Laboratoire de Géosciences du Pacifique Sud

 
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Un exemple sur Moorea

Pour commencer nous avons défini une zone d'étude, en l'occurrence il s'agit de la vallée d'Opunohu dans l'île de Moorea pour la diversité de son couvert végétal et son occupation des sols représentatifs des îles hautes polynésiennes. De plus cette zone a la particularité d'être relativement plate ce qui limite grandement les effets d'inversion de pente sur la radiométrie radar et nous évite par là même une correction radiométrique supplémentaire.

Nous avons commencé par réaliser un composite RGB à partir de bandes AirSAR soigneusement choisies afin de faire ressortir les caractéristiques principales de la végétation. Voici un aperçu de ce composite, vous reconnaîtrez les principaux sites de la vallée d'Opunohu. Vous remarquerez que nous avons masqué les zones d'eau n'apportant aucune information utile à notre étude ainsi que la présence de zones d'ombres radar, en particulier sous le mont Rotui.


(Composite RGB: Vallée d'Opunohu)

D'ors et déjà on peut voir sur ce composite ce qui constituera nos classes: la forêt "haute" (en vert foncé), la forêt "moyenne" dominante (en gris/vert), les champs d'ananas (en orange), les champs à pâturage (en rouge), et la zone urbaine (en bleu/violet) qui regroupe un ensemble hétéroclite de constructions, routes, jardins, petits champs, etc....

forêt haute
forêt moyenne
champs d'ananas
champs à paturage
zone urbaine
(Classification de la vallée d'Opunohu: image AirSAR)

La hiérarchisation de ces classes peut être qualifiée de verticale puisque le signal radar nous permet de discerner la végétation rase (champs à pâturage), de la végétation à hauteur moyenne (forêt dominante), de la végétation dont la hauteur relative par rapport à cette dernière classe est plus importante (forêt haute). Pourtant une classe s'est révélée particulièrement intéressante, c'est la classe des champs d'ananas (ressource économique importante de l'île de Moorea), cette classe ici en vert possède une signature radar particulière non pas reliée à la hauteur ou au volume de sa végétation, mais à la réponse des rangées d'ananas en fonction de leur orientation par rapport à la visée radar.

Nous avons voulu vérifier si cette classe peut être discernée dans une image MASTER aux propriétés complètement différentes. Voici un aperçu des 3 bandes visibles de l'image MASTER sur la zone d'Opunohu. Vous remarquerez la présence de nuages et d'ombres qui empêchent tout traitement dans ces zones. On remarque certaines forêts hautes, certains champs d'ananas ainsi que la zone urbaine de Paopao et du lycée agricole (au centre de l'image).

 

(image MASTER de la vallée d'Opunohu)

Nous avons effectué la classification sur cette image en prenant soin de masquer les zones nuageuses ainsi que les zones d'ombres. Les classes d'apprentisssage sont les mêmes que pour la classification précédente. Voici le résultat.

forêt haute
forêt moyenne
champs d'ananas
champs à paturage
zone urbaine
(Classification de la vallée d'Opunohu: image MASTER)

Cette classification semble plus propre que celle faite à partir de l'image radar, ne vous y fiez pas, cela vient du fait que le pixel sur les images MASTER est à 20 mètre alors qu'il est à 5 mètre pour les images radar. Ceci implique une classification moins fine et par conséquent des zones plus homogènes. Par contre on retrouve bien les champs d'ananas (en orange) sur cette classification. ceux ci possèdent donc une signature spectrale suffisamment éloignée des autres types de végétation pour qu'ils puissent être discernés, ce qui n'est guère étonnant, ce qui l'est un peu plus est le fait qu'on puisse voir ces même champs d'ananas sur les images radar, cela est du au fait que le radar réagit à des propriétés structurelles de la cible comme le taux d'humidité, la structure verticale ou horizontale de la cible, le volume de végétation, or les champs d'ananas sont formés de rangées relativement serrées et régulières ce qui nous amène à pouvoir les distinguer des autres types de végétation rases.