la classification supervisée ..................................................................... 33 Figure 11: Exemple de sites d’entraînement pour l’image 2005 sur la carte (ISODATA+ECHO) et sur la composition colorée TM 432 ............................................................................................ 34

Figure 12: Urbain1 et Non-Urbain2 dans la bande TM2 ............................................................... 37 Figure 13: Délimitation des aires urbaines en utilisant la classification ECHO ............................ 40 Figure 14: Indice de végétation et discrimination des formes de couverture du sol ...................... 42

Figure 15: La classification obtenue par l’image de 2005 en utilisant le NDVI ............................ 43 Figure 16: Classification obtenue pour l’image de 2005 en utilisant la méthode ISODATA ....... 45

Figure 17: Classification obtenue pour l’image de 2005 en utilisant la méthode du maximum de vraisemblance ................................................................................................................................. 47

Figure 18: Valeurs de Exactitude globale et Kappa obtenues pour chaque méthode testée : ECHO; NDVI ; ISODATA et MV (maximum de vraisemblance) ................................................ 48

Figure 19: Méthodologie utilisée pour décrire l’évolution de la forme urbaine de la commune urbaine d’Antananarivo (1994- 2000) ............................................................................................ 55 Figure 20: Erreur moyenne quadratique lors du géoréférencement de l’image de 1994 ............... 56

Figure 21: Limite de la commune urbaine d’Antananarivo en 1994 ............................................. 57 Figure 22: Limite de la commune urbaine d’Antananarivo en 2000 ............................................. 57 Figure 23: Les aires urbaines et non urbaines de la CUA en 1994 ................................................ 59 Figure 24: Les aires urbaines et non urbaines de la CUA en 2000 ................................................ 60 Figure 25: Les aires urbaines et non urbaines de la CUA en 2005 ................................................ 61 Figure 26: Dynamiques urbaines entre 1994 et 2005 ..................................................................... 65 Figure 27: Infrastructure de données et méthodes pour des études de croissance urbaine basées sur la télédétection et les SIG ......................................................................................................... 69

vi

Liste des tableaux

Tableau 1: Longueurs d’onde du visible et de l’infrarouge ............................................................. 7 Tableau 2: Logiciels de segmentation d’images avec support à la classification .......................... 16

Tableau 3: Exemple de matrice de confusion (Cabral, 2006) ........................................................ 17 Tableau 4: Evolution de la densité de la population dans la CUA (BDA) ..................................... 25 Tableau 5: Longueurs d’onde et résolution spatiale des canaux ETM+ ........................................ 28 Tableau 6: Distance de Bhattacharrya pour les différentes classes ............................................... 35 Tableau 7: Symboles utilisés pour la distance Bhattacharrya ........................................................ 35 Tableau 8: Combinaison optimum des canaux et distance de Bhattacharrya ................................ 36

Tableau 9: Paramètres utilisés dans la segmentation ..................................................................... 37 Tableau 10: Effet de l’application de la généralisation (5 pixels=0,45 ha) sur la classification de 2005 ................................................................................................................................................ 39

Tableau 11: Matrice de confusion obtenue en utilisant la classification ECHO sur l’image de 2005 ................................................................................................................................................ 41

Tableau 12: Matrice de confusion et indices obtenus par la classification de l’image 2005 en utilisant le NDVI ............................................................................................................................ 44

Tableau 13: Matrice de confusion et indices obtenus par la classification de l’image 2005 en utilisant la méthode ISODATA ...................................................................................................... 45

Tableau 14: Matrice de confusion et indices obtenus par la classification de l’image 2005 en utilisant la méthode du maximum de vraisemblance ..................................................................... 47 Tableau 15: Exemple d’une matrice de transition (Oloukoi J., 2006) ........................................... 53 Tableau 16: Longueurs d’onde et résolution spatiale des canaux TM ........................................... 54 Tableau 17: Matrice de confusion obtenue pour l’année 1994 ...................................................... 62 Tableau 18: Matrice de confusion obtenue pour l’année 2000 ...................................................... 62 Tableau 19: Matrice de transition entre les classifications des années 1994 et 2005 en ha dans la CUA ............................................................................................................................................... 63

Tableau 20: Matrice de transition entre les classifications des années 1994 et 2000 en ha dans la CUA ............................................................................................................................................... 63

Tableau 21: Matrice de transition entre les classifications des années 2000 et 2005 en ha dans la CUA ............................................................................................................................................... 64

Tableau 22: Croissance urbaine par rapport à la valeur de l’aire totale de la CUA ....................... 66

Tableau 23: Aires urbaines en 2004 selon le plan d’urbanisme directeur de la CUA (Rabariharivelo M., 2004) .............................................................................................................. 67

vii

Liste des abréviations

BDA : Bureau de Développement d’Antananarivo

CUA : Commune Urbaine d’Antananarivo

DAFE: Discriminant Analysis Feature Extraction

ECHO: Extraction and Classification of Homogeneous Objects

EQM : Erreur Quadratique Moyenne (RMSE)

EROS: Earth Resource Observation Systems Data Center

ETM+: Enhanced Thematic Mapper Plus (Landsat 7)

GLCF: Global Land Cover Facility

HRV: High Resolution Visible (SPOT)

INSTAT: Institut National de Statistique

ISODATA: Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique

NASA: The US National Aeronautics and Space Administration

NDVI: Normalized Difference Vegetation Index

REM : Rayonnement électromagnétique

RGPH : Recensement Général de la Population et de l’Habitat

RSAC : Remote Sensing Applications Consultants

SIG : Systèmes d’Information Géographique

SPOT : Système Pour l'Observation de la Terre

THR : Très Haute Résolution

TM : Thematic Mapper (Landsat 5)

UMC : Unité Minimale de Collecte

UNFPA: United Nations Population Fund

USGS: United States Geological Survey

1

Chapitre 1

Introduction générale

1.1 Contexte générale et problématique

La croissance urbaine rapide, ou étalement urbain, transforme l’organisation des villes et,

par conséquent, leur fonctionnement. Ce phénomène, associé à la substitution, à la fragmentation

des habitats naturels et des zones agricoles par le développement des infrastructures, zones

résidentielles et commerciales, caractérise la majorité des aires métropolitaines mondiales.

La croissance rapide des villes et les concentrations démographiques inhérentes ont des

conséquences néfastes : la perturbation de l’équilibre écologique, les difficultés à traiter les

déchets, l’explosion des niveaux de pollution, la dégradation de la qualité de la vie, et, aussi,

l’augmentation des violences urbaines.

Les études du changement urbain sont des outils importants pour les aménageurs du

territoire. Cette importance augmente surtout en sachant que le processus actuel de changement

de l’utilisation et occupation du sol est un des facteurs majeurs pour l’augmentation du niveau de

dioxyde de carbone dans l’atmosphère et que, en 2015, plus de la moitié de la population

mondiale habitera dans les villes (UNFPA : http://www.unfpa.org). Ces études, grâce à la

télédétection, aux SIG, permettent de fournir aux décideurs des informations spatiales et

quantitatives sur l’évolution des aires urbaines et à surveiller l’efficacité des politiques

d’aménagement suivies ou à suivre dans le futur. Ainsi, l’obtention, le traitement et la

présentation des ces informations constituent un champ d’étude et de recherche pertinent et

important pour comprendre, améliorer et corriger la planification urbaine.

Madagascar est parmi les pays en développement qui connaissent actuellement une

urbanisation très intense. La mise en œuvre de politiques urbaines pour le suivi régulier de ce

phénomène d’urbanisation nécessite l’acquisition d’informations fiables et actualisées sur toutes

les formes d’évolution. L’exploitation des photographies aériennes, méthode traditionnelle pour

l’acquisition de l’information, a toujours été couteuse. C’est ainsi que les techniques numériques

comme la télédétection satellitaire ont connu des développements considérables et constituent

2

une alternative intéressante pour le suivi de l’étalement urbain des villes des pays en voie de

développement comme la commune urbaine d’Antananarivo.

1.2 Objectifs

L’objectif général du présent travail consiste à évaluer les apports de la télédétection et les

potentiels des images LANDSAT en tant que méthode et données d’étude pour l’évolution du

milieu urbain, et dans le but de fournir de plus amples informations pour la gestion de

l‘extension urbaine. En fait, les principaux objectifs sont d’ordres thématique et méthodologique

:

� Ordre thématique :

� délimiter les formes urbaines de la CUA à partir d’images satellitaires en utilisant une

méthode statistiquement validée,

� identifier et quantifier les changements sur la zone d’étude,

� Ordre méthodologique :

� proposer une chaîne de traitements (données et méthodes) susceptible d’optimiser les

résultats obtenus en traitement d’image pour la réalisation des études de croissance

urbaine basées sur la télédétection et les SIG.

1.3 Hypothèses de travail

La réalisation de cette étude est basée sur l’hypothèse suivante : on peut utiliser la

télédétection de façon fiable pour extraire les formes urbaines et étudier leur évolution spatio-

temporelle, c’est à dire :

• Sur une image issue d’un capteur à haute résolution comme LANDSAT, on peut délimiter

et identifier la zone urbanisée ;

• L’analyse multi-date des données de télédétection spatiale permet d’évaluer, de quantifier

les changements et les évolutions d’une zone urbanisée.

En effet, nous évaluons un ensemble de quatre méthodes de délimitation urbaine basée

sur:

• la segmentation d’image (ECHO),

• le NDVI,

3

• ISODATA

• le maximum de vraisemblance.

Nous cherchons à savoir laquelle des quatre méthodes donne le résultat le plus fiable. Les

images LANDSAT provenant de TM et ETM+ sont utilisées pour délimiter les zones urbanisées

pendant la période d’étude 1994-2005 en utilisant la méthode de classification qui donne la

meilleure précision. L’une des utilisations de la télédétection la plus intéressante est la détection

des changements temporels de l’étendue d’un territoire. Diverses techniques de détection du

changement ont été proposées et testées par différents chercheurs [16], [19], [21]. La

comparaison post classification qui compare deux images classées indépendamment, mise en

œuvre dans cette étude, est la méthode la plus utilisée. Cette capacité de la télédétection sera

évaluée pour mettre en évidence l’évolution de l’espace urbanisé dans la CUA et produire ainsi

une carte montrant l’expansion urbaine entre 1994 et 2005. Les images classifiées seront

comparées et les changements observés sont décrits qualitativement et quantitativement.

L’analyse des résultats à deux intervalles de temps 1994-2000 et 2000-2005 permet de cerner

l’ampleur du phénomène d’urbanisation et par conséquent d’ajuster les actions gouvernementales

et municipales afin d’encadrer les activités se déroulant sur le territoire.

1.4 Plan suivi pour la rédaction

Après une synthèse bibliographique sur la dynamique urbaine et l’état de l’art en matière

de télédétection spatiale, nous décrivons les apports de cette science à l’urbanisme. Nous

délimiterons ensuite les aires urbanisées de la zone d’étude : la commune urbaine d’Antananarivo

à partir d’une image satellitaire datant de 2005 en utilisant une méthode statistiquement validée.

La performance des résultats de la classification sera évaluée en les confrontant à des données de

référence. Nous vérifierons la pertinence de la méthode de classification retenue par comparaison

avec d’autres techniques existantes. Puis, nous nous intéressons aux évolutions de la forme

urbaine pendant la période d’étude 1994 à 2005 en introduisant une année intermédiaire (2000)

pour évaluer le rythme de changement. Nous proposons enfin une infrastructure de données et

méthodes pour réaliser des études urbaines basées sur la télédétection.

4

Chapitre 2

Synthèses bibliographiques

2.1 La croissance urbaine

Dans ce chapitre seront définis quelques concepts nécessaires à la compréhension de la

croissance urbaine tels que : urbain, croissance urbaine et développement urbain durable.

2.1.1 Urbain

Le mot urbain vient du latin urbanus (de la ville, citadin, poli, de bon ton). On trouve

aussi une autre définition dans un dictionnaire de poche courant: adj. de la ville (par opposition à

rural) (Larousse, 2000).

Cette définition comporte un double sens : substantive et géographique. Substantive car il

désigne les habitants de la ville et leur comportement raffiné. Géographique car il distingue

l’espace urbain par opposition à l’espace rural en lui attribuant une localisation, i.e., la ville.

C’est ce deuxième sens qui concerne cette étude. Si on cherche dans le même dictionnaire

la définition de ville on trouve: « agglomération d’une certaine importance où la majorité des

habitants est occupée par le commerce, l’industrie ou l’administration » (Larousse, 2000). Cette

définition est vide de toute signification géographique et présente la ville comme une abstraction

définie par des activités humaines.

Rester sur ces définitions est insuffisant pour les objectifs de cette étude où on veut

utiliser la télédétection pour distinguer l’espace urbain de l’espace non urbain car les

informations sur la population ou l’organisation économique et sociale de l’espace bâti ne font

pas partie des informations qu’on peut extraire d’une image satellitaire. Pour cette raison, on

considère, dans le domaine de la télédétection satellitaire, l’espace urbain comme l’espace

géographique fondé sur la continuité du bâti, qui est considéré comme la délimitation de l’espace

urbain. Cet espace existe par opposition à l’espace non urbain [2], [4]. Cette définition ne prend

5

pas en compte des critères de population, juridiques, économiques ou fonctionnels comme c’est

le cas de quelques définitions présentées antérieurement.

Ainsi dans cette étude, l’espace urbain sera mis en œuvre à partir de la classification d’une

image satellitaire.

2.1.2 La croissance urbaine

L’étalement urbain (Urban sprawl en anglais), ou la croissance urbaine rapide, est un

phénomène complexe résultant de divers facteurs géographiques, économiques et

démographiques. Le terme a souvent une connotation néfaste car il signifie, dans la majorité des

cas, l’aménagement irresponsable, mal planifié qui détruit les espaces verts, augmente la

circulation automobile donc la pollution de l’air [25].

Dans le domaine de la télédétection, la croissance urbaine est considérée comme la

conquête de l’espace urbain sur l’espace non urbain.

2.1.3 Le développement urbain durable [24]

Le terme développement durable (sustainable development en anglais, signifiant

développement durable et soutenable) est lié à la façon de répondre aux besoins actuels sans

limiter la capacité des générations futures à satisfaire leurs propres besoins. Il implique une vision

élargie du bien-être humain, une perspective à long terme des conséquences des activités

actuelles et une coopération globale pour parvenir à des solutions viables »

Le concept de développement durable dans un contexte d’urbanisation s’appuie sur la

menace que l’étalement urbain représente pour la nature et l’Homme. La façon dont on gère

aujourd’hui la croissance urbaine aura des conséquences sur la qualité de vie et l’équilibre naturel

des villes pour les prochaines générations.

Le développement urbain durable est alors une façon de penser de l’espace urbain sous

une forme équilibrée avec deux objectifs principaux. D’un côté, il doit assurer que les

écosystèmes locaux fournissent les biens et services nécessaires à la concentration humaine, par

exemple, l’eau, le renouvellement de l’air permettant de limiter la pollution, le traitement des

déchets, etc. De l’autre côté, il doit assurer que les aires de grande valeur pour la conservation de

6

la nature soient protégées contre les effets de l’étalement urbain comme, la pollution, la

ségrégation sociale et les violences urbaines, la destruction des espaces verts, etc.

