XII. Télédétection

XII.1 Introduction à la télédétection


L'objectif de cette introduction est de voir comment :

  • importer et ouvrir une image satellitaire de type Sentinel-2 (ESA)
  • comprendre les caractéristiques spectrales, spatiales, radiométriques et temporelles associées à une image satellitaire
  • interpréter une image satellitaire, extraire de l’information spatiale et spectrale

Données utilisées : image Sentinel-2

L'image que nous allons utiliser ici est une image Sentinel-2 acquise le 17 août 2021. Nous allons commencer par essayer de répondre à 3 questions :

  • Comment ? Quel est le type de satellite, de produit, etc.
  • Où ? Quelle est la localisation de l'image, le type de référentiel cartographique
  • Quand ? Quelle est la date de prise de vue, l'heure, l'hémisphère...

Comment ? Type de satellite et de produit

Il s'agit d'une image Sentinel-2 de niveau 1C, qui contient donc les valeurs de réflectance obtenues en haut de l'atmosphère (« Top Of Atmosphere » ou TOA).

Sentinel-2 product types from https://sentinels.copernicus.eu, European Space Agency - ESA
Name High-level Description Production & Distribution Data Volume
Level-1C Top-of-atmosphere reflectances in cartographic geometry Systematic generation and on-line distribution 600 MB (each 100x100 km2)
Level-2A Bottom-of-atmosphere reflectance in cartographic geometry Systematic generation and on-line distribution and generation on user side (using Sentinel-2 Toolbox) 800 MB (each 100x100 km2)

Qu'est-ce que la réflectance ? C'est une grandeur physique qui correspond à la lumière réfléchie par un objet géographique. C’est donc un rapport entre l’énergie réfléchie et l’énergie incidente (soleil), il s’exprime en pourcentage.

illustration réflectance : flux incident entre soleil et sol et énergie réfléchie entre sol et satellite

Exemple pour une parcelle de maïs en juillet dans le Proche Infra Rouge (PIR) en Bretagne :

Réflectance x 100 = 60%

Pour obtenir des valeurs de réflectances au sol (« Bottom Of Atmosphere » ou BOA), il faut appliquer un modèle de corrections atmosphériques. Il en existe de nombreux et tous sont imparfaits :

  • Modèle 6S, ATCOR, MACCS, etc.
  • Modèle DOS (Dark Object Substraction) utilisé dans QGIS et SCP
  • Modèle MAJA (CNES)

L'objectif principal est :

  • d'estimer la contribution atmosphérique dans les réflectances mesurées
  • de passer des luminances d’une image (CN ou DN pour « Digital Number ») à des valeurs physiques de réflectance

Où ? Géométrie des images Sentinel-2

grille sentinel sur la France et les pays voisins
Grille Sentinel, projection UTM : une tuile mesure 100 km de côté, les tuiles se recouvrent légèrement (source grille : https://github.com/justinelliotmeyers/Sentinel-2-Shapefile-Index).

Les images Sentinel-2 sont des granules ou tuiles de 100 x 100 km. Ces images sont orthorectifiées et projetées dans le système de coordonnées UTM / WGS84 et ont donc des coordonnées métriques.

Elles ont subi des corrections géométriques très précises qui permettent entre autres de les intégrer dans un SIG, de calculer des surfaces...

Pour voir où se situe notre image Sentinel-2 Sentinel2_2021_08_17.tif, ajoutez-la à QGIS, avec par exemple un fonds de carte OpenStreetMap :

fonds OSM centré vers Saint-Raphaël, avec affichage de l'image S2A par dessus

L'image est située dans le département du Var, près du golfe de Saint-Tropez.

Les grandes étapes de traitements d’images satellitaires sont les suivantes :

5 étapes de traitement des images satellitaires : accès, pré-traitements, visualisation, classification et post-traitements

Quand l'image a-t-elle été prise ?

La date de prise de vue d'une image satellitaire est très importante pour l'analyse et le traitement de cette dernière. En effet, l'interprétation d'une image prise en hiver ou en été n'est pas la même.

