Une série d’articles portant sur la télédétection débute, nous allons dans un premier temps expliquer et décrire les différents satellites existants ainsi que les indices pouvant être calculer, puis un deuxième article portera sur comment récupérer les images satellites, notamment en utilisant le module SCP de QGIS, et enfin nous aborderons les différents usages de la télédétection en abordant le DeepSolar, modèle existant aux Etats Unis pour détecter les panneaux solaires.
Les satellites en orbite autour de la Terre sont au nombre de 4000, dont 1700 actifs (Christophe Bonnal, 2019). Ici, nous nous consacrerons aux satellites les plus connus fournissant des images à échelle communale et intercommunale en France, autrement dit les satellites THRS (très haute résolution spatiale).
Les satellites Très Haute Résolution Spatiale
Afin d’être le plus efficace possible, les informations ont été résumées dans le tableau ci-dessous :
Canaux et résolution |
Mise à jour |
Cout |
|
IGN – BD ORTHO |
RVB et IRC (infrarouge, rouge et vert)5 à 0.20 m selon les produits |
Renouvelées par département tous les 3 à 5 ans |
Gratuit depuis 2021/01 |
SPOT 6-7 |
Visible (6m) et PIR (6m) ou panchromatique (1.5m) |
France entière tous les ans. |
Gratuit |
Pléiades |
Visible et PIR (2.8 m) ou panchromatique (0.7m)Jusqu’à 0,5m de résolution |
Ponctuelle, et disponible sur demande pour n’importe quelle date. France entière tous les ans. |
Gratuit si un organisme a déjà acheté/utilisé les données. // Autrement : si premier : 1.4€/km² pour une archive, 1.8€ pour une demande de programmation. |
Rapid Eye |
5 bandes (PIR, RGB)5 mètres. La résolution native est de 6,5m. |
France entière tous les ans. |
Gratuit |
WorldView 2&3 |
8 bandes spectrales // Jusqu’à 0,3 m (0,46 à 0,31 m) |
Ponctuelle, et disponible sur demande pour n’importe quelle date. |
Payant : Les prix varient de 14 à 19 $/km² pour les images archivées, de 24 à 29 $/km² pour de nouvelles acquisitions. |
Un satellite à échelle départementale fournit également des images haute définition : le satellite SENTINEL
Sentinel 2 A & B |
13 bandes :
( coastal (60m), blue(10m), green (10m), red (10m), red edge (20m), NIR (10m), NIR narrow (20m), water vapour (60m), SWIR cirrius (60m), SWIR1 (20m), SWIR (20m)) |
Passage tous les 10 jours, soit une revisite tous les 5 jours avec les deux satellites. | Gratuit |
Nota : Toutes les données sont au format raster TIFF ou encore JPEG200
Les indices
Lorsque nous avons connaissance des différentes bandes de nos images, via les logiciels de télédétection, comme par exemple OTB (cf article https://veillecarto2-0.fr/2020/09/30/orfeo-toolbox-ou-la-combinaison-de-teledetection-et-intelligence-artificielle/ ); Nous pouvons effectuer des traitements images, comme des calculs d’indices. Ces différents indices peuvent concerner la végétation, le sol, l’hydrographie, la géologie, le paysage etc…
Enfin, pour une meilleure lisibilité, les informations ont été résumées dans le tableau suivant :
| Indices de végétation et du sol | ||
| NDVI | NDVI = ((NIR – Red)/(NIR + Red)) | Indice de végétation de différence normalisée |
| TSAVI | TSAVI = (s * (NIR – s * Red – a)) / (a * NIR + Red – a * s + X * (1 + s2))
s = pente de la ligne de sol // a = intersection de ligne de sol // X = facteur d’ajustement défini pour minimiser le bruit du sol |
Indice transformé de végétation ajusté au sol |
| MSAVI | (1/2)*(2(NIR+1)-sqrt((2*NIR+1)2-8(NIR-Red))) | L’indice modifié de végétation ajusté au sol |
| Indices hydrographiques | ||
| NDSI | NDSI = (Green – SWIR) / (Green + SWIR)
De préférence : utiliser MODIS (canal 4 et 6) et Landsat ™ (canal 2 et 5) |
Indice de neige par différence normalisé → identifier la couverture neigeuse |
| MNDWI | MNDWI = (Green – SWIR) / (Green + SWIR) | Indice modifié de l’eau par différence normalisé → mettre en relief les éléments hydrographiques |
| NDMI | NDMI = (NIR – SWIR1)/(NIR + SWIR1) | Indice d’humidité par différence normalisé → surveiller les niveaux de sécheresse. |
| Indices géologiques | ||
| Minéraux argileux | Taux argileux = SWIR1 / SWIR2 | |
| Minéraux ferreux | Taux minéraux ferreux = SWIR / NIR | |
| Oxyde de fer | Taux d’oxyde de fer = Red / Blue | |
Pour plus d’informations concernant ces indices, je vous invite à consulter la page edité par ESRI https://pro.arcgis.com/fr/pro-app/latest/help/data/imagery/indices-gallery.htm
En espérant que cela puisse vous être utile, et dans quelques jours, nous verrons comment récupérer ces images.
Sources :
http://www.trameverteetbleue.fr/outils-methodes/donnees-mobilisables/images-sentinel-1
https://pro.arcgis.com/fr/pro-app/latest/help/data/imagery/indices-gallery.htm