Les cinq points suivants sont, selon un rapport de la Commission Européenne, essentiels

pour la réussite du développement durable des villes:

• le contrôle physique de l’expansion des villes;

• le mélange des fonctions et groupes sociaux (en particulier, dans les grandes villes où une

partie significative de la population est menacée par l’exclusion sociale);

• la gestion intelligente des ressources de l’écosystème urbain (eau, énergie et déchets) ;

• une meilleure accessibilité aux divers types de transport qui préservent l’environnement ;

• la conservation et développement de l’héritage naturel et culturel.

2.2 Généralités sur la télédétection

2.2.1 Principes de la télédétection

La télédétection est utilisée dans des domaines divers : géologie, archéologie,

environnement, surveillance maritime, surveillance militaire, études urbaines, etc. Chacun de ces

domaines a ses propres besoins en données, traitement et analyse de l’information. On désigne

par télédétection urbaine l’application de la télédétection à l’étude de la problématique urbaine.

Une des méthodes d’interprétation d’une image satellitaire est de faire une classification

thématique pour l’ensemble de pixels qui la constituent. Mais avant l’interprétation d’une image

satellitaire il faut corriger les erreurs radiométriques et géométriques. Ensuite, il est nécessaire de

définir l’élément d’analyse spatiale et les méthodes d’extraction d’information à utiliser selon une

nomenclature prédéfinie. La phase finale consiste à l’évaluation de la qualité des cartes produites

en utilisant des critères quantitatifs.

a) Le rayonnement électromagnétique et les différentes réponses spectrales

La télédétection spatiale est une mesure de l’énergie émise par la surface de la Terre sous

forme de rayonnement électromagnétique (REM) (Figure 1). La plupart des applications de la

télédétection utilisent les domaines du visible (0.4 à 0.7µm) et de l’infrarouge (0.7 à 100 µm)

(Tableau 1). La source d’énergie peut être passive (soleil) ou active (radar).

7

Figure 1: Le rayonnement électromagnétique

Source : http://www.solarproducts.com

Région Longueur d'onde (µm) Désignation

Visible

0,40-0,45 Violet

0,45-0,50 Bleu

0,50-0,55 Vert

0,55-0,60 Jaune

0,60-0,65 Orange

0,65-0,70 Rouge

Infrarouge

0,7-1,0 Proche infrarouge

1,0-2.5 Moyen infrarouge

2,5-1000 Infrarouge thermique

Tableau 1: Longueurs d’onde du visible et de l’infrarouge

Source : http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/ccrs

8

b) Le processus de la télédétection

Le REM traverse l’atmosphère sous forme d’ondes électromagnétiques entre la source

d’énergie (A) et la surface de la Terre (C) (émission) et dans le sens inverse (réflexion) (Figure

2). Les éléments présents dans l’atmosphère comme les particules d’aérosols, les gouttelettes

d’eau et divers autres composantes de l’atmosphère provoquent deux effets : absorption et

dispersion du REM (B). Le REM qui n’est pas absorbé, ou dispersé, par l’atmosphère arrive à la

surface de la Terre où il est absorbé, transmis ou réfléchi selon les propriétés des matériaux

présents sur sa surface. L’énergie émise ou diffusée par la cible est enregistrée sous forme

numérique par le capteur embarqué à bord d’un satellite ou d’un avion (D) pour ensuite être

transmise à une station de réception située au sol où l’information est transformée en images

(numériques ou photographiques) (E). Une interprétation visuelle et/ ou numérique de l’image est

nécessaire pour extraire l’information que l’on désire obtenir de la cible (F). La dernière étape du

processus da la télédétection consiste à utiliser l'information extraite de l'image pour mieux

comprendre la cible (G).

Figure 2: Processus de la télédétection


Les caractéristiques de l’énergie incidente [3], selon le principe de conservation d’énergie

sont :

EI (λ)=ER (λ) +EA (λ) +ET (λ)

9

Où (λ) : longueur d’onde,

EI : énergie incidente;

ER : énergie réfléchie;

EA : énergie absorbée et

ET : énergie transmise.

L'absorption (A) se produit lorsque l'énergie du rayonnement est absorbée par la cible, la

transmission (T) lorsque cette énergie passe à travers la cible et la réflexion (R) lorsque la cible

redirige l'énergie rayonnante.

L'énergie incidente totale interagira avec la surface selon l'une ou l'autre de ces trois

modes d'interaction ou selon leur combinaison. La proportion de chaque interaction dépendra de

la longueur d'onde, ainsi que de la nature et des conditions de la surface (Figure 3).

Figure 3: Interaction rayonnement-cible


En télédétection spatiale, on s’intéresse à l’énergie réfléchie ER qui est la mesure

enregistrée par le capteur sous forme numérique représentant la réflectance spectrale ρ (λ) [3]

Ces nombres sont enregistrés en pixels organisés en matrices de lignes et colonnes qui

forment des images. La dimension de cette matrice combinée avec la dimension du pixel

correspond à la portion de la surface de la Terre vue par le capteur

Chaque pixel est composé de plusieurs mesures du REM ce qui constitue l’approche

multispectrale (par exemple, les images Landsat, SPOT ou Ikonos).

10

L’analyse visuelle ou statistique des réflectances nous permet de discriminer des objets

dont la réponse spectrale (combinaisons d’intensité d’énergie réfléchie par chaque cible à la

surface de la Terre dans des longueurs d’ondes variées) est différente (Figure 4).

Figure 4: Réponses spectrales typiques : sol nu, végétation et eau

Source : http://www.rsacl.co.uk (RSAC)

2.2.2 La correction des erreurs et le géoréférencement des images

Les images enregistrées par les capteurs des satellites contiennent des erreurs

géométriques et radiométriques qu’il faut corriger, ou minimiser le plus possible, avant de les

utiliser.

Les erreurs radiométriques sont provoquées par les instruments utilisés pour

l’enregistrement des données et par les effets atmosphériques (absorption et diffusion des gaz,

aérosols et poussières). Chacune de ces erreurs doit être corrigée en utilisant des techniques

spécifiques à sa nature.

Les erreurs géométriques peuvent être provoquées par divers facteurs au moment de

l’acquisition de l’image comme la variation de la vitesse, l’altitude et l’orientation du satellite, la

courbure et le mouvement de rotation de la Terre et au relief de la surface. Comme pour les

erreurs radiométriques, des techniques spécifiques à chaque facteur existent pour leur correction.

L’erreur quadratique moyenne (EQM) mesure la distorsion obtenue dans le processus de

correction géométrique d’images et représente la différence entre le résultat d’une coordonnée

11

pour un point de contrôle et sa valeur réelle. Une valeur acceptable doit être inférieure à 1 pixel

pour les études de changement [11].

2.2.3 La notion de précision planimétrique et échelle d’utilisation des images satellitaires

A un type d’image est associée une résolution spatiale qui fait référence à la taille des plus

petits objets pouvant être distingués dans une image : l’imagerie SPOT HRV en mode

panchromatique a une résolution de 10m, l’imagerie Landsat TM 30m, et seulement de 1m pour

l’imagerie IKONOS en mode panchromatique. La précision planimétrique est la résolution de

l’image satellite ou de la photo aérienne utilisée pour son interprétation. Ainsi, on peut associer à

cette précision planimétrique une «bonne» échelle d’utilisation. Par exemple, pour une précision

planimétrique de 12 à 50 mètres, la bonne échelle d’interprétation se situe entre 1:25.000 et

1:100.000 [26] (Figure 5).

Figure 5: Échelle d’application pour différentes images (Moeller M., 2008)

2.2.4 La notion d’Unité Minimale de Collecte

Les unités minimales de collecte représentent les seuils minimaux en deçà desquels les

surfaces ne sont pas prises en compte lors de l’interprétation ou de la digitalisation d’une image.

Suivant l’échelle de lecture (par conséquent, la précision planimétrique), il est possible de définir

12

une UMC idéale [4], [8]. A une précision planimétrique de 10 à 30 mètres par exemple, une

UMC de 0.3 à 0.5 ha est raisonnable [4].

2.2.5 Méthodes d’analyses d’images de télédétection

Les méthodes d’analyses d’images obtenues par télédétection les plus utilisées sont la

photo-interprétation et la segmentation.

La photo- interprétation

La photo-interprétation ou perception visuelle est une approche basée sur un examen

visuel d’images. Cette approche, basée sur la reconnaissance d'objets à partir de la couleur, la

forme, la texture et la structure, consiste à tracer des zones d’aspect homogène et, ensuite, à faire

sa correspondance thématique. Malgré la possibilité d’obtention de cartes avec un bon niveau de

qualité, la classification d’images basée sur l’interprétation visuelle est une méthode jugée lente,

couteuse, subjective et d’une reproductibilité trop limitée car deux analystes différents produiront

souvent des résultats différents.

Les images à photo-interpréter peuvent être analysées soit sur un tirage papier, soit

directement à l’écran (photographies aériennes scannées et images satellites numériques).

La segmentation d’images

L’alternative à la photo-interprétation est l’utilisation des méthodes automatiques de

segmentation d’images qui consiste à partitionner l'image numérique en zones ou régions

homogènes. Une région est un ensemble de points (pixels) ayant des propriétés communes

(intensité, texture,...) qui les différencient des pixels des régions voisines. La segmentation est

basée sur les propriétés spatiales et spectrales des pixels. L’homogénéité d’une région est

calculée à partir des critères spatiaux et spectraux. La segmentation est un pas important dans

l’analyse des données en télédétection. Elle permet d’obtenir de bons résultats quand à

l’identification des unités homogènes présentes dans l’image. Les cartes produites en utilisant

cette méthode ne présentent pas un aspect pixélisé mais une configuration naturelle plus

interprétable par l’homme.

Il existe de nombreuses méthodes de segmentation, classées en trois types basés sur les

pixels, sur les frontières ou sur les régions [20].

13

• Les méthodes basées sur les pixels :

Ces méthodes analysent l’homogénéité des pixels entourant un pixel de départ, si celle-ci est

forte, les pixels sont regroupés. Ces méthodes incluent des seuils des valeurs des niveaux de gris

et produit une image binaire avec deux valeurs possibles : 1, si les valeurs des pixels

appartiennent aux limites définis par le seuillage ; 0, si les valeurs des pixels sont en dehors de

ces valeurs. Les valeurs du seuillage peuvent êtres définies par analyse de l’histogramme de

l’image.

• Les méthodes basées sur les frontières :

Ces méthodes sont basées sur l’idée que l’on peut diviser l’image en régions en détectant les

frontières de celles-ci. Dans ce type de segmentation, les frontières des objets de l’image se

localisent là où existe un changement de valeur de niveau de gris.

• Les méthodes basées sur les régions :

Ces méthodes incluent la croissance, la fusion, la division de régions et leurs combinaisons. Dans

les approches de croissance de régions, la première étape est d’identifier les points de départ de la

segmentation, souvent appelés les pixels graines. Les régions sont construites autour de ces pixels

en les reliant aux pixels similaires voisins. Dans les méthodes de fusion, les régions adjacentes

sont fusionnées si elles sont suffisamment similaires. Dans les méthodes de division, une région

est divisée en sous-région si la région initiale n’est pas homogène.

Le type de segmentation le plus intéressant pour la classification des images de

télédétection est la méthode par croissance de régions car elle permet l’identification d’aires

homogènes présentes dans l’image pour ensuite faire une classification thématique.

Pour ce travail, le choix de la technique de segmentation se fera en fonction de la méthode

utilisée par le logiciel employé: Multispec qui utilise une méthode basée sur les régions.

2.2.6 Les algorithmes de classification d’images

Les images obtenues par télédétection permettent, après classification, la construction de

cartes d’occupation du sol qui peuvent être utilisées dans les études d’urbanisation et d’autres

applications. Quel que soit la méthode et l’élément d’analyse (pixel ou objet) utilisés, il est

toujours nécessaire d’ajouter à ces méthodes de classification deux phases obligatoires: le codage

des résultats de la classification obtenue selon une nomenclature prédéfinie et l’évaluation de la

qualité des cartes produites. Or dans cette étude, on s’intéresse uniquement à distinguer les aires

14

urbaines des aires non urbaines, donc on n’utilisera que ces deux classes thématiques sans faire

appel à des nomenclatures destinés à des classifications plus complexes. L’évaluation de la

qualité des cartes produites par télédétection sera décrite ultérieurement.

Il existe deux catégories de méthodes d’extraction d’information à partir d’images

satellite, indépendamment de l’unité spatiale d’analyse utilisée [5]:

• classification non-dirigée

• classification dirigée.

a) Classification non-dirigée

La classification non-dirigée consiste en l’agrégation des pixels d’une image en classes

spectrales sans connaître a priori la signification thématique de celles-ci. L’utilisation de ce type

de méthodes s’avère intéressante quand l’acquisition d’échantillons pour faire une classification

dirigée est impossible ou trop chère. Elle n’utilise pas d’aires d’apprentissage pour

l’identification des pixels et fait une agrégation en groupes naturels, non nécessairement contigus,

en nombre défini par l’utilisateur. Ces groupements (cluster en anglais) naturels doivent être

identifiés a posteriori par l’utilisateur pour assigner à chaque cluster une description cohérente, et

éventuellement, il faut regrouper manuellement les classes superflues.

L’algorithme le plus utilisé est le cluster ISODATA (Iterative Self-Organizing Data

Analysis Technique).

b) Classification dirigée

La classification dirigée est basée sur des aires d’apprentissage et comporte deux étapes:

• la sélection des aires d’apprentissage (les échantillons) pour chaque classe selon la

nomenclature adoptée ;

• la classification des pixels ou objets de l’image qui ont été choisis dans la première étape,

en utilisant des algorithmes spécifiques.

Parmi les algorithmes de classification dirigée les plus utilisés, on peut citer : la méthode

du maximum de vraisemblance, la méthode de la distance minimum aux moyennes, la méthode

du parallélépipède, les K-plus proches voisins.

15

L’algorithme « minimum distance » détermine simplement la distance d’un point à la

moyenne du cluster, alors que la méthode du parallélépipède définit un volume rectangulaire

autour de la signature pour affiner la classification.

Pour les K-plus proches voisins, les pixels ou objets doivent être classés dans la classe la

plus proche de celle de référence. Chaque pixel ou objet est classé en examinant les pixels ou

objets d’apprentissage dans l’espace multi-spectral et en sélectionnant la classe la plus

représentée selon un nombre prédéterminé de voisins plus proches.

L’algorithme maximum de vraisemblance affine la répartition de chaque classe en

formant une ellipse qui se rapproche le plus du cluster. Le maximum de vraisemblance est

l’algorithme le plus utilisé pour la classification des images de télédétection.

