Principes et processus du traitement des images satellitaires de télédétection

Qu'est-ce que le traitement d'images de télédétection ?

Les images de télédétection recèlent une multitude d'informations, qui ne peuvent être analysées et extraites efficacement qu'après numérisation (échantillonnage et quantification par le système d'imagerie, puis stockage numérique). Le traitement ultérieur des données d'image, comme la correction des coordonnées d'alignement graphique et l'amélioration des contours, permet d'accroître considérablement la précision du traitement d'image et l'efficacité de l'extraction d'informations. Ce processus est désigné sous le terme de « traitement numérique d'images de télédétection ».

Composante essentielle du processus d'observation de la Terre, le traitement d'images de télédétection occupe une place cruciale au sein de la chaîne de valeur de l'industrie des applications satellitaires, assurant la liaison entre les secteurs en amont et en aval. Il se connecte aux infrastructures terrestres satellitaires en amont et fournit, en aval, des services ou outils de données exploitables pour des applications métiers spécifiques dans des secteurs tels que l'agriculture, la sylviculture, la météorologie et l'exploitation des ressources naturelles.

Flux de travail de traitement d'images de télédétection

Stockage et gestion des données

Système d'agrégation, de gestion, de stockage et de distribution de données de télédétection à grande échelle

Les données brutes reçues par la station au sol sont traitées photographiquement, transformées et numérisées sur film positif ou bande magnétique compatible avec un ordinateur. Les photos obtenues sont ensuite reliées en albums et cataloguées pour que les utilisateurs puissent les consulter.

prétraitement d'images

L'équipement de traitement est utilisé pour effectuer des corrections géométriques et radiométriques sur les erreurs systématiques des images de télédétection, telles que les erreurs de forme et de position géométriques et les erreurs d'information sur l'intensité radiométrique de l'image.

Diagramme de principe de correction géométrique

Correction géométrique

Lors de l'imagerie par télédétection, en raison des effets combinés de facteurs tels que la déformation des matériaux photographiques, la distorsion de l'objectif, la réfraction atmosphérique, la courbure et la rotation de la Terre, ainsi que le relief topographique, la position géométrique, la forme, la taille, les dimensions, l'orientation et autres caractéristiques des éléments du terrain sur l'image originale sont souvent incohérentes avec les caractéristiques réelles de ces éléments. Cette incohérence est appelée déformation géométrique, ou distorsion géométrique.

La correction géométrique permet de remédier aux causes de distorsion géométrique. Avant de transmettre les données aux utilisateurs, la station de réception au sol utilise des méthodes de traitement classiques et reçoit simultanément des informations sur l'attitude de fonctionnement, les indicateurs de performance des capteurs, les conditions atmosphériques et l'angle d'altitude solaire à partir des images afin de corriger et d'éliminer cette distorsion géométrique grâce à une série de modèles mathématiques, garantissant ainsi un positionnement précis.

Avant correction géométrique - Après correction géométrique

Correction des radiations

Il s'agit de la correction des distorsions ou aberrations de rayonnement systématiques et aléatoires causées par des facteurs externes dans les systèmes d'acquisition et de transmission de données, et du processus d'élimination ou de correction des distorsions d'image causées par des erreurs de rayonnement.

La correction radiométrique désigne le processus d'élimination des distorsions affectant la luminance des données d'image. La station de traitement reçoit les données brutes de la station de réception, les importe dans le système de traitement d'images et les décompose en deux fichiers distincts : les données brutes d'image de télédétection et les données auxiliaires de télémétrie. Ensuite, la correction radiométrique du système est effectuée à partir du modèle de correction des erreurs radiométriques de l'image de télédétection, dérivé de l'équation de transfert radiatif, et grâce aux capacités matérielles et logicielles du système de traitement d'images.

En bref, il s'agit de supprimer le « bruit » des capteurs ou de l'atmosphère afin de représenter plus précisément les conditions au sol et d'améliorer la « fidélité » de l'image, principalement en restaurant les données manquantes, en supprimant la brume ou en préparant le mosaïquage et le suivi des changements.

Avant et après correction par radiothérapie

Amélioration d'image

Histogramme avant et après étirement

Pour améliorer la lisibilité des informations relatives au relief contenues dans les images de télédétection et mettre davantage en évidence les cibles d'intérêt, un traitement d'amélioration d'image est nécessaire. Ce traitement comprend principalement des étapes telles que l'amélioration du contraste, la composition des couleurs, la transformation d'histogramme, la segmentation de densité, l'inversion des niveaux de gris, les opérations inter-images, la fusion d'images, le recadrage, l'assemblage et la mosaïque avec équilibrage des couleurs.

Extraction d'informations

Les caractéristiques des éléments cibles dans les images de télédétection reflètent les différences de rayonnement électromagnétique de ces éléments sur l'image. Le processus d'identification du type, des propriétés, de la localisation spatiale, de la forme, de la taille et des autres attributs des éléments à partir de leur présence dans l'image de télédétection est appelé extraction d'informations de télédétection.

Actuellement, les méthodes d'extraction d'informations comprennent l'interprétation visuelle et la classification informatique. Parmi elles, l'interprétation visuelle est la méthode la plus couramment utilisée.

• Interprétation visuelle

Également connue sous le nom d'interprétation manuelle, elle consiste à interpréter manuellement des images de télédétection, à esquisser l'étendue des éléments cibles sur les images et à extraire des informations.

• Classification d'images

Il s'agit du processus de classification de tous les pixels d'une image en plusieurs catégories selon leurs propriétés, en fonction des caractéristiques spectrales des objets au sol, et de la détermination de la fonction de discrimination et des critères de discrimination correspondants. Les principales méthodes sont la classification supervisée et la classification non supervisée.

Composante essentielle de l'industrialisation de l'observation de la Terre et de la télédétection, le traitement des données de télédétection, situé en amont et en aval de la chaîne de valeur, est lui aussi profondément marqué par l'ère du Big Data. Il s'adapte à cette tendance et se transforme, évoluant vers le temps réel, la standardisation, le traitement à grande échelle et l'automatisation.

Aujourd'hui, les méthodes et modèles de traitement de l'information en télédétection sont de plus en plus scientifiques. Les modèles et technologies de l'information, tels que les réseaux de neurones, les ondelettes, les fractales, les modèles cognitifs, l'expertise géoscientifique et l'intégration des systèmes de traitement d'images, amélioreront considérablement la précision et la fiabilité de la fusion, de la classification et de l'extraction de données issues de la télédétection multisource. La combinaison de la classification statistique, de la logique floue, de l'expertise et de la classification par réseaux de neurones constitue un classificateur composite, améliorant significativement la précision de la classification et le nombre de classes. La fusion et l'application composite de données provenant de multiples plateformes, couches, capteurs, phases temporelles, spectres, angles et résolutions spatiales représentent une voie de développement importante pour la télédétection. Le développement et l'application de modèles d'information en télédétection incertaine et de systèmes d'aide à la décision basés sur l'intelligence artificielle nécessitent également des recherches approfondies.

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Frontières des SIG, espace-temps surpuissant