Par exemple, une image prise en avril en Bretagne permet de détecter les sols nus et ainsi les semis de maïs. A contrario, une image prise fin juillet permet de détecter les céréales qui ont été récoltées (champs sols nus).

figure à venir

Nous allons voir dans la suite de ce chapitre les étapes 1 et 3 : téléchargement et visualisation.

Installation de l'extension SCP

L'extension QGIS SCP : Semi-Automatic Classification Plugin est développée et maintenue par Luca Congedo. C'est un outil très complet, presque un logiciel dans le logiciel, qui permet la classification supervisée d'images satellitaires, mais aussi leur téléchargement, pré-traitement et post-traitement.

Cette extension dispose d'un manuel également très complet, utile notamment en cas de problème lors de l'installation.

Dans la dernière version de SCP (version 8), la classification non supervisée n'est pas disponible. Pour cette raison, nous utilisons ici l'ancienne version 7 de SCP.

Il est néanmoins possible d'utiliser la dernière version de SCP pour les chapitres 1, 2 et 4 de cette partie. Dans ce cas, les menus et boutons pourront être légèrement différents.

Dès que la classification supervisée sera disponible dans la version actuelle, SCP pourra être installé comme les autres extensions !

La première étape consiste à vérifier si SCP est déjà installé, et si oui dans quelle version.

Menu Extensions → Installer/Gérer les extensions, tapez scp dans la barre de recherche.

3 possibilités :

  • SCP est déjà installé et son numéro de version commence par 7 : vous n'avez rien à faire et pouvez passer directement à l'étape suivante :
  • SCP est déjà installé et son numéro de version commence par 8 : désactivez l'extension si elle est activée en décochant sa cas, ou bien désinstallez-la pour être sûr-e de ne pas vous tromper entre les 2 versions, puis lisez ce qui suit pour installer la version 7
  • la recherche ne renvoie pas de résultats, SCP n'est pas installé : lisez ce qui suit pour installer la version 7

Pour installer la version 7 de SCP, nous allons suivre la documentation :

Menu Extensions → Installer/Gérer les extensions → Paramètres : cliquez sur le bouton Ajouter... La fenêtre suivante s'ouvre :

fenêtre d'ajout d'un dépôt d'extension avec le lien vers le dépôt SCP7
  • Nom : SCP
  • URL : https://semiautomaticgit.github.io/SemiAutomaticClassificationPlugin_v7/repository.xml
  • Authentification : ne rien mettre
  • OK

Si vous allez maintenant dans la rubrique Toutes du gestionnaire d'extensions et tapez SCP dans la barre de recherche, vous devriez voir l'extension Semi-Automatic Classification Plugin - master :

fenêtre du gestionnaire d'extension, SCP7

Cliquez sur Installer l'extension. Il est possible que des messages d'erreurs s'affichent ; redémarrez éventuellement QGIS.

Vérifiez que l'extension SCP dans sa version 7 soit bien activée dans le gestionnaire d'extensions (case cochée).

Une fois SCP7 installé et activé, un nouveau panneau apparaît dans QGIS. Vous pourrez le désactiver/réactiver à l'aide du menu Vue → Panneaux → Menu SCP, ou bien à partir du nouveau menu SCP dans la barre de menu QGIS.

2 barres d'outils peuvent également être affichées : SCP Working Toolbar et SCP Edit Toolbar (menu Vue → Barres d'outils pour les activer/désactiver).

fenêtre de QGIS avec le panneau, les 2 barres d'outils et le menu SCP
Fenêtre de QGIS avec le menu, les 2 barres d'outils et le panneau SCP (cliquer pour agrandir).

Téléchargement des données avec SCP

SCP offre la possibilité de télécharger des images gratuites (Sentinel, Landsat,etc.) sans avoir besoin de se rendre sur les géoportails. Pour cela, il faut au préalable avoir un compte sur ces sites (identifiant et mot de passe).

Il faudra également définir une zone géographique et une période d'acquisition.

Une fois les images téléchargées, il est possible, toujours dans SCP, d'effectuer des prétraitements atmosphériques sur des images Landsat ou autre (bien vérifier le niveau de prétraitement de vos images téléchargées), de mosaïquer plusieurs images entre elles etc.