2.2.7 La classification ECHO [12]

Le classifieur ECHO (Extraction and Classification of Homogeneous Objects) du logiciel

MultiSpec, développé à l’Université Purdue et consolidé par la NASA est un classifieur spectral

spatial à plusieurs étapes qui combine les caractéristiques spectral, spatial et textural des pixels;

c'est un classifieur hybride. On la décrit dans ce travail parce que c’est le classifieur implémenté

dans le logiciel utilisé. La classification ECHO est une approche supervisée qui comporte une

première étape de segmentation type division/fusion de la scène en régions statistiquement

homogènes en utilisant l’information spatiale puis une étape de classification par maximum de

vraisemblance. La segmentation est réalisée en divisant l’image en blocs de N × N pixels (par

exemple 2 × 2) puis en effectuant une étape de sélection de chaque cellule ainsi déterminée en

comparant leurs statistiques à un seuil d’homogénéité. Les cellules ayant un test négatif (non

homogènes) sont repérées comme singulières et à cheval sur des bordures.

Chacun des pixels appartenant à ces cellules singulières est alors classifié. Une seconde

étape de segmentation consiste à tester la similarité statistique de cellules non-singulières

adjacentes en utilisant un test de vraisemblance. Les cellules considérées comme similaires sont

fusionnées et ainsi un objet peut croître jusqu’à ses frontières naturelles. La classification est

ensuite réalisée. La classification ECHO fournit un niveau d’exactitude plus élevé qu'un

classifieur basé sur le pixel et exige moins de temps de calcul.

Actuellement, il existe divers algorithmes de segmentation d’images implémentés en

logiciels gratuits et commerciaux de traitement d’images (Tableau 2). Parmi eux, seul un nombre

16

restreint fourni des outils de support à la classification des objets obtenus par le processus de

segmentation.

Tableau 2: Logiciels de segmentation d’images avec support à la classification

(Lemmens M., 2002)

2.2.8 Évaluation de la qualité de la classification des cartes obtenues par télédétection

Une classification n’est pas complète sans l’évaluation de son exactitude. En effet on ne

peut pas utiliser des données obtenues par télédétection avec certitude si on ne sait pas quel est,

statistiquement, le niveau de l’erreur qui lui est associé. L’évaluation de la qualité des cartes

obtenues par télédétection se fait par la comparaison entre la carte obtenue dans le processus de

classification et les données de référence qui peuvent être obtenues sur le terrain ou à partir de

photographies aériennes avec une résolution spatiale supérieure à celle des images utilisées dans

la production de la carte. La relation entre ces deux ensembles de données se fait à partir des

matrices de confusion.

Il faut définir une stratégie d’échantillonnage [10] pour construire les matrices de

confusion et extraire les indices: Exactitude globale, Kappa, Exactitude pour le producteur,

Exactitude pour l’utilisateur, Erreur par défaut et Erreur par excès

Logiciel eCognition Multispec Spring

Segmentatio

n

Croissance de régions

multi-résolution


(ECHO - Extraction

and Classification of

Homogeneous

Objects)


Classification K- plus proches

voisins

Maximum de

vraisemblance

Non-dirigée et

dirigée

Propriétaire Definiens AG Univ. Purdue, États-

Unies

INPE

Site http://definiensimaging.com/ http://dynamo.ecn.purdue.edu/~bieh

l/MuliSpec/

http://www.dpi.inpe.br/spri

ng/

Distribution Commerciale Libre Libre

17

a) La stratégie d’échantillonnage

Il existe plusieurs types de stratégie d’échantillonnage [10] (aléatoire simple, aléatoire

stratifié,…) mais la plus utilisée est l’échantillonnage aléatoire simple, jugé le plus fiable pour

l’utilisation correcte de l’indice Kappa. Néanmoins, un échantillonnage non stratifié a plus de

difficultés à garantir un nombre d’échantillons qui soit représentatif pour chaque classe.

Pour la taille de l’échantillon, elle doit être suffisamment grande pour permettre une

analyse statistiquement significative.

b) Les matrices de confusion et leurs indices

L’exactitude d’une classification est évaluée à l’aide d’une matrice de confusion en

comparant le nombre de pixels bien classés par rapport au nombre total de pixels. Les éléments

de la diagonale de la matrice représentent la fréquence de concordance entre la carte classifiée et

les données de référence.

Classes de la carte

classifiée

Classes de la carte de référence Total carte classifiée 1 2 … n

1 a11 a12 … a1n a1. 2 a21 a22 … a2n a2. … … … … … … n an1 an2 … ann an.

Total référence

a.1 a.2 … a.n Total

Tableau 3: Exemple de matrice de confusion (Cabral, 2006)

La matrice de confusion permet le calcul des indices qui sont utilisés pour évaluer la

qualité des cartes obtenues par télédétection : l’Exactitude globale, l’indice Kappa, l’Exactitude

pour le producteur et l’Exactitude pour l’utilisateur [9].

L’Exactitude globale évalue la proportion de pixels de l’échantillon correctement

classifiés par rapport à la totalité de l’échantillon utilisé dans la validation;

L’indice Kappa exprime le rapport entre l’erreur obtenue par une classification et celle

correspondant à une classification faite au hasard. Cet indice varie entre -1 (aucune concordance)

et 1 (concordance parfaite). Un Kappa égal à 0 indique une concordance équivalente à celle faite

au hasard.

18

L’Exactitude pour le producteur, ou erreur d’omission, est le rapport entre le nombre total de

pixels correctement attribués à une classe et le nombre total de pixels de cette classe selon les

données de référence. Cette statistique indique la probabilité d’un pixel des données de référence

à être bien classé.

L’ Exactitude pour l’utilisateur, ou erreur de commission, est le rapport entre le nombre total de

pixels correctement attribués à une classe et le nombre total de pixels de cette classe selon la

classification réalisée. Cette statistique représente la probabilité d’un pixel à représenter

correctement la classe qui lui a été attribué dans la classification.

2.3 Télédétection et limites urbaines

2.3.1 Introduction

Depuis l’apparition des premières photographies aériennes en 1844, des dizaines de

satellites parcourent les orbites terrestres et prennent des centaines d’images des différents

endroits du globe. Les techniques de traitement d’images utilisées ont aussi beaucoup évolué

pour s’adapter aux images récentes à très haute résolution.

Quelle que soit l’application de la télédétection, elle doit utiliser des méthodes de

traitement et d’analyse reproductibles pour produire de l’information fiable, utile et intégrable

dans les systèmes d’information géographique (SIG). Les SIG nous permettent la gestion,

l’enregistrement, l’analyse de cette information pour mieux comprendre les phénomènes qu’on

veut étudier. Par conséquent, la télédétection est une des bases d’extraction d’informations. Pour

cette raison, on doit y investir du temps et des connaissances techniques solides pour minimiser

les erreurs dans les analyses produites à partir des données de télédétection.

On commence dans cette section par la présentation des méthodes d’acquisition de

données utilisées dans les études urbaines. L’utilisation des images satellitaires pour les études

urbaines sera justifiée. Ensuite, les concepts de base de la télédétection nécessaires à la

compréhension d’un phénomène sont décrits. Les méthodes de segmentation et de classification

d’images les plus utilisées en télédétection et les techniques de validation des cartes thématiques

obtenues à partir des classifications d’images font aussi l’objet de cette section.

19

2.3.2 Données pour des études urbaines

La génération de données pour les études urbaines peut être réalisée de deux façons distinctes

[6], en utilisant soit:

• des données récoltées sur le terrain,

• des données obtenues par télédétection.

a) Récolte de données sur le terrain

Généralement, la récolte de données sur le terrain pour réaliser des études urbaines est

réalisée en exploitant des recensements exhaustifs, ou par sondage de la population.

L’adoption de cette méthode pour des études de délimitation urbaine comporte divers problèmes :

• le coût de la collecte, les moyens logistiques et humains ainsi que les durées d'exploitation

limitent la périodicité des recensements à un rythme d'environ décennal;

• quant aux enquêtes par sondage, l'absence de base de sondage complète et à jour (cartes,

fichiers administratifs, etc.) constitue un véritable handicap pour leur réalisation et leur

fiabilité ;

• la récolte de données est réalisée sur des unités administratives. Or, les aires

administratives changent dans le temps (par création ou par agrégation) ce qui implique

des problèmes de consistance temporelle des données.

Malgré ces contraintes, les données de recensement de population sont utiles pour

compléter des études urbaines basées sur la télédétection.

b) Télédétection

L’autre méthode disponible pour obtenir l’information sur des aires urbaines est la

télédétection satellitaire ou aéroportée. Selon le centre canadien de télédétection: «La

télédétection est la technique qui, par l'acquisition d'images, permet d'obtenir de l'information sur

la surface de la Terre sans contact direct avec celle-ci. La télédétection englobe tout le processus

qui consiste à capter et à enregistrer l'énergie d'un rayonnement électromagnétique émis ou

réfléchi, à traiter et à analyser l'information, pour ensuite la mettre en application».

20

Télédétection aéroportée

Avant l’apparition des satellites à haute résolution, la télédétection par photos aériennes

était la source principale de données dans les analyses urbaines et dans la production de cartes

d’occupation du sol à grande échelle.

Depuis l’apparition des satellites à haute résolution, la télédétection aéroportée est utilisée

dans les études urbaines, particulièrement, dans l’aide à la planification des opérations de

recensement de la population, dans les études sur l’urbanisation, et dans la plupart des études sur

l’aménagement urbain local à grande échelle.

Actuellement, avec la prolifération de l’utilisation d’images satellites très haute résolution

comme Quickbird ou Ikonos (voir en Annexe 1 la liste des satellites de télédétection spatiale en

activité), les photos aériennes constituent une alternative comparativement trop couteuse soit à

cause des ressources logistiques et humaines mises en œuvre, soit par le temps et les moyens

financiers nécessaires à sa réalisation. Malgré ces contraintes, les photos aériennes continuent à

être très utiles, en particulier pour les études diachroniques et pour la validation des produits

cartographiques obtenus par la classification d’images satellitaires de résolution inférieure.

Télédétection satellitaire

À partir des années 70 avec les premiers satellites d’observation de la Terre, l’utilisation

des photos aériennes a été progressivement remplacée par l’imagerie satellitaire, notamment celle

des systèmes Landsat et SPOT, pour la production de cartes d’occupation du sol à échelle

régionale.

Par rapport à la photographie aérienne, la télédétection présente les avantages suivants :

• les images obtenues par les satellites, grâce à leur grand champ de vision, permettent une

comparaison des couleurs ou niveaux de gris de toute une scène sur des milliers de km²,

contrairement aux photographies aériennes ordinaires qui ne permettent cette comparaison

que sur quelques dizaines de km2.

• la périodicité d’acquisition des images d’une même aire géographique à des conditions

d’observation équivalentes et en différentes périodes de temps a permis l’obtention de

séries temporelles particulièrement utiles pour les études de détection des changements

d’occupation du sol.

21

• la rapidité de traitement des images satellitaires.

2.3.3 Limites de la télédétection pour des études urbaines

Le choix de la source d’information à utiliser dans une étude de croissance urbaine

dépendra toujours du type de phénomène qu’on veut étudier (étalement global ou évolution intra

urbaine, par exemple) et de l’information disponible.

L’utilisation des images satellitaires pour des études urbaines à grande échelle n’a pas eu

des résultats aussi bons que pour les études urbaines à l’échelle régionale ou les études dans le

domaine des sciences naturelles pour la raison suivante : les limites des méthodes d’extraction

d’information des images [2].

L’augmentation de la résolution spatiale pour des études dans le milieu urbain peut aussi

causer des problèmes de classification dus à la grande hétérogénéité spatiale de l’environnement

urbain. Par exemple, des arbres à l’intérieur d’une ville seront classés comme non urbain si on

utilise des classificateurs purement spectraux qui ne prennent pas en compte l’information des

pixels voisins.

Comme les images satellitaires ne fournissent que les objets présents dans les territoires

urbanisés ; pour réaliser des analyses plus complètes, il faut introduire des informations

statistiques, socioculturelles et historiques pour mieux comprendre le phénomène urbain.

2.4 Méthodes de classification d’images utilisées en études urbaines

La classification de zones urbaines sur les images satellitaires s’avère une tâche complexe

du fait de sa grande hétérogénéité (elles n’ont pas une réponse spectrale unique et distinguable).

Diverses méthodes existent pour améliorer la classification des zones urbaines en utilisant des

données obtenues par télédétection. Ces méthodes varient selon les données utilisées et les aires

d’étude sur lesquelles elles sont appliquées. Diverses approches constituées par un mélange des

méthodes d’extraction d’information d’images décrites précédemment peuvent être utilisées. Ces

approches incluent, dans le processus de classification, l’incorporation d’informations auxiliaires

telles que [6]:

• des données spatiales (cartes, orthophotographies,…),

• des données de recensements de population,

22

Beaucoup d’études ont été entreprises dans le domaine de la télédétection urbaine. En effet,

divers programmes régionaux et globaux de cartographie et de surveillance dédiés au phénomène

urbain seront montrés en Annexe 2 [2].

23

Chapitre 3

La limite de la commune urbaine d’Antananarivo

3.1 Présentation de la zone d’étude

La zone d’étude est la commune urbaine d’Antananarivo (CUA) (Figure 6), capitale de

Madagascar, située sur 18°55’ de latitude Sud et 47°32’ de longitude Est et dans les Hautes-terres

Centrales de Madagascar avec une altitude moyenne de 1 340 m, elle s’étend sur environ 87 km².

Elle est limitée au sud et à l’ouest par le Fivondronampokontany ou ancienne sous-préfecture

d’Antananarivo Atsimondrano, au nord et à l’est par celui d’Antananarivo Avaradrano. La rivière

Ikopa longe la ville du sud à l’ouest et la rivière Mamba au nord. Du point de vue administratif, la

CUA comporte 6 arrondissements, eux-mêmes subdivisés en 192 Fokontany.

Figure 6: Commune Urbaine d’Antananarivo (BDA)

24

3.1.1 Population

Depuis l’indépendance, Antananarivo, la capitale de Madagascar a subi une forte pression

démographique, engendrant ainsi des problèmes d’urbanisation et d’environnement. Si seule la

partie haute a été habitée pendant le royaume d’Andrianampoinimerina, au XVIIIe siècle, la

partie basse constituée par la plaine alluviale de Betsimitatatra est actuellement le siège d’une

expansion démesurée de l’habitat.

La CUA a un taux de croissance de population de 4. 32% par an avec les taux plus élevés

trouvés dans les arrondissements 4 (4,96%), 5 (6,99%) et 6 (416%). Le minimum serait trouvé

dans le 3è arrondissement avec un taux de 1,53% par an de 1993 à 2003. Elle constitue une

grande concentration de population avec 710236 habitants en 1993 et 1 083 732 habitants en

2003 (BDA 2003) sur seulement une superficie de 87 km². Ces valeurs correspondent

respectivement à une densité de population de 8521 hab/km² et 13001 hab/km² (Tableau 3). En

1998, pour les services de tutelle des 6 arrondissements, la population totale de la commune

Urbaine d’Antananarivo était de 902 944 personnes selon des recensements effectués dans les

Fokontany (Figure 7). La densité moyenne de la population était de 10 832 hab/km². Le 1er

arrondissement était le plus peuplé (23,4% de la population totale) et le 6ème arrondissement le

moins peuplé. En cette même année, pour l’Institut National de Statistique (INSTAT), la

population totale a été évaluée, par projection des chiffres du recensement général en 1993, à 902

153 habitants.

