| Résumé | (Sommaire)
Des données acquises en 1993 par le radar à antenne synthétique (RAS) monté à bord du Convair-580 du CCT sur des sites situés en Thaïlande, dans le cadre du programme GlobeSAR, ont
été utilisées pour simuler des données RADARSAT en mode standard et en mode haute résolution. La possibilité d'utiliser des données RAS pour la cartographie et la surveillance de l'utilisation des sols a été examinée pour la province de Songkla
située dans le sud de la Thaïlande. La comparaison entre les images aériennes haute résolution et les données RADARSAT simulées a révélé que la diminution de la résolution des données simulées avait peu d'incidence sur la capacité de reconnaître, de
façon générale, l'utilisation qui est faite des sols. Toutefois, la reconnaissance des premiers stades de croissance du riz se fait plus difficilement du fait que la polarisation HH semble moins sensible que la polarisation VV aux petites surfaces et
en raison de la résolution, les rizières étant petites de nature. Les éléments liés à l'aquiculture, comme les fermes d'élevage de crevettes, sont bien apparents sur les données simulées. Cela répond aux exigences en matière de surveillance
auxquelles est soumise cette industrie florissante. Les données RADARSAT devraient être plus appropriées pour comparer diverses plantations de caoutchouc, puisque l'erreur systématique due à l'angle d'incidence sera grandement réduite par rapport à
l'imagerie aérienne. Trois méthodes de classification ont servi à la caractérisation des données. Les résultats montrent que les mesures de texture ont largement contribué à améliorer la précision. Avec la méthode du maximum de vraisemblance où l'on
utilise comme classes d'utilisation du sol l'eau, la mangrove, la mangrove ouverte, les jeunes plants et les plantations de caoutchouc, les vergers mixtes, les rizières (émergées) et les territoires inondés, une précision de l'ordre de 72 % est
obtenue sur l'ensemble du site-témoin lorsqu'on utilise les mesures de texture que l'on prélève de ces différentes classes. Les classes de forêts, qui comprennent les plantations de caoutchouc, les vergers et la mangrove, sont les plus difficiles à
distinguer les unes des autres. Leur réponse spectrale est très étendue et produit des chevauchement dans leurs signatures spectrales. De plus, la petite taille des parcelles de terrain utilisées pour les plantations de caoutchouc et pour les vergers
pose des problèmes pour la classification automatisée. Toutefois, on obtient les meilleurs résultats de discrimination en utilisant uniquement les données C-HH et les mesures de texture correspondantes. L'utilisation des données C-VV dans le
processus de classification réduit la capacité de distinguer ces types de couverture. La différence entre la structure de ces classes s'observe mieux sur les données en polarisation HH. On peut éclaircir facilement la plupart des éléments confus en
tenant compte du contexte géographique des parcelles de terrain. |