Ici, cette étape de téléchargement de n'est pas abordée mais toutes les étapes sont décrites dans la documentation.

Chargement d'une image avec SCP

Ouvrez un nouveau projet QGIS. Il n'est pas nécessaire d'ajouter l'image de la manière habituelle, nous allons la charger au moyen du plugin SCP :

icône jeu de bandes du plugin SCPMenu SCP → Jeu de bandes ou bien cliquez sur l'icône correspondante dans le panneau SCP :

Fenêtre SCP, onglet bandset, avec le bouton pour ajouter une image entouré en rouge

Cliquez sur le bouton Open a file à droite de la liste déroulante vide, en haut de la fenêtre, et sélectionnez l'image Sentinel2_2021_08_17.tif : elle est ajoutée à QGIS.

Cette image est au format GeoTIFF, un format d’image standard comprenant des informations de géoréférencement à une image TIFF (projection, système de coordonnées, métadonnées…).

Un GeoTIFF peut être composée de plusieurs sous-images, c’est le cas pour les images satellitaires dites multispectrales !!!

Sentinel-2 est un satellite qui fournit des images composées de 13 bandes spectrales :

Bandes spectrales de l'instrument MSI à bord de Sentinel-2 (source : European Spatial Agency et Wikipedia)
Bandes Sentinel-2 Longueur d'onde centrale (nm) Résolution spatiale (m)
Bande 1 - Aérosol côtier 443 60
Bande 2 - Bleu 492 10
Bande 3 - Vert 560 10
Bande 4 - Rouge 665 10
Bande 5 - Végétation "red edge" 704 20
Bande 6 - Végétation "red edge" 741 20
Bande 7 - Végétation "red edge" 783 20
Bande 8 - PIR 833 10
Bande 8A - PIR "étroit" 865 20
Bande 9 - Vapeur d'eau 945 60
Bande 10 - SWIR - Cirrus 1374 60
Bande 11 - SWIR 1614 20
Bande 12 - SWIR 2202 20

Dans le module SCP Band set, on peut indiquer le satellite utilisé, ici Sentinel-2.

Toujours dans la partie Band set, à droite du bouton que vous avez utilisé pour ouvrir votre image, cliquez sur le bouton Refresh list.

Vous pouvez maintenant sélectionnez dans la liste déroulante votre image Sentinel2 :

fenêtre SCP, Band set : bouton pour rafraîchir la liste entouré en rouge, image Sentinel2 sélectionnée

En bas de la fenêtre, dans la liste déroulante Wavelength quick settings, vous pouvez maintenant choisir Sentinel-2 :

fenêtre SCP, Band set : Sentinel-2 est sélectionné dans la liste Wavelength quick settings

SCP reconnaît maintenant qu'il s'agit d'une image Sentinel-2 : les longueurs d'onde des différentes bandes sont connues.

Visualisation et présentation des images

Affichage d'une image en niveau de gris

Si on veut afficher une seule bande spectrale, par exemple celle de l'infra-rouge moyen (bande 13) :

Double-cliquez sur le nom de la couche pour aller dans ses propriétés, rubrique Symbologie :

fenêtre des propriétés, rubrique symbologie, rendu = bande grise unique

Choisissez le type de rendu Bande grise unique puis la bande à représenter, ici la bande infra-rouge moyen 13.

Ils correspondent aux feux de forêt actifs à l'heure de la prise de vue de l'image. Dans la bande spectrale de l'infra-rouge moyen (bande 13 à 2,19 micromètres pour Sentinel-2), les feux actifs sont caractérisés par une très forte réflectance, voire une saturation du signal. Si vous cliquez sur un pixel blanc avec l'outil Identifier les entités, vous avez une valeur à 1, soit 100% de réflectance.

Pour rehausser le contraste, on peut ensuite choisir d'exclure les valeurs extrêmes :

fenêtre des propriétés, rubrique symbologie, valeurs min-max, borne d'exclusion des valeurs extrêmes 2 et 98%

Une fois les changements appliqués, l'image devrait s'afficher comme ceci :

Affichage de la bande 4 en niveaux de gris

Comment interpréter cet affichage ? Les pixels noirs ont des valeurs de réflectance très faibles (proches de 0) et les pixels clairs des réflectances plus importantes (proches de 1).