Figure 7:Population résidente dans la Commune urbaine d’Antananarivo de 1985 à 2005

(BDA)

25

Année

Densité

(hab/km²)

1985 8482

1993 8521

1998 10832

2004 13571

2005 14170

Tableau 4: Evolution de la densité de la population dans la CUA (BDA)

Pour faire face à cette croissance de la population, l’occupation du sol de la Commune

Urbaine d’Antananarivo a subi d’énormes transformations. À la croissance démographique

s’accompagne une croissance du nombre de bâtiments et logements. Les seules informations

disponibles sont celles du RGPH 1993, où la CUA comptait 92 625 bâtiments et 145 590

logements.

3.1.2 Facteurs humains

La vocation rizicole de la zone basse tend à disparaître au détriment des remblais et des

constructions illicites. En effet, la promotion des zones franches industrielles et le besoin

croissant en matériaux de construction, en occurrence les briques de terre cuite, ont entraîné une

profonde déstructuration à l’intérieur des bas-fonds rizicoles [23].

L’urbanisation des sites normalement inconstructibles a fait apparaître des formes

d’érosion dans certains quartiers de la ville d’Antananarivo. En effet, la transformation des flancs

des collines à pentes raides en espace résidentiel a provoqué une rupture d’équilibre du milieu,

engendrant ainsi érosion et glissements de terrain.

26

3.1.3 Climat et végétation

Comme l’ensemble des Hautes-terres de Madagascar, la CUA connaît un climat

réglementé par les régimes de l’alizé et des moussons. Ainsi, deux saisons très contrastées,

séparées par une courte intersaison sont observées :

– une saison chaude et pluvieuse de mi-novembre à avril ;

– une saison fraîche et sèche de mi-mai à septembre ;

La moyenne annuelle des températures est de 18°C avec un maximum de 26°C

(novembre) et un minimum de 10°C (juillet). La pluviométrie annuelle varie de 1000 mm à 1600

mm, avec un minimum mensuel de 6 mm [15].

3.1.4 Géomorphologie

La CUA est constituée de collines à sommet arrondi ou à crête aiguë et d’une plaine

alluviale [15].

La zone de collines se situant au Nord-Ouest et à l’Est, est composée :

– de collines résiduelles constituées de massifs érodés de formes irrégulières ou arrondies telles

que les collines d’Ankatso, de l’Observatoire, d’Ampasampito et d’Ambohijanahary;

– des escarpements abrupts limitant la zone haute de la zone basse : tel est le cas de

l’escarpement d’Ampamarinana;

– des interfluves constitués de vallées peu profondes et comblées par des sédiments de talus sur

les flancs de collines à l’exemple de Manakambahiny.

La zone de plaine occupe la partie Ouest d’Antananarivo. Elle est constituée:

– d’une plaine d’inondation formée de sédiments lacustres et des apports fluviaux à la faveur des

crues successives de la rivière Ikopa;

– des îlots de collines plus ou moins arrondies telles que celles d’Anosipatrana et d’Anosizato.

3.2 Données et matériels d’étude

3.2.1 Choix des données

Le choix des données se fait en partant de l’hypothèse de travail : « La télédétection peut

être utilisée pour extraire la zone urbaine correspondant dans l’image satellitaire aux zones qui

ont suffisamment de structures construites par l’homme ». Le choix de travailler avec des images

27

satellitaires multi-spectrales haute résolution Landsat pour cette étude est surtout basé sur la

disponibilité, elles ont aussi des résolutions spatiales, radiométriques, spectrales et temporelles

suffisantes pour accomplir les objectifs de cette étude. Néanmoins la disponibilité gratuite des

images Landsat sur le site Global Land Cover Facility (GLCF) de l’Université de Maryland aux

Etats-Unis et sur le site de l’USGS nous a fait opter pour l’utilisation des images Landsat.

3.2.2 La sélection des images

Pour cette étude, les critères généraux de sélection des images satellitaires pour la

détection des changements (images Landsat 30 m) ont été les suivants [11]:

- le champ au sol de l’image (les images doivent couvrir la zone d’étude: la CUA),

- la nébulosité (minimale sur la zone d’étude),

- la saison d’acquisition (idéalement même saison afin de réduire les problèmes dus aux

différences des angles solaires, aux changements phénologiques de la végétation et aux

différences dans l’humidité des sols),

- l’année d’acquisition (l’écart temporel entre deux images retenues doit être assez grand pour

que des changements importants soient observés).

3.2.3 Données utilisées

Pour délimiter les zones urbaines de la CUA, on a utilisé une image du satellite Landsat 7

Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) (path : 159 ; row : 73).

Cette image, acquise le 12 mai 2000, a été téléchargée gratuitement à partir du site GLCF

disponible en ligne sur http://glcf.umiacs.umd.edu . Les images ETM+ sont des images de 8 bits

(28 = 256 niveaux d'intensité disponibles allant de 0 à 255) qui mesurent l’énergie émise et

réfléchies par la surface de la Terre dans huit intervalles du spectre électromagnétique

(Tableau 4). La résolution spatiale est de 30 m pour tous les canaux, excepté l’infrarouge

thermique (canal 6), avec 60 m. L’image ETM+ a aussi un canal panchromatique (canal 8) avec

une résolution spatiale de 15 m.

28

Canal Longueur d’onde (µ) Résolution (m)

1 0,45 - 0,515 30

2 0,525 - 0,605 30

3 0,63 - 0,690 30

4 0,75 - 0,90 30

5 1,55 - 1,75 30

6 10,40 - 12,5 60

7 2,09 - 2,35 30

8 0,52 - 0,90 15

Tableau 5: Longueurs d’onde et résolution spatiale des canaux ETM+

(GIRARD M.C., GIRARD C., 1999)

L’image utilisée a été géométriquement et radiométriquement corrigée par l’USGS/Earth

Resource Observation Systems Data Center (EROS).

L’image n’a pas de nuages et les coordonnées du centre sont 18°:54’:00’’ Sud,

46°:26’:14’’ Est.

3.2.4 Données complémentaires utilisées

Des données complémentaires ont été utilisées afin d’orienter, corriger et valider les

traitements réalisés sur les images satellitaires. Nous disposons d’une mosaïque

d’orthophotographies réalisée en 2003 sur une zone couvrant la CUA (résolution 1 m). Nous

avons aussi utilisé une image très haute résolution (THR) IKONOS acquis en 2006

(résolution 1 m) comme éléments d’orientation des traitements et de validation des résultats afin

de dissocier les espaces urbains et non-urbains sur les images.

Les diverses données ont été utilisées avec un système de projection Mercator Oblique

Hotine.

29

3.2.5 Moyens techniques utilisés

Divers logiciels ont été mis en œuvre pour la réalisation de cette étude.

• La partie télédétection a été réalisée à l’aide de deux logiciels différents: Erdas Imagine

8.4 et Multispec 2.8.

� Erdas Imagine 8.4 est destiné au traitement des images satellitaires. En plus des outils

de classification classiques basés sur la radiométrie des pixels et quelques paramètres

texturaux (filtres), ce logiciel très complet inclut un module de géoréférencement et

des outils de visualisation très performants. Il a été utilisé pour les phases suivantes :

corrections géométriques, classification radiométrique (par maximum de

vraisemblance), généralisation, calcul des matrices de confusion.

� Multispec, logiciel d'analyse d'images satellitaires, permet la classification par objet.

La méthodologie d’extraction des informations des images dans Multispec, à travers

le classifieur ECHO est basée sur une segmentation par région de l’image et permet

une meilleure précision de classification que celle basée sur le pixel et réduit les

effets « poivre & sel» des méthodes de classification classique pixel à pixel. Nous

donnons une brève description de Multispec en annexe 6.

• la partie cartographie a été effectuée avec ArcView 3.2.

3.3 Méthodes

L’unité spatiale d’analyse choisie pour extraire la surface urbaine est l’objet obtenu par le

processus de segmentation par région incorporé dans le classifieur ECHO. Cette option est

justifiée par les raisons suivantes :

• L’utilisation du pixel comme unité spatiale d’analyse aboutit à des cartes avec des

pixels trop dispersés appartenant à la même classe.

• L’utilisation de l’objet, grâce au processus de segmentation d’images, permet

l’obtention de produits cartographiques plus lisibles ;

Pour extraire la surface urbaine à partir de l’image Landsat 2005, nous avons poursuivi les

étapes suivantes :

• Prétraitement des données

30

• Première segmentation de l’image (classification non dirigée ISODATA suivi par une

classification ECHO)

• Classification dirigée ECHO

• Traitements post-classification

3.3.1 Le prétraitement des données

Comme l’image de 2005 est déjà corrigée géométriquement et radiométriquement par le

fournisseur d’images, elle subit directement des traitements visant l’amélioration de son rendu

visuel. Au cours des traitements, les images sont affichées à l’écran sous une combinaison

colorée des trois canaux TM4 (Proche Infrarouge), TM3 (Rouge), TM2 (Vert). Ce mode

d’affichage est optimal pour réaliser une cartographie d’occupation du sol car dans l'image fausse

couleur (TM432), la végétation a une réflectance très élevée dans la bande Proche Infrarouge,

tandis que l'eau absorbe presque toute l'énergie dans cette bande. Les régions rouges sur l'image

représentent différents types de végétation. Les couleurs bleue/vert/gris indiquent les

constructions (routes, ponts, etc.). Ces types de surfaces réfléchissent le rouge, bleu, et vert

(lumière visible), mais ont de faible réflectance dans la bande proche infrarouge. L'eau varie du

vert au noir, selon la profondeur et clarté de l'eau. L'eau plus profonde est plus sombre. Afin de

visualiser au mieux l’image et distinguer les différents détails, le traitement radiométrique a été

réalisé pour améliorer le contraste et la netteté. Dans ce travail, la technique d’étalement de la

dynamique (contrast stretching) appliquée est la méthode du rehaussement linéaire du contraste.

Les étalements linéaires des images n’entraînent pas de distorsion de la radiométrie de l’image

[10]. Ils sont utilisés pour l’amélioration visuelle de l’image. Une partie de l’image correspondant

à l’extension géographique de l’aire d’étude a été créé en utilisant les limites vectorielles

administratives de la CUA recueillies auprès de la BDA (Figure 8).

31

Figure 8:Sous-image de l'image Landsat 2005 correspondant à l’aire d’étude

3.3.2 La classification de l’image

La classification de l’image 2005 a été opérée en 2 phases:

a) Classification exploratoire non assistée

Afin de rendre la classification plus aisée, une première classification non supervisée a été

réalisée avec l’algorithme de classification ISODATA dans Multispec en utilisant toutes les

bandes multispectrales (bandes1, 2, 3, 4, 5 et 7). Lors de cette classification, une attention

particulière sera portée sur le fait que les objets formés ne regroupent que des pixels appartenant

soit à la classe urbaine soit à la classe non urbaine, i.e. minimiser autant que possible la confusion

des classes. Pour ce faire, cinq groupes (clusters) sont nécessaires pour distinguer les aires

urbaines de celles qui ne le sont pas, le nombre de clusters est obtenu après quelques essais. Ces

cinq clusters rendent compte de la diversité des états de surface. Cette classification initiale,

exploratoire, est essentiellement destinée à identifier les types d’occupation du sol séparables qui

sont des régions homogènes à partir des regroupements de pixels ayant des signatures spectrales

similaires. On effectue ensuite une classification ECHO qui regroupe les petites régions issues

32

du processus ISODATA en régions plus grandes et plus homogènes. La figure 9 montre le

résultat de la classification non supervisée (ISODATA suivi par ECHO).

Figure 9:Première segmentation de l’image de 2005

3.3.3 La classification assistée ECHO

La démarche générale adoptée pour la réalisation de la classification supervisée est

présentée sur la figure 10.

a) Définition des classes et des sites d’entraînement

Le principal but de la classification étant de discriminer la zone urbaine des zones non-

urbaines. Une soigneuse comparaison de la carte ECHO avec la référence (une image THR

Ikonos de 2006) montre que la plupart des clusters (groupes) résultant de la classification non

supervisée appartiennent aux classes d'information désirées (urbaine et non-urbaine), mais

certains paraissent appartenir à deux ou plus de classes, ce qui indique que des classes spectrales

doivent être définies pour assigner ces clusters à leurs classes définitives.

33

Figure 10: Les étapes de la classification supervisée

34

Il s’avère donc nécessaire, au cours de cette analyse, de former avec soin des sous-

classes, afin que les classes spectrales « Urbain » et « Non-Urbain » soient représentées

correctement par les échantillons d'entrainement. Par exemple, Cluster 1 correspond en grande

partie à la classe « Urbain », et peut, par conséquent, être convenable comme sous-classe de la

classe d'information « Urbain », de la même façon pour Cluster 4 et la classe « Non-Urbaine ».

Dans ce cas, trois sous-classes urbaines et deux sous-classes non-urbaines sont définies

pour expliquer la différence dans la réponse spectrale des zones urbaine et non-urbaine. En

utilisant l'affichage des données originales en composition 432 et de la carte thématique ECHO,

les zones d'entrainement qui représentent suffisamment chaque sous- classes sont sélectionnées.

(Figure 11). Après classification, les sous-classes seront combinées pour donner le résultat final.

Une moyenne de 20 sites d'entrainement par classe a été utilisée pour élaborer la classification.

Figure 11: Exemple de sites d’entraînement pour l’image 2005 sur la carte (ISODATA+ECHO) et sur la composition colorée TM 432

b) Séparabilité des signatures spectrales

La séparabilité des signatures des classes a été évaluée avec la fonction Feature Selection

de Multispec. La distance de Bhattacharrya, donnant la distance interne entre les classes, a été

choisie pour mesurer cette séparabilité (voir Annexe 3 pour plus de détail). La valeur 0 indique

35

un chevauchement complet entre les signatures de deux classes. Si cette distance est grande

(valeur plus grande que 2), les classes sont bien séparées et peuvent rester comme des classes

distinctes. Dans le cas contraire, les classes sont proches et une redéfinition des classes devra

avoir lieu ou regrouper les zones d'entrainement [13].

