Tableau 1.
Valeur et vecteurs propres d'une transformation en composantes
principales (TCP) issue d'un échantillonnage général du couvert
forestier sur une scène TM. La matrice suggère le choix des bandes
spectrales 4, 5 et 3 (ou 1).
Composante
principale
Valeur
propre
Bande spectrale
1
2
3
4
5
7
Vecteurs propres
1
1163,2
0,09
0,10
0,09
0,75
0,62
0,10
2
268,6
0,20
0,12
0,24
-0.64
0,57
0,39
3
10,1
0,54
0,42
0,57
0,13
-0,42
0,07
Les images SPOT ont été peu utilisées jusqu'à
maintenant. Des études récentes ont démontré
que, malgré une plus forte résolution, 20 m en
mode multispectral et 10 m en panchromatique,
leur résolution spectrale n'offre pas le
potentiel de discrimination auquel l'imagerie TM
nous a habitués, particulièrement pour le couvert
forestier. L'absence d'une bande spectrale
située dans la zone du MIR limite certaines
applications, comme l'appréciation du niveau de
défoliaison en forêt ou l'évaluation de la
régénération. En effet, les images multispec-
trales SPOT ne couvrent que trois zones de
spectre : V, R et PLR. Par contre, l'image
panchromatique apporte plus de finesse dans les
détails planimétriques.
LES MÉTHODOLOGIES D'ACCENTUATION
L'accentuation a pour but d'augmenter les
contrastes entre les réflectances des divers
objets apparaissant sur une image pour faciliter
leur identification dans un processus
d'interprétation analogique. Les systèmes de
traitement numérique, quoique d'abord utilisés
pour l'analyse statistique, la correction et la
classification des données, sont d'excellents
outils d'accentuation.
Les compositions colorées
Les accentuations les plus communes proviennent
de la superposition de trois bandes spectrales
sur les canaux rouge, vert et bleu d'un écran
cathodique ou d'un synthétiseur d'images. Les
données numériques sont habituellement étalées
pour une meilleure exploitation des coloris
disponibles. La superposition des bandes R, V et
B donne une image aux couleurs normales, celle
des bandes PIR, R et V une image fausses-couleurs
TR. Cependant les bandes TM PLR, MTR et R
adéquatement étalées produisent des compositions
colorées particulièrement riches en informations
sur le milieu végétal. Entre autres, on y
distingue bien le résineux du feuillu, le
résineux mûr du résineux plus jeune, de même que
la défoliaison qui apparait d'un verdâtre
caractéristique. Cette composition sert souvent
d'image de départ pour guider les traitements
numériques subséquents ou l'échantillonnage au
sol.
Les composantes principales
La transformation en composantes principales
(TCP) est reconnue comme étant une technique
particulièrement efficace pour accentuer des
images multispectrales. Par analyse multivariée
les données sont décorrélées pour produire de
nouvelles composantes-image apportant plus de
contraste entre les objets au sol.
Une première méthodologie d'utilisation fut
développée pour l'imagerie Landsat MSS (Beaubien,
1984a, 1986a). Les principales étapes
consistaient à fabriquer une image de base pour
faciliter l'échantillonnage de l'image, à
échantillonner les principaux types de couvert et
à calculer les deux premières composantes
principales sur la base des statistiques issues
de l'échantillonnage. Ces composantes étaient
visionnées par le biais de la structure de
couleurs "Taylor" (Taylor, 1974), la première
occupant les axes "brillance" et "bleu-jaune", la
deuxième l'axe "rouge-vert". Un étalement
sélectif des données réparties sur les trois axes
permettait de modifier l'image pour l'adapter au
type d'interprétation souhaitée. Pour obtenir
une image aux couleurs mieux définies, donc plus
facile à interpréter, les composantes-image
étaient couramment affichées en 3, 2 et 2 bits
seulement. Les 128 couleurs résultantes
simulaient une classification pouvant être
modifiée par étalement d'histogrammes.
Avec l'avènement de Landsat 4, TM, transmettant
une imagerie d'une résolution spatiale et surtout
spectrale accrue, cette méthodologie a dû être
repensée (Beaubien, 1987). L'addition des bandes
couvrant le MLR ajoute une troisième dimension
significative aux données TM, comparativement à
celles de MSS qui formaient essentiellement une
structure à deux dimensions (Kauth et Thomas,
1976). La troisième composante principale
devient ainsi plus informative même si sa
variance totale demeure relativement faible par
rapport aux deux premières.
Les deux principales modifications par rapport à
la précédente méthodologie-MSS résident dans
l'exploitation d'une troisième composante
principale et l'élaboration d'un processus plus
systématique d'échantillonnage de l'image pour la
TCP. La composition colorée issue de la
superposition des bandes spectrales 4 (PLR), 5
(MLR) et 3 (R) étalées sur les canaux rouge, vert
et bleu sert généralement d'image de base pour
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