On peut lire dans les propriétés les valeurs minimum (par défaut, en noir) et maximum (par défaut, en blanc). Entre ces 2 valeurs, les nuances de gris sont interpolées entre le noir et le blanc pour aboutir à un gris plus ou moins foncé

fenêtre des propriétés, rubrique symbologie, lecture des valeurs min-max

Il est possible d'inverser le noir et le blanc en choisissant Blanc vers noir au lieu de Noir vers blanc dans Dégradé de couleur.

Par exemple, une valeur de pixel de 0,2 correspond à 20% de réflectance.

icône identifier des entitésVous pouvez interroger les valeurs des pixels à l'aide de l'outil Identifier des entités. Cet outil renvoie les valeurs de toutes les bandes du pixel interrogé :

résultat de l'outil identifier des entités en mode graphique

Ici, le résultat est présenté sous forme de graphique, avec un point par bande, le mode par défaut est sous forme d'arborescence. Vous pouvez changer de mode au moyen de la liste déroulante au bas de la fenêtre.

Il est également possible dans la fenêtre des propriétés de la couche de voir l'histogramme de fréquence des valeurs de pixel pour une ou plusieurs bandes.

Double-clic sur le nom de la couche pour ouvrir la fenêtre des propriétés, rubrique Histogramme, et cliquez sur le bouton Calculer l'histogramme :

fenêtre des propriétés, histogramme, choix de la bande

Par défaut, toutes les bandes sont affichées. Pour n'afficher qu'une seule bande, cliquer sur le bouton Préférences/Actions et choisir par exemple Afficher la bande sélectionnée puis afficher la bande 13 :

fenêtre des propriétés, histogramme, bande 13

Vous pouvez zoomer sur le graphique en dessinant un rectangle, et revenir au zoom initial par un clic droit.

Il est possible d'exporter ce graphique au format image (JPG, PNG...).

Affichage d'une composition colorée

Dans une composition colorée, on associe aux trois couleurs primaire (synthèse additive) que sont le bleu, le vert et le rouge, trois bandes spectrales d’une image multispectrale.

Selon le site 123couleurs : « La synthèse additive correspond aux mélanges de couleurs que l’on obtient quand, en partant de l’absence de lumière (le « NOIR »), on allume ensemble plusieurs sources de lumière colorées. Le terme additif vient du fait que les mélanges résultent d’une addition de lumières colorées. »

schéma de la synthèse additive
Synthèse additive, source : Wikimedia Commons, auteur Quark67

Dans une composition colorée vraie couleur, il y aura adéquation entre les couleurs utilisées pour l’affichage et les bandes spectrales !

Ouvrez la fenêtre des propriétés de l'image Sentinel2_2021_08_17.tif, rubrique Symbologie :

choix des bandes rouge, vert et bleu en rendu 'couleur à bandes multiples'

Sélectionnez le type de rendu Couleur à bandes multiples si ça n'est pas déjà fait.

Pour une composition colorée en vraie couleur, sélectionnez les bandes suivantes :

  • Bande rouge → bande 04 : rouge, 665 nm
  • Bande verte → bande 03 : vert, 560 nm
  • Bande bleue → bande 02 : bleu, 490 nm

Dans une composition colorée fausse couleur, il n'y a pas d'adéquation entre les couleurs utilisées pour l’affichage et les bandes spectrales !

Le but peut être par exemple de mieux voir la végétation, des zones brûlées...

Par exemple, en choisissant les bandes suivantes :

  • Bande rouge → bande 13 : moyen infrarouge 2 (SWIR2), 2190 nm
  • Bande verte → bande 08 : proche infra-rouge, 842 nm
  • Bande bleue → bande 04 : rouge, 665 nm
image avec les bandes 13, 8 et 4 : les zones brûlées sont bien visibles en rouge

Commentaire à venir !

Dans le chapitre suivant, nous verrons comment aller un peu plus loin pour « faire parler » nos image satellite, à travers la notion de signature spectrale !


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