0,0 à 1,0 : très pauvre séparabilité

1,0 à 1,9 : pauvre séparabilité

2,0 et plus : bonne séparabilité

Couple de classes 1-2 1-3 1-4 1-5 2-3 2-4 2-5 3-4 3-5 4-5

Distance Interclasse 1.42 4.73 3.92 2.44 5.52 2.90 1.01 1.72 5.19 4.94

Tableau 6: Distance de Bhattacharrya pour les différentes classes

Classes Symbole

1: Urbain1 1

2: Urbain2 2

3: Non Urbain1 3

4: Non Urbain2 4

5: Urbain3 5

Tableau 7: Symboles utilisés pour la distance Bhattacharrya

D’après le tableau 5, on constate qu’aucune confusion n’existe entre les deux classes

urbaine et non-urbaine.

c) Détermination des bandes spectrales appropriées

Au lieu d’effectuer la classification avec les sept bandes multispectrales, la fonction

DAFE (Discriminant Analysis Feature Extraction) de Multispec permet de définir le sous-

ensemble de bandes le plus approprié pour un ensemble de zones d'entrainement donné. Ceci

permet un gain de temps et fournit la plus haute exactitude de classification comparée avec

36

l'ensemble complet des bandes. La meilleure combinaison de bandes est celle qui a la plus petite

distance Bhattacharrya [13]. Les résultats de l’application de la fonction DAFE indiquent que les

canaux 2, 3, 4, 5 et7 sont les plus convenables pour cette classification.

Bandes spectrales Distance Bhattacharrya moyenne

1 2 3 4 7 34.14

1 3 4 5 7 30.44

1 2 3 5 7 32.68

2 3 4 5 7 14.54

1 2 3 4 5 34.48

1 2 4 5 7 33.38

1 2 3 4 5 7 35.95

Tableau 8: Combinaison optimum des canaux et distance de Bhattacharrya

d) La classification assistée ECHO

L’approche Maximum de vraisemblance qui fait partie intégrante de la classification

ECHO exige que les histogrammes des sites d'entrainement suivent une distribution normale dans

les bandes spectrales utilisées. En effet, un bon échantillon d'entrainement a deux exigences de

base: être homogène et représentatif des classes [12]. L'homogénéité est nécessaire pour obtenir

une distribution de valeurs qui sont près de la distribution normale (Gaussienne), une exigence de

la classification par Maximum de vraisemblance. Être représentatif en revanche, veut dire que

toutes les variations (des valeurs radiométriques) dans la classe doivent être les moindres

possibles pour obtenir une description adéquate de la classe.

Une telle supposition a été vérifiée et a paru être respectée pour toutes les classes dans

tous les canaux convenables à la classification. La figure 12 montre la distribution des sous-

classes « Urbain1 » et « Non-Urbain2 ». Les histogrammes des autres sous-classes ont la même

apparence ; toutes les classes suivent approximativement la distribution normale et on en trouve

quelques-uns en Annexe 4.

37

Figure 12: Urbain1 et Non-Urbain2 dans la bande TM2

La classification utilisant l’algorithme ECHO (extraction et classification d'objets

homogènes) est alors effectuée sur les canaux 2, 3, 4, 5 et 7. Ce classifieur est, pour rappel, un

classifieur spectral/spatial qui, en premier lieu, groupe les pixels spatialement adjacents en objets

spectralement homogènes (segmentation basée sur les régions) et classifie ces objets en tant

qu’unités de traitement.

Les paramètres utilisés pour la classification ECHO sont présentés dans le tableau ci-

dessous.

Paramètre Valeur

Cell size (pixel square) 2

Homogeneous Cell Threshold 2

Annexation Threshold 2

Merge Like Field active

Tableau 9: Paramètres utilisés dans la segmentation

• Le paramètre ‘’Cell size’’ choisi pour segmenter l’image a la valeur 2 ; il définit la

division de l’image en blocs de 2*2 pixels. On a choisi cette valeur, après quelques essais,

parce qu’elle c’est celle qui fournit un niveau de généralisation acceptable et intéressant.

38

• Homogeneous Cell Threshold: c’est le seuil pour déterminer l'homogénéité des pixels

dans chaque cellule.

• Annexation Threshold: test de similarité statistique spectrale (homogénéité) des cellules

non singulières adjacentes.

• Merge Like Field: les cellules considérées comme similaires sont fusionnées et les pixels

seuls sont traités par un maximum de vraisemblance pour fournir les derniers résultats de

la segmentation.

e) Regroupement des classes

En sortie de traitement, la classification était composée de 5 classes d’occupation du sol

distinctes. Pour obtenir la carte finale, on a procédé à un regroupement des classes. Toutes les

classes représentant la zone urbaine ont été fusionnées pour constituer la classe urbaine, tandis

que les autres ont été regroupées pour former la classe non-urbaine. Au total, les classes de

l’occupation du sol ont été réduites de 5 à 2. Si cette opération de regroupement dégrade la

précision sémantique de la nomenclature, en échange, chaque classe construite hérite d’une plus

grande fiabilité spatiale (i.e. moins de confusion).

3.4 Traitement post-classification : Généralisation à l’UMC

Afin d’enlever les pixels isolés, une opération de généralisation aboutissant à

l’élimination des plages cartographiques d’une surface inférieure à l’UMC a été réalisée [7], [8]

sous ERDAS.

Dans un premier temps, sur le résultat de la classification, nous avons défini la taille des

groupes de pixels contigus appartenant à une même classe (opération de clumping). Le paramètre

4 a été utilisé dans le processus groupement.

La seconde étape a consisté à fixer la taille minimale de la tâche cartographique à

conserver. Les plages cartographiques d’une surface inférieure à ce seuil ont été remplacées par

une tâche équivalente à laquelle on a affecté la classe du plus grand polygone contigu (opération

eliminate). Tenant compte de la résolution de l’image utilisée pour son interprétation (30 m), de

son échelle d’application et de l’UMC correspondante, (cf. section 2.2.3 et 2.2.4), les surfaces qui

sont en dessous de 4500 m2 soit 0.45 ha (5 pixels) sont éliminées en utilisant l'outil Elimine. Les

tâches d’une surface supérieure à ce seuil ne font l’objet d’aucun traitement.

39

Les variations relatives liées à la réaffectation des pixels par la procédure de

généralisation « clumping/eliminate » sont statistiquement marginales (Tableau 9). Cependant,

l’effet visuel est très significatif et améliore largement la lisibilité des résultats.

Classe Surface avant

l’opération de

généralisation

Surface après

l’opération de

généralisation

Variation absolue Variation en % par

rapport à la surface

initiale

Urbain 3883.05 3889.53 6.48 0.03

Non Urbain 4763.76 4757.28 -6.48 -0.14

Tableau 10: Effet de l’application de la généralisation (5 pixels=0,45 ha) sur la classification de 2005

3.5 Résultats et évaluation de la classification

La figure 13 montre le résultat de la classification obtenue pour l’image ETM+ de 2005.

La classe urbaine représente 44.9% de l’aire totale de la CUA.

Il est important de vérifier l’efficacité avec laquelle l’algorithme a fait la classification. Cela

permet de vérifier la validité des résultats de la classification. L'exactitude de la classification a

été testée avec le logiciel Multispec qui compte le nombre de pixels dans les sites test. Pour ce

faire, on a sélectionné aléatoirement des échantillons de vérification sur l’image 2005.

Cette méthode d’échantillonnage a été choisie car elle est considérée comme celle qui produit les

meilleurs résultats pour l’utilisation de l’indice Kappa. Ensuite, le type de surface correspondant

à chaque zone test à été déterminé à partir de la mosaïque d’orthophotographies. Ces zones tests

représentent les vérités terrain ou sites de vérification. Les résultats sont consignés dans une

matrice de confusion à partir de laquelle on obtient une mesure de la précision de la

classification. Les résultats de l’évaluation de qualité de la carte obtenue sont présentés dans le

tableau 10.

Le classifieur ECHO a bien classé 98.7% de pixels classés comme urbains dans les

données de référence (Exactitude pour le producteur). La classification de la classe non urbain a

une précision de 94.8%. On a obtenu, pour l’image de 2005, une précision de classification

globale de 95.7% et l’indice Kappa a une valeur de 88.6% ce qui représentent des valeurs

satisfaisantes pour la classification.

40

Figure 13: Délimitation des aires urbaines en utilisant la classification ECHO

41

Urbain Non urbain Total ECHO

Urbain 869 152 1021

Non urbain 11 2750 2761

Total IKONOS 880 2902 3782

Exactitude pour le producteur (%) Exactitude pour l’utilisateur (%)

Urbain 98.7 Urbain 85.1

Non urbain 94.8 Non urbain 99.6

Exactitude globale 95.7 % Kappa 88.6 %

Tableau 11: Matrice de confusion obtenue en utilisant la classification ECHO sur l’image de 2005

3.6 Comparaison avec d’autres méthodes de classification

La comparaison avec d’autres méthodes de classification pour délimiter les aires urbaines

a été réalisée pour trouver la plus performante sur l’aire d’étude. Les méthodes sélectionnées pour

l’expérimentation étaient le NDVI, ISODATA, la méthode du maximum de vraisemblance.

3.6.1 L’indice de végétation normalisé (NDVI)

Le calcul de l’indice de végétation normalisé ou NDVI (Normalized Difference

Vegetation Index) est l’un des moyens les plus utilisés en télédétection satellitaire pour distinguer

les espaces végétalisés de ceux qui ne le sont pas (espaces en eau ou espaces minéralisés). Cet

indice de végétation se calcule suivant une formule qui se base sur le fait que la végétation

chlorophyllienne absorbe le rouge et réfléchit le PIR, alors que les espaces minéralisés

réfléchissent le rouge. En combinant ces 2 canaux (TM4 pour le PIR et TM3 pour le rouge, dans

le cas d’une image Landsat), on aboutit à une transformation des valeurs numériques des pixels

de l’image. L’image résultant d’un calcul de l’indice de végétation normalisé est donc un tableau

de données numériques ordonnées où la densité de la végétation verte s’affirme au fur et à

mesure que les valeurs s’élèvent (Figure 14). La formule du NDVI est (tiré de [1]) :

RPIR

RPIRNDVI

+−=

42

Echelle des valeurs sur l’indice de végétation normalisé

Palette de niveau de gris pour l’affichage de l’indice de végétation

Résultat thématique : formes de couverture du sol

Figure 14: Indice de végétation et discrimination des formes de couverture du sol

(Assako Assako R.J., 2000)

43

En exploitant la hiérarchisation des valeurs radiométriques, on a pu fixer un seuil pour

distinguer les espaces couverts de végétations. Ce faisant, nous avons obtenu, par opposition, le

périmètre urbain. On a donc séparé l’image NDVI obtenue en classes selon les seuils 0-25 (eau),

26-102 (urbain), 103-255 (non-urbain).

Pour faire la validation de la qualité de la classification on a utilisé le pixel comme unité

d’analyse spatiale. On a utilisé un ensemble de100 échantillons générés aléatoirement. Après, on

les a classifiées en urbain et non urbain en utilisant l’analyse visuelle de l’image IKONOS. On a

compté les pixels appartenant réellement à la classe urbaine (20 pixels), et le nombre de pixels

trouvés sur l’image NDVI (9 pixels). En utilisant cette méthode, on a obtenu une carte (Figure

15) où la classe urbaine représente 1870,56 ha, soit 21,6 % de la superficie totale de la CUA. Les

paramètres de qualité sont présentés dans le tableau 11.

Figure 15: La classification obtenue par l’image de 2005 en utilisant le NDVI

44

Urbain Non urbain Total NDVI

Urbain 8 1 9

Non urbain 12 79 91



Urbain 40 Urbain 88.9


Exactitude globale 87 % Kappa 46.9 %

Tableau 12: Matrice de confusion et indices obtenus par la classification de l’image 2005 en utilisant

le NDVI

3.6.2 La méthode ISODATA

L’algorithme ISODATA (Iterative Self Organizing Data Analysis Technique), utilisé dans

cette étude comparative à travers le logiciel Multispec, est un classificateur non-supervisé itératif.

Trois paramètres doivent être spécifiés avant le début du processus : le nombre de classes

désirées, le seuil de convergence et le nombre d’itérations maximum. Le seuil de convergence est

le pourcentage maximum de pixels devant rester inchangés, d’une itération sur l’autre, pour que

le processus s’arrête. Le nombre d’itérations représente le nombre maximum de boucles que le

logiciel effectue en exécutant l’algorithme. Plus le seuil de convergence est proche de 100 % et le

nombre d’itérations élevé, plus le résultat est bon. Néanmoins, le processus demande davantage

de temps lorsque les paramètres sont élevés [12].

Pour appliquer cet algorithme, l’analyste doit spécifier les canaux à utiliser dans le

processus de classification. Dans ce cas, on a utilisé la combinaison des canaux [2, 3, 4, 5, 7]

pour classer l’image de 2005. Cette combinaison a été sélectionnée pour une question de

comparabilité avec la méthode de classification ECHO (section 3.3.3-c). Après quelques essais,

on a décidé de faire la classification en 10 classes avec 20 itérations. On a obtenu 10 groupes qui

on été recodés en 2 classes d’information : urbain et non urbain (Figure 16), avec l’aide visuelle

de la composition colorée TM 432. Les statistiques de validation de la carte produite sont

présentées dans le tableau 12. En utilisant cette méthode de classification, la classe urbaine

représente 27.4 % de l’aire totale de la CUA.

45

Figure 16: Classification obtenue pour l’image de 2005 en utilisant la méthode ISODATA

Urbain Non urbain Total ISODATA

Urbain 16 4 20

Non urbain 8 72 80



Urbain 66.7 Urbain 80

Non urbain 94.7 Non urbain 90



la méthode ISODATA

46

3.6.3 La méthode du maximum de vraisemblance

La méthode du maximum de vraisemblance présuppose la définition d’aires

d’apprentissage pour chacune des classes avec une distribution gaussienne [7]. Les distributions

multimodales indiquent l’existence d’hétérogénéités à l’intérieur des classes et rendent

impraticable l’utilisation correcte de ce classificateur.

Pour respecter la distribution normale, on a employé, les aires d’apprentissage utilisées pour la

classification ECHO. Dans la section 3.3.3-a, nous avons déjà trouvé 5 classes qui étaient

suffisants pour distinguer la classe urbaine et, pour cette raison, on a employé aussi 5 classes de

référence pour appliquer la méthode du maximum de vraisemblance : urbain1, urbain2, urbain,

non urbain 1 et non urbain 2.

La sélection des canaux à utiliser s’avère une tâche importante car elle nous permet

d’exclure l’information spectrale redondante du processus de classification et, de cette façon, de

faire une meilleure discrimination des classes qui nous intéressent. Pour accomplir cette tâche, on

a utilisé les mêmes canaux que pour la classification ECHO et ISODATA pour une raison de

comparabilité.

La carte urbaine et les paramètres de qualité sont présentés, respectivement, à la figure 17

et dans le tableau 13. L’aire urbaine, en utilisant cette méthode, représente 36.2% de l’aire totale

de la CUA.

47

Figure 17: Classification obtenue pour l’image de 2005 en utilisant la méthode du maximum de vraisemblance

Urbain Non urbain Total

LIKELIHOOD

Urbain 23 1 24

Non urbain 5 71 76







la méthode du maximum de vraisemblance

48

3.7 Analyse des résultats

Les résultats de la qualité des classifications obtenues sont présentés à la figure 18.

Figure 18: Valeurs de Exactitude globale et Kappa obtenues pour chaque méthode testée : ECHO; NDVI ; ISODATA et MV (maximum de vraisemblance)

L’analyse de ce graphique montre que la méthode que nous avons proposée (celle utilisant

la classification par objets) est celle qui s’adapte le mieux à l’aire d’étude avec une Exactitude

globale de 95.7% et un indice Kappa de 88.6%. La méthode du maximum de vraisemblance est

la deuxième plus performante et légèrement meilleure que la méthode de classification non-

supervisée ISODATA avec un indice Kappa respectivement de 94% et 88%. Le NDVI a présenté

une Exactitude globale (87%) avec un indice Kappa plus bas (46.4%).

3.8 Discussion

Le but de ce chapitre est de démontrer qu’à partir d’une image satellitaire, on peut extraire

la forme urbaine. Une méthode pour faire la délimitation des zones urbaines a été présentée et

comparée à d’autres méthodes parmi les plus utilisées en télédétection. Cette méthode est la

classification ECHO, elle utilise la segmentation basée sur les régions pour délimiter les aires

urbaines de la CUA à partir d’une image Landsat.

Les résultats obtenus et les statistiques de validation se sont avérés supérieurs à ceux

obtenus avec les autres méthodes testées et, pour cette raison, on utilisera cette méthode dans la

49

suite de cette étude. Cela ne veut pas dire que la méthode proposée est « la meilleur méthode »

pour extraire des aires urbaines à partir d’images de satellite dans tous les cas. Comme nous

l’avons déjà affirmé : il n’existe pas une méthode universelle pour accomplir cette tâche car les

paysages urbains sont très variables.

L’exactitude de la délimitation de l’aire urbaine est fondamentale dans les études de

croissance urbaine. Toutes les analyses dérivées seront fortement influencées par les résultats de

cette délimitation. Il est aussi mis en évidence, dans ce chapitre que les différentes méthodes de

classification d’images provoquent l’obtention de différentes formes urbaines. A titre d’exemple

on peut invoquer les valeurs des aires urbaines obtenues par chacune des ces méthodes et qui

varient entre 21.6% (NDVI) et 44.9% (ECHO) de l’aire totale d’étude.

50

Chapitre 4

Dynamique des formes urbaines

4.1 Introduction

Ce chapitre est consacré aux apports de la télédétection sur la mesure des formes urbaines

et leur dynamique. Dans le chapitre 3, nous avons utilisé la télédétection pour délimiter la forme

urbaine de la CUA. Comme résultat, cette forme a été décrite en utilisant une carte qui exprime

l’aire occupée par la classe urbaine en km2. Pour évaluer la croissance urbaine, on introduit

d’autres dates. L’utilisation de trois dates (1994, 2000 et 2005) nous permet d’évaluer si la

croissance urbaine s’est réalisée à un rythme homogène ou s’il y a eu une accélération ou

ralentissement de ce phénomène pendant la période d’étude.

On présente les techniques de détection du changement de l’occupation du sol les plus

utilisées en imagerie satellitaire. En appliquant la technique sélectionnée, nous arriverons à des

informations quantitatives et qualitatives sur la dynamique urbaine de l’aire d’étude entre les

années 1994-2000, 2000-2005 et 1994-2005. On termine ce chapitre en évaluant la fiabilité de la

méthode utilisée par comparaison avec des données issues de la BDA.

4.2 Études urbaines spatio-temporelles en télédétection

La télédétection est un outil qui fournit des images sur les objets ou phénomènes de façon

temporellement répétitive, ce qui permet de réaliser des études du changement de l’occupation du

sol. Ces études peuvent être très utiles pour étudier divers phénomènes comme la déforestation,

la surveillance des catastrophes, la métropolisation, etc. Parmi les questions portant sur le

changement de l’occupation du sol, l’utilisation de la télédétection dans les études spatio-

temporelles urbaines est l’une des plus étudiées.

51

4.3 Techniques de détection du changement de l’occupation du sol

La détection du changement dans l’occupation du sol est un processus qui permet

l’identification des différences dans l’état d’un objet ou phénomène à travers son observation à

des moments différents. Idéalement, ce processus doit utiliser des images obtenues par le même

capteur (ou équivalent) et enregistrées en utilisant les mêmes résolutions spatiale et spectrale, la

même date d’acquisition. L’utilisation d’images obtenues à la même date mais en des années

différentes permet la minimisation des erreurs provoquées par les variations saisonnières et

l’angle solaire. L’erreur quadratique moyenne du processus de géoréférencement des images

utilisées pour la détection du changement doit être égale ou inférieure à un pixel afin que les

changements détectés ne soient pas liés à un décalage entre les deux images.

Pour répondre à la nécessité d’étudier les changements de l’occupation du sol en utilisant

la télédétection, diverses techniques se sont développées. Elles incluent la différence entre

images, la régression d’images, le rapport d’images, l’interprétation visuelle, la classification

multi-temporelle d’images, et la comparaison post classification. Afin de fournir une vue globale

sur ces méthodes, les points forts et faibles de chaque catégorie de méthodes sont présents ci-

dessous [21]:

a) La différence d’images et le rapport d’images utilisent des algorithmes algébriques

(soustraction, division, etc.) et un seuil pour identifier les zones de changements. Les images

utilisées dans les méthodes de détection des changements par différence ou rapport d’images

peuvent faire l’objet de transformations diverses avant leur utilisation à savoir des opérations de

filtrage, des calculs d’indices de végétation et des analyses en composantes principales.

- avantages : ces méthodes sont simples; elles permettent la réduction de certains effets

atmosphériques et radiométriques ;

- inconvénients : elles ne donnent aucune information sur la nature des changements; elles

exigent un seuillage ;

- conditions : elles exigent l’identification de seuils et le choix de bandes spécifiques pour

la détection ;

b) la comparaison post-classification et classification multi-temporelle d’images

- avantages : ces méthodes réduisent les impacts de l’environnement (conditions

atmosphériques) ; elles fournissent des informations concernant la nature des

52

changements (l’évolution de la taille de la zone urbanisée) et permettent l’utilisation de

capteurs différents

- inconvénients : elles exigent beaucoup de temps (sauf la méthode d’analyse spectrale

temporelle) ; il est difficile d’identifier les changements ; les changements sont souvent

dépendants des résultats des différentes classifications.

- conditions : elles exigent une réalité de terrain, l’identification de seuils, une grande

exactitude de la classification et un nombre et une qualité d’échantillons d’entraînement

suffisants ;

- conclusion : ces méthodes sont simples et fournissent des informations sur la nature des

changements, ce qui est important. La méthode post-classification consistant en la

comparaison de deux classifications est la plus utilisée ; pourtant, cette méthode est

critiquée parce qu’elle crée des erreurs d’omission c’est-à-dire qu’elle a tendance à sous-

estimer les changements.

c) méthodes d’interprétation visuelle :

- avantages : ces méthodes permettent d’incorporer la connaissance de l’analyste ; elles

permettent d’analyser deux ou trois images à la fois ;

- inconvénients : elles ne fournissent pas d’informations détaillées sur les changements ;

elles dépendent du savoir-faire et du savoir de l’analyste ; elles exigent beaucoup de

temps ; elles ne permettent pas une mise à jour facilement ;

- conditions : elles exigent un bon savoir-faire de l’analyste et une familiarisation avec la

zone d’étude ;

Après avoir analysé les méthodes existantes, on a retenu la comparaison post-

classification. Une comparaison post-classification consiste à effectuer une analyse comparative

des classifications produites de manière indépendante sur chacune des images à différentes dates.

Elle a été choisie car elle est simple tout en permettant d’obtenir de l’information sur la nature

des changements.

53

4.4 Quantification et description de l’évolution des formes urbaines

L’utilisation des matrices de transition (ou tableaux croisés) est la méthode la plus utilisée

pour comparer deux classifications. Les tableaux croisés sont une technique qui permet

l’obtention de toutes les combinaisons possibles des n classes de deux cartes à des dates

distinctes. Une matrice est utilisée pour représenter la quantité (ou la valeur de l’aire) des pixels

qui ont changé de classe, ou non, entre les deux dates. Les pixels qui n’ont pas changé figurent

dans la diagonale de cette matrice. À titre d’exemple, soit la matrice des changements intervenus

entre les dates t0 et t1, correspondant respectivement aux classes i et j d’occupation du sol

(Tableau 14). La case a(i, j) de la matrice représente la superficie d’une classe i d’occupation du

sol au temps t0, convertie en une classe j au temps t1. Les changements se lisent donc de la ligne

i vers la colonne j [18].

Classe i à t0 Classe j à t1 Total date t0

(somme

ligne)

Classe1 (j=1) Classe2 (j=2) … Classe n (j=n)

Classe 1 (i=1) a(1,1) a(1,2) … a(1,n) ∑a(1, j) ;

j=1,n

Classe 2 (i=1) a(2,1) a(2,2) … a(2,n) ∑a(2,j ) ;

j=1,n

… … … … …

Classe n (i=n) a(n,1) a(n,2) … a(n,n) ∑a(n,j) ; j=1,n

Total date t1

(somme

colonne)

∑a(i,1) ; i=1,n ∑a(i,2) ; i=1,n … ∑a(i,n) ; i=1,n ∑∑a(i,j) ;

i=1,n

j=1,n

Tableau 15: Exemple d’une matrice de transition (Oloukoi J., 2006)

54

4.5 L’évolution de la forme urbaine dans la CUA entre 1994 et 2005

4.5.1 Les données

Deux images Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) et une image Landsat

Thematic Mapper (TM) seront utilisées pour délimiter et mesurer l’évolution de la forme urbaine

de la CUA entre 1994 et 2005. Le capteur Landsat TM capte 6 régions du spectre

électromagnétique (l’ETM+ a un canal panchromatique additionnel) et le canal thermique a une

résolution spatiale de 120 m (60 m pour l’ETM+) (Tableau 15).

La sélection des images a été réalisée en tenant en compte du décalage temporel minimal

entre les dates d’acquisition pour réduire les effets provoqués par la variation phénologique de la

végétation et les angles solaires. L’image de l’année 1994, acquise le 11 octobre et celle de 2005,

acquise le 29 juillet ont été téléchargées gratuitement (comme celle de 2000).

L’image de 2000 est déjà corrigée géométriquement. Les images de 1994 et 2000 n’ont

pas de nuages. Les coordonnées du centre des images sont 18°:54’:00’’ Sud, 46°:26’:14’’ Est et

la résolution spatiale des bandes multispectrales est de 30m.

Canal

Longueur

d’onde (µ) Résolution (m)

1 0.45 - 0.53 30

2 0.52 - 0.60 30

3 0.63 - 0.69 30

4 0.76 - 0.90 30

5 1.55 - 1.75 30

6 10.40 - 12.50 120

7 2.08 - 2.3 30

Tableau 16: Longueurs d’onde et résolution spatiale des canaux TM

(GIRARD M.C., GIRARD C., 1999)

55

4.5.2 Les méthodes

La méthodologie utilisée pour calculer l’évolution de la forme urbaine est résumée dans le

diagramme de la figure 19 et expliquée ensuite.

Figure 19: Méthodologie utilisée pour décrire l’évolution de la forme urbaine de la commune urbaine d’Antananarivo (1994- 2000)

Classification et validation

Détection du changement

Prétraitement

Résultats et analyse

56

a) Prétraitement

Le processus de prétraitement réalisé est le géoréférencement de l’image de 1994 et

l’amélioration de la qualité visuelle des images de 1994 et de 2000. L’image de 1994 a été

rectifiée en utilisant 35 points de contrôle par référence à l’image de 2000. L’erreur quadratique

moyenne pour les deux images était inférieure à un pixel (0.7 pixel) (Figure 20).

Erreur moyenne quadratique (RMSE)

Figure 20: Erreur moyenne quadratique lors du géoréférencement de l’image de 1994

Deux sous-images correspondant à l’extension géographique de l’aire d’étude ont été

extraites en utilisant les limites vectorielles administratives de la CUA fournies par la BDA

(Figure 21 et 22).

57

Figure 21: Limite de la commune urbaine d’Antananarivo en 1994

Figure 22: Limite de la commune urbaine d’Antananarivo en 2000

58

b) Classification et validation

La classification des images de 1994 et 2000 a été réalisée en utilisant le classifieur

ECHO avec l’emploi des mêmes procédures et les mêmes paramètres que pour l’image de 2005.

Afin de mieux visualiser les changements pour un intervalle de temps donné et réaliser la mise à

jour des changements, on a généré des masques successifs à partir de l’image 2005. L’aire

urbaine de 2005 a été utilisée pour masquer les aires urbaines obtenues par la classification de

2000 et, l’aire urbaine de 2000 après masquage, utilisée de la même façon sur la classification de

l’image de 1994. L’opération de masquage a été réalisée sous ERDAS.

L’option de masquage de la série temporelle des classifications est justifiée par les raisons

suivantes :

• les images utilisées dans cette recherche sont obtenues par des capteurs différents

(Landsat TM et ETM+) avec des conditions atmosphériques et phénologiques variables et

soumises à un processus de géoréférencement. Ces diverses sources d’erreurs, provoquent

l’obtention de classifications légèrement différentes pour des objets présents dans les trois

images qui n’ont pas changé dans la période d’analyse;

• en supposant dans cette étude qu’une décroissance urbaine pendant la période d’étude

1994 - 2005 est due à une erreur de classification, la cohérence spatio-temporelle des

frontières urbaines est préservée par l’utilisation des masques successifs car les limites

urbaines des années 1994 et 2000 deviennent un sous-ensemble de la frontière urbaine de

2005.

L’évaluation de la qualité des classifications des images de 1994 et 2000 a été réalisée sous

Multispec en utilisant les sites test utilisés pour valider l’image de 2005.

La validation des classifications des années 1994 et 2000 a été réalisée selon les données de

référence disponibles. Pour l’année 2000, une mosaïque d’orthophotographies de l’année 2003 a

été utilisée comme données de référence. Pour l’année 1994, malheureusement, les données de

référence n’ont pas été accessibles, alors on a utilisé la classification de l’image 2005 (qui a une

précision de classification très élevée) pour valider la classification.

Les cartes urbaines obtenues pour les années de 1994, 2000 et 2005 sont représentés,

respectivement, sur les figures 23, 24 et 25. Les paramètres de qualité pour les années de 1994 et

2000 sont aussi affichés dans les tableaux 16 et 17.

59

Figure 23: Les aires urbaines et non urbaines de la CUA en 1994

60


61


62

Urbain Non urbain Total ECHO 1994

Urbain 1041 276 1317

Non urbain 98 2367 2465

Total ECHO 2005 1139 2643 3782


Urbain 91.4 Urbain 79



Tableau 17: Matrice de confusion obtenue pour l’année 1994

Urbain Non urbain Total ECHO

2000

Urbain 942 106 1048

Non urbain 268 2466 2734

Total Orthophotographies 1210 2672 3782





Tableau 18: Matrice de confusion obtenue pour l’année 2000

Les valeurs des indices Exactitude globale, 90.1% et 87.6%, et Kappa (77.5% et 84.3%)

sont respectivement presque équivalents pour les classifications de 1994 et 2000. Celles-ci sont

inférieures à celles obtenus pour l’année de 2005 (95.7% et 88.6%). La raison peut être due au

fait que la méthode ECHO a été optimisée pour extraire les aires urbaines à partir de l’image de

2005.

L’ Exactitude pour le réalisateur pour la classe urbain dans la classification de 1994

(91.4%) a été supérieure à celle de la classification de 2000 (77.9%). 79% des objets urbains ont

63

été détectés dans la classification de 1994 tandis que dans la classification de 2000 cette valeur

est de 89.9% (Précision pour l’utilisateur).

d) Détection de changements dans l’occupation du sol dans la CUA

Dans cette étude, on veut étudier l’évolution des classifications obtenues sur les 3 années :

1994, 2000 et 2005. Pour cette raison, on utilise la méthode de comparaison post classification

d’images pour détecter les changements dans la forme de la croissance urbaine.

L’utilisation d’un masque pour améliorer la cohérence et la précision des classifications réalisées

pour les 3 années rend impossible la présence de pixels urbains qui seraient passées à non

urbains. Les tableaux 18, 19 et 20 présentent les valeurs en hectare des pixels qui ont changé de

classe de non urbain à urbain et, aussi, des pixels qui n’ont pas changé de classe (la diagonale de

chaque table) entre les années 1994 et 2005 pour les trois dates considérées.

2005

1994 Urbain Non Urbain Total 1994

Urbain 1967.04 0 1967.04

Non Urbain 1922.49 4757.28 6679.77

Total 2005 3889.53 4757.28 8646.81

Variation (%) 97.7 -

Tableau 19: Matrice de transition entre les classifications des années 1994 et 2005 en ha dans la

CUA

2000


Urbain 1967.04 0 1967.04

Non Urbain 858.24 5821.53 6679.77

Total 2000 2825.28 5821.53 8646.81



CUA

64

2005


Urbain 2825.28 0 2825.28

Non Urbain 1064.25 4757.28 5821.53

Total 2005 3889.53 4757.28 8646.81



CUA

La croissance urbaine a été très significative entre les années 1994 et 2005 dans la CUA:

1922.49 ha ce qui correspond à 22.2% de l’aire totale d’étude. L’aire occupée par la classe

urbaine a doublé (97.7%) en passant de 1967.04 ha en 1994 à 3889.53 ha en 2005.

Le rythme de la progression des aires urbaines dans la CUA est différent selon la période: 43.6%

pendant la période comprise entre 1994 et 2000 ; 37.7% entre 2000 et 2005 (Tableaux 19 et 20).

Ces valeurs correspondent à une croissance annuelle moyenne de 7.3% et de 7.5%,

respectivement, pour les périodes 1994-2000 et 2000-2005. La figure 26 montre la dynamique

spatiale de la classe urbaine entre les périodes 1994 à 2005.

65

Figure 26: Dynamiques urbaines entre 1994 et 2005

66

L'analyse comparative du pourcentage de la croissance urbaine par rapport à la valeur

totale de l’aire de la CUA donne des valeurs moins élevées que celles avancées antérieurement

qui est affiché dans le tableau 21.

1994 - 2000 2000 - 2005 1994 - 2005

Rythme de croissance (%) 10 12.2 22.2

Tableau 22: Croissance urbaine par rapport à la valeur de l’aire totale de la CUA

L’observation de ces valeurs nous permet d’affirmer que la croissance urbaine a été

réalisée à des vitesses presque proportionnellement identiques pour la zone d’étude. Dans les

périodes 1994-2000 et 2000-2005, la croissance urbaine annuelle est respectivement de 1.7% et

2.4%. L’aire de la CUA transformée en aire urbaine a augmenté de 22.2% entre 1994 et

2005.

f) Evaluation de la qualité de la détection du changement

La validité de l’analyse des changements est le produit de la validité des deux

classifications utilisées pour détecter les changements. Selon le ‘’Guide critique d’utilisation des

informations produites dans le cadre du projet TEMOS à La Réunion’’ [11], pour évaluer la

performance de la cartographie des changements, il faut faire le produit des performances de

chacune des classes d’occupation du sol aux périodes t1 et t2. On obtient ainsi une appréciation

de la qualité de la détection du changement par type de changement.

La performance estimée de la détection des changements entre 1994 et 2005 est donc de

(95.7*90.1) = 86,2%.

e) Comparaison avec les données issues de la BDA

Pour évaluer la méthode de détection de changement utilisée dans cette étude, une

comparaison des limites urbaines obtenues antérieurement en 2005 avec des statistiques issues du

plan d’urbanisme directeur de la CUA a été effectuée (Tableau 22).

67

Urbain (ha)

1er arrondissement 639.94

2ème arrondissement 639.65





Total CUA 3643.81

Tableau 23: Aires urbaines en 2004 selon le plan d’urbanisme directeur de la CUA

(Rabariharivelo M., 2004)

L’ Aire urbaine totale obtenue par la méthode de classification ECHO pour l’année 2005

est très semblable à celle de la BDA pour l’année 2004 et ses valeurs ne diffèrent qu’en quelques

hectares (246 ha). Cette ressemblance entre les valeurs statistiques des aires urbaines pour la

méthode d’étude et les données de la BDA est significative ce qui est rassurant sur la précision

des valeurs des aires obtenues en utilisant la classification ECHO proposée.

4.6 Discussion

Dans ce chapitre, on a réalisé une étude spatio-temporelle sur l’évolution de la classe

urbaine dans la CUA entre les années 1994 et 2005 à partir des données satellitaires. Des

masques temporels étaient réalisés sur les images classifiées pour permettre leur utilisation dans

l’étude de la dynamique urbaine. Les techniques des tableaux croisés, ont été utilisées pour

quantifier les changements entre 1994 et 2005.

L’introduction d’une année intermédiaire dans notre analyse nous a permis d’évaluer

l’importance de la dynamique urbaine dans l’aire d’étude. Les résultats ont montré que pour

l’ensemble de la CUA, cette croissance s’est maintenue presque identique dans les deux périodes

: 1.7% et 2.4%, respectivement, pour la période 1994-2000 et 2000-2005. La comparaison avec

des données alphanumériques recueillies auprès de la BDA nous a permis de confirmer les

valeurs des délimitations urbaines obtenues en utilisant la méthodologie proposée dans cette

étude.

68

Chapitre 5

Conclusion générale

5.1 Principaux résultats

La croissance urbaine modifie l’organisation de la ville, la disponibilité des ressources et

les écosystèmes. Elle a aussi un impact direct sur la mobilité humaine, la paix sociale, les indices

de pollution et, par conséquent, sur la qualité de la vie.

L’approche intégrée par la télédétection appliquée à l’étude de la croissance urbaine,

permet l’obtention d’informations dans un contexte spatial qui favorise une prise de décision

éclairée en matière d’aménagement du territoire et de la préservation de l’environnement.

Cette approche a été employée dans ce travail afin de détecter les formes urbaines à partir

d’images satellitaires et de quantifier la dynamique spatio-temporelle de ces formes en utilisant la

matrice de transition. Les principaux résultats sont discutés en deux parties. Dans la première

partie on a proposé un ensemble de données et méthodes qui peuvent être adapté pour réaliser

une étude de croissance urbaine basée sur la télédétection pour d’autres villes de Madagascar.

Dans la deuxième partie, on a fait une analyse de notre cas d’étude, en discutant les principaux

résultats, les techniques utilisées et les hypothèses. On termine en présentant les idées pour des

études futures.

5.1.1 Proposition de données et méthodes pour mesurer et analyser des dynamiques urbaines

L’apport de ce travail consiste en la proposition d’une infrastructure de données et des

processus nécessaires à la réalisation d’études sur la croissance urbaine, basés sur la télédétection.

Elle est composée par des données (les rectangles) et processus (les ovales) et peut être adaptée à

certaines études de croissance urbaine basée sur la télédétection (Figure 27).

69

Figure 27: Infrastructure de données et méthodes pour des études de croissance urbaine basées sur la télédétection et les SIG

Données de validation

Cartes des changements

Carte d’occupation du sol (t0, t1, …, tn)

Images de sources multiples (t0, t1, …, tn)

Prétraitement

Classification

Evaluation de la classification

Détection des changements

Analyse des statistiques et évaluation des

résultats

Correction géométrique Extraction de la zone d’étude

Masques de changement

Comparaison post- classification

70

a) Les données

Les données géographiques interviennent à diverses reprises dans l’infrastructure. Elles

constituent les données origines (images de sources multiples) et interviennent pour valider les

processus de classification (données de validation).

b) Les processus

L’infrastructure différencie cinq processus nécessaires à la réalisation d’études sur la croissance

urbaine (prétraitement, classification, évaluation de la classification, détection du changement,

analyse des statistiques et évaluation des résultats).

Les méthodes de classification et d’évaluation de la classification, ainsi que les données

associées à ces deux processus ont été présentées dans le chapitre 3.

Dans le chapitre 4, le prétraitement des données multi-temporelles, nécessaire à

l’obtention de séries temporelles de cartes d’occupation du sol, a été présenté, ainsi que des

techniques de détection du changement.

5.1.2 La croissance urbaine de la CUA : analyse sur l’hypothèse de travail

Les résultats de cette étude révèlent que la croissance urbaine de la CUA est un

phénomène qui ne présente pas de signes de ralentissement. L’explosion démographique et

l’exode rural sont en grande partie responsables du changement dans l’occupation du sol,

conséquence de cette installation humaine. Les conséquences de la croissance urbaine seront

néfastes selon diverses perspectives : écologiques, touristiques, économiques et culturels.

L’hypothèse :

L’hypothèse de cette étude était la suivante : On peut utiliser la télédétection de façon

fiable pour extraire les formes urbaines et étudier leur évolution spatio-temporelle.

La télédétection s’est avérée un outil très efficace dans la détection et quantification de la

croissance urbaine. La méthode de classification proposée pour délimiter les aires urbaines s’est

avérée supérieure à d’autres méthodes testées sur l’aire de l’étude. L’utilisation des masques

temporels et des matrices de transition nous a permis d’obtenir des informations quantitatives et

qualitatives sur la dynamique des formes urbaines. Ce qui confirme l’hypothèse de cette étude.

71

5.2 Perspectives

Dans cette étude, on a réussi à quantifier les superficies urbaines et leur dynamique entre

1994 et 2005 dans la CUA. Effectivement, 44.9% de la zone d’étude est devenue urbain au cours

de la période d’étude de 11 ans. Le travail accompli est très enrichissant et a permis d’apprendre

énormément sur la manipulation des images (accentuation d’image, classification, interprétation).

La télédétection s’est révélée être un outil à privilégier dans le domaine de la croissance urbaine,

elle a contribué à améliorer nos connaissances sur la dynamique urbaine et pourrait aussi servir

de support au suivi de ces transformations pour guider les orientations futures d’aménagement de

façon globale, mais aussi localement avec l’arrivée des nouveaux satellites à très haute résolution

spatiale. Néanmoins, quelques points restent encore à étudier.

Il serait intéressant, dans un premier temps, d’étudier les divers facteurs qui influent sur

la croissance urbaine. Il serait aussi intéressant d’étudier l’influence de la croissance urbaine dans

la région d’étude sur les risques environnementaux tels que les inondations et la pollution de l’air

qui sont des problèmes majeurs du 21ème siècle. Ces études fourniraient des informations

capitales aux aménageurs du territoire qui pourraient planifier la croissance urbaine de façon à

minimiser ces risques et à développer des plans de contingence en cas de catastrophe. Le résultat

le plus important serait la minimisation des conséquences des catastrophes comme la sauvegarde

des vies humaines et des biens matériaux.

5.3 Mot final

Au terme de ce travail de mémoire de fin d’études, il apparaît clairement qu’il est possible

de localiser les modifications de l’espace urbanisé et d’en estimer l’ampleur à partir des images

satellitaires à haute résolution spatiale comme celles du satellite Landsat. La fiabilité des

résultats est étroitement liée à la méthode adoptée. La comparaison post-classification est

largement utilisée pour remédier au problème de non coïncidence des périodes d’acquisition des

images multidates. Elle conduit à de bons résultats quand l’exactitude des classifications

individuelles des images pour les différentes dates est élevée. C’est pourquoi l’utilisation de la

technique de masquage pour améliorer la précision de ces classifications individuelles s’est

72

avérée profitable. La méthodologie utilisée dans cette étude a permis de quantifier les

transformations spatio-temporelles de l’espace urbain à un niveau de précision acceptable de

86.2 %. Toutefois, la télédétection ne prétend pas être une discipline idéale, un travail de terrain

est toujours utile pour une amélioration de la méthodologie adoptée. Il serait aussi intéressant

d’étendre l’étude aux zones périphériques de la CUA qui, ces derniers temps, ont subit une forte

pression urbaine.

73

Références bibliographiques

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délimitation d’un périmètre urbain par télédétection. Télédétection. Vol. 1, 305- 325.

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(Madagascar). École Supérieure Polytechnique d'Antananarivo, Département de

Géologie, Université d'Antananarivo.

[16] Mas J.F., 2000, Une revue des techniques et méthodes de télédétection du changement,

Canadian Journal of Remote Sensing / Journal Canadien de télédétection Vol. 26(4), pp.

349-369. 3 tables, 5 figures.

[17] Moeller M., 2005. Metropolitan Growth Mapped from Space Images. The International

Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol.

XXXVI - 8/W27

[18] Oloukoi J., Mama V.J., Agbo F. B., 2 octobre 2006. Modélisation de la dynamique de

l’occupation des terres dans le département des collines au Bénin. Télédétection, 2006,

vol. 6, n° 4, p. 305-323

[19] Onana V. P., Rudant J.P., J. Etouna et S. Wade, 16 août 2004. Dynamique urbaine à l’aide

d’images RSO de ERS et HRV de SPOT, et son impact dans les facteurs d'aggravation

des risques d'inondation en milieu urbain : cas de la ville de Douala (Cameroun).

[20] Pekkarinen A., 2002, Image segment-based spectral features in the estimation of timber

volume, Remote Sensing of Environment, n°82, pp349-359.

[21] Pham T.T. H., Bonn F. et Dubois J.M., 31 août 2007. Démarche méthodologique pour la

détection des changements d’un milieu morcelé en utilisant des images à moyenne

résolution spatiale : application à une région littorale au Viêt-Nam. Revue Télédétection,

2007, vol. 7, n° 1-2-3-4, p. 303-323.

22] Rabariharivelo M., 2004. Plan d’urbanisme directeur 2004 de la commune urbaine

d’Antananarivo. Horizon 2015. Cadre physique et équipements.

[23] Robinson P. M.A., 2004. Plan d’urbanisme directeur 2004 de la commune urbaine

d’Antananarivo. Horizon 2015. Population.

75

[24] SUDEN : Sustainable Urban Development European Network.

http://suden.org

[25] URF 08. Petit lexique de l’urbain.

http://www.univ-paris01.fr

76

ANNEXES

77

Annexe 1

Principaux satellites de télédétection spatiale en activité

Site: Cary and Associates, URL: http://www.ersc.wisc.edu/resources/EOSC.html # Nom du satellite Origine Lancem

ent

Capteurs Type Nombre

Canaux

Résolution

(m)

1 Landsat-5 US 1984 MSS Multispectrale 4 82

TM Multispectrale 6 30

1 120

2 SPOT-1 France 1986 HRV Multispectrale 3 20

Panchromatique 1 10


Panchromatique 1 10

4 IRS-1B Inde 1991 LISS-I Multispectrale 4 72.5

LISS-II Multispectrale 4 36.25

5 ERS-1 ESA 1991 AMI Radar 1 26

ATSR Multispectrale 4 1000

6 RESURS-O1-3 Russie 1994 MSU-SK Multispectrale 4 170

1 600

7 NOAA-14 US 1994 AVHRR Multispectrale 5 1100

8 IRS-1C Inde 1995 WiFS Multispectrale 2 188

LISS-III Multispectrale 3 23

1 70

Pan Panchromatique 1 5.8

9 ERS-2 European Space

Agency

1995 AMI Radar 1 26

ATSR Multispectrale 4 1000

10 RADARSAT 1 Canada 1995 SAR Radar 1 9-100

11 OrbView-2 US/Orbimage 1997 SeaWiFS Multispectrale 8 1130

12 IRS-1D Inde 1997 WiFS Multispectrale 2 188

LISS-III Multispectrale 3 23

1 70

Pan Panchromatique 1 5.8

78

13 SPOT-4 France 1998 VI Multispectrale 4 1150

HRV Multispectrale 4 20

Panchromatique 1 10

14 NOAA-15 US 1998 AVHRR Multispectrale 5 1100

15 Landsat-7 US 1999 ETM+ Multispectrale 6 30

1 60

Panchromatique 1 15

16 ROCSAT-1 Taiwan 1999 n/a Panchromatique n/a 2

Multispectrale n/a 8

17 IRS-P4 Inde 1999 OCM Multispectrale 8 360

18 IKONOS Space Imaging 1999 IKONOS Multispectrale 4 4

Panchromatique 1 1

19 Terra US 1999 ASTER Multispectrale 14 15, 30,90

(EOS AM-1) MISR Multispectrale 4 275

MODIS Multispectrale 36 250, 500,

1000

20 NOAA-L US 2000 AVHRR Multispectrale 5 1100

21 EO-1 US 2000 ALI Panchromatique 1 10

Multispectrale 9 30

Hyperion Hyperspectral 220 30

LAC Hyperspectral 256 250

22 EROS-A1 ImageSat 2000 Panchromatique Panchromatique 1 1.5

23 QuickBird DigitalGlobe 2001 Multispectrale Multispectrale 4 2.44

Panchromatique Panchromatique 1 0.61

24 MTI US 2001 MTI Multispectrale 15 5

25 Envisat-1 ESA 2002 ASAR Radar 1 30, 150

MERIS Multispectrale 15 300

26 Aqua (EOS PM-1) US 2002 MODIS Multispectrale 36 300, 1200


1 20

Panchromatique 1 2.5, 5

28 NOAA-M US 2002 AVHRR Multispectrale 5 1100

29 ICESat US 2003 GLAS Lidar 2 70

30 CBERS 2 Chine/Brésil 2003 HRCC Multispectrale 4 20

Panchromatique 1 20

IRMSS Panchromatique 1 80

79

SWIR 2 80

TIR 1 160

WFI Wide Field

Imager

2 260

31 OrbView-3 Orbimage 2003 OrbView Multispectrale 4 4

Panchromatique 1 1

32 ROCSAT-2 Taiwan 2004 PAN Panchromatique 1 2

MS Multispectrale 4 8

33 IRS-P6

(ResourceSat-1)

Inde 2004 LISS 3/4 Multispectrale 7 5.8, 23.5

AWiFS Multispectrale 3 80

80

Annexe 2

Divers programmes régionaux et globaux de cartographie et de surveillance dédiés au phénomène urbain

Nom du

programme

Producteur Objectif Couverture

géographique

Date des

données

Données

utilisées

URL

Urban

Environmental

Monitoring (UEM)

Geological

Remote Sensing

Laboratory,

Arizona State

University,

Etats-Unis

Surveillance des

aires urbaines

de croissance

rapide.

Cartographier et

modéliser les

propriétés

biogéographiques et

climatiques des

aires urbaines.

Améliorer la

compréhension du

développement

urbain et son

futur.

100 villes

mondiales

Après 1999.

Projet en cours

ASTER,

MODIS, Landsat

et information

auxiliaire diverse

http://elwood.la.asu.edu/grsl

/UEM/

Defense

Meteorological

Satellite Program

(DMSP)

DoD,

département de

défense

nordaméricaine

Production d'une

base de

données sur les

villes, images

Mondiale 1994 et 1995 et

aussi

comparaison

entre 1992/93 et

DMSP http://dmsp.ngdc.noaa.gov/d

msp.html

81

prises la nuit, pour

cartographier

et surveiller le

phénomène

urbain

2000

Urban Areas

Research

Département de

géographie,

Boston

University,

Etats-Unis

Utilise des données

avec une

résolution 1 Km

pour

cartographier

l'extension urbaine

des villes

mondiales.

Mondiale et

quelques villes

en particulière

pour détection

de

changements,

aprox. 1990-

2000

La carte

mondiale des

aires urbaines

utilise des

sources avec des

diverses dates

MODIS, DMPS

Gridded

population of the

World et IGBP

http://duckwater.bu.edu/urb

an/research.html

Mégalopoles /

Eurocités

Agence Spatiale

Européenne

(ESA)

Démontrer

l’applicabilité des

données ERS-SAR

en

combinaison avec

d’autres

sources de données

pour étudier

3 mégalopoles.

Shanghai

(Chine),

Istanbul

(Turquie) et

Vienne

(Autriche)

Non spécifiée ERS-SAR,

NDVI obtenu

des satellites

Landsat TM et

ETM+ et autres

sources

auxiliaires

http://www.esa.int/esaCP/

Monitoring Urban

Dynamics (Moland

/

Murbandy)

Joint Research

Institute (JRC),

Commission

Européenne

Surveiller et prévoir

la

croissance urbaine

des diverses

villes et régions

21 villes et 3

régions

européennes

1950, 1960, 1980

et 1990. Les

données de

référence sont

1998-2000

Diverses http://moland.jrc.it/

82

européennes.

Développer

indicateurs urbains

et

environnementaux.

Global Urban Area

Mapping -

Globcover

2005

JRC, ESA,

FAO, UNEP,

IGBP et

GOFCGOLD

Produire une carte

des aires

urbaines

Sud et nordouest

d’Afrique,

nord de

l’Amérique

Latine et

Europe

2005 Envisat, Meris,

ASAR, SPOT,

Landsat TM,

DMSP et

MODIS

http://wwwtem.

jrc.it/Mapping_land_co

ver/activities/globalmapping_

urban-areas.htm

Gridded Population

of

the World (GPW),

version 3

Center for

International

Earth Science

Information

Network, et

diverses

partenaires,

États-Unis

Fournir des données

démographiques

pour tous les

pays du monde en

divers formats

(tabulaires et

géographiques) en

2 résolutions : une

grille de

2.5x2.5 arc-min et

30x30 arc -sec

Mondiale 2000 et présente

des estimatives

pour 2015

Diverses http://beta.sedac.ciesin.colu

mbia.edu/gpw/index.jsp

Landscan 2003 Oak Ridge

National

Laboratory,

Etats-Unis

Le même objectif

que GPW.

Fournir une base de

données de

la population

Mondiale 2003 Diverses http://www.ornl.gov/sci/gist

/landscan/landscan2003/ind

ex.html

83

mondiale en une

grille de 30x30 arc -

sec

Gigalopolis USGS et

l’Université de

California Santa

Barbara,

Etats-Unis

Utilisation d’un

modèle cellular

automata

(SLEUTH) pour

simuler la

croissance urbaine

22 villes en

États-Unis et

10 dans le

reste du monde

Variable Déclive,

utilisation du sol,

exclusions,

urbaine,

transports et

relief.

http://www.ncgia.ucsb.edu/

projects/gig/

Global Urban

Observatory

Database

(GUO)

UN-Habitat

(United Nations

Human

Settlements

Programme)

Améliorer la

connaissance

urbaine mondiale

pour aider les

gouvernements,

autorités locales

et organisations

civiles à

développer et

appliquer des

politiques basées

sur indicateurs

urbaines,

statistiques et autres

informations

urbaines

Mondiale (200

villes)

2003 (Habitat III

Conference)

Organismes

statistiques

nationaux,

ministères

responsables

pour les affaires

urbaines,

autorités locales

des villes ou

aires

métropolitaines,

communauté

scientifique

http://www.unhabitat.org/pr

ogrammes/guo/default.asp

84

Annexe 3

Formule pour calculer la distance de Bhattacharrya

La distance de Bhattacharrya est calculée en utilisant la formule suivante:

où

BD(i,j)= Distance de Bhattacharrya entre les classes i et j

où

M(i) = vecteur moyen de la classe i, où le vecteur à Ncanaux éléments (Ncanaux est le nombre de

canaux (Channels dans PCI) utilisés)

S(i) = matrice de covariance pour la classe i, qui a Ncanaux par Ncanaux éléments

Inv[ ] = matrice inverse

T[ ] = matrice transposée

A(i,j) = 0,5*[S(i)+S(j)]

det( ) = déterminant d’une matrice

85

Annexe 4

Quelques histogrammes des zones d’entrainement

Classe Urbain 1

86

Classe Non Urbain 2

87

Annexe 5

Dynamiques urbaines de la CUA pour les intervalles de temps 1994-2000 et 2000-2005

88

89

Annexe 6

Création de masque

Pour obtenir les aires urbaines à partir de l’image classifiée 2005, utiliser la fonction

Utilities/Mask de l’icône Interpreter d’ERDAS IMAGINE.

Masque à partir de la classification 2005

90

Masquer l’image classifiée de 2000 à l’aide du masque créé précédemment pour obtenir l’image

suivante qui représente l’aire urbaine de 2000 sans faux changements (décroissance urbaine qui

n’existent pas réellement mais sont dus aux erreurs de classification).

Classification 2000 masquée

La carte des changements pour les dates 2000 et 2005 est le résultat de la superposition de la

carte issue de la classification 2005 et celle de 2000 masquée.

91

Carte de croissance urbaine pour la période 2000- 2005

92

Annexe 7

Extraits des données de référence Orthophotographie 2003

Ikonos 2006

93

Annexe 8

Brève description du logiciel MultiSpec

MultiSpec (version 2.8)

David Landgrebe and Larry Biehl MultSpec

School of Electrical and Computer Engineering

Purdue University

Multispec est un logiciel libre d'analyse d’images multispectrales et hyperspectrales

(Landsat, AVIRIS,…) développé à Purdue University, disponible gratuitement sur:

http://dynamo.ecn.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/. Au début, MultiSpec a été développé

uniquement par les chercheurs mais cela a changé avec le temps lorsque les suggestions des

utilisateurs ont pris en compte par les concepteurs. Cela l'a rendu plus performant et de plus en

plus convivial. Il fournit les outils d'analyse conventionnelle des données. Ceux-ci incluent :

(1) l’affichage des données,

(2) l’exécution des classifications supervisée et non supervisée,

(3) la création des néo-canaux (NDVI, ACP…),

(4) donner les valeurs radiométriques pour une région spécifique sous forme du graphique et

créer des échantillons d’entrainement.

(5) évaluer le résultat d’une classification, convertir des images au format GEO-TIFF, imprimer

l'image classifiée.

Les avantages de Multispec par rapport aux autres logiciels de traitement numériques

d’images est l’implémentation de l’algorithme de classification par objets ECHO et l’algorithme

d’extraction des meilleurs canaux pour effectuer une classification supervisée avec des

échantillons d’entrainement donnés. Avec Multispec, on peut aussi sauvegarder les échantillons

d’entrainement et les utiliser pour classifier une autre image.

MultiSpec ne peut pas convertir les fichiers de forme (shape file) en image raster. Les

classifications sont exécutées uniquement sur les données image.

94

Nom : HERINIRINA Prénom : Nathalie Titre : APPORTS DE LA TELEDETECTION A L’ETUDE DE LA DYNAMIQUE URBAINE.

Cas de la Commune Urbaine d’Antananarivo Nombre de pages: 100 Nombre de figures : 27 Nombre de tableaux: 23 Résumé La télédétection spatiale devient de plus en plus utile pour le suivi régulier de l’évolution rapide des grandes

agglomérations des pays en développement. Antananarivo, grande ville de Madagascar et aussi capital, connaît une

mutation continuelle et rapide de l’espace non urbanisé en espace urbanisé. Elle est ainsi un site adéquat pour étudier

l’apport de la télédétection et des images satellitaires dans l’étude des changements. Dans cette étude, nous

proposons une méthodologie visant à détecter les changements spatio-temporels, imputables à l’urbanisation, dans la

CUA entre 1994 et 2005. Pour cela, nous avons utilisé trois images multi bandes datant de 1994, 2000 et 2005.

L’introduction de l’année intermédiaire permet de décrire l’évolution pendant la période d’étude. La comparaison

post classification a été utilisée pour la détection des changements effectuée sur les images classifiées par la méthode

ECHO. Les résultats de cette opération ont montré une extension urbaine de 44.9 % pour la période 1994-2000 avec

une précision de 86.2 %. L’utilisation des masques temporels successifs ont amélioré considérablement la détection

des changements.

MOTS CLEFS : Télédétection, Croissance urbaine, Traitement d’images, Classification ECHO, Multispec,

Détection des changements.

Abstract

The spatial remote sensing becomes more and more useful for the regular follow-up of the great agglomerations fast

evolution of the countries in development. Antananarivo, greater city of Madagascar and also capital, knows a

continual and fast mutation of the non urbanized space into urbanized space. It is thus an adequate area to study the

contribution of the remote sensing and satellite images in the land cover change detection. In this study, we propose a

methodology aiming to detect the spatio-temporal changes, due to the urbanization, in the CUA between 1994 and

2005. For that, we used three images satellite multiband of 1994, 2000 and 2005. The introduction of the

intermediate year allows to describe evolution during the period of study. The comparison post classification has

been used for the detection of changes performed on the images classified by the method ECHO available within

Multispec software. The results of this operation showed an urban extension of 44.9% for the period 1994-2000 with

a precision of 86.2%. The use of the successive temporal masks improves considerably the detection of changes.

KEY WORDS: Remote sensing, Urban growth, Image processing, ECHO classification, Multispec, Change

detection.

Rapporteurs : Professeur Pascal RAMANANTSIZEHENA, Directeur de l’Ecole Supérieure Polytechnique d’Antananarivo Monsieur Solo LI HAN TING, Enseignant à l’Ecole Supérieure Polytechnique

d’Antananarivo

Adresse de l’auteur: Lot ITZ 17 ter Andranonahoatra Itaosy ; ANTANANARIVO 102

Documents

APPORTS DE LA TELEDETECTION A L’ETUDE DE LA DYNAMIQUE …