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TitreSpatial Scaling of Remotely Sensed Surface Parameter by Contexture
AuteurChen, J M
SourceRemote Sensing of Environment 69, 1, 1999 p. 30-42
Année1999
Séries alt.Secteur des sciences de la Terre, Contribution externe 20042774
ÉditeurElsevier
Documentpublication en série
Lang.anglais
Mediapapier
RésuméDe nombreux capteurs de télédétection observent la surface de la Terre à diverses résolutions spatiales. Lors de l'établissement des paramètres de surface à l'aide des données de télédétection, la transportabilité des algorithmes d'une résolution à l'autre est souvent problématique à cause des hétérogénéités de surface. Cette communication se penche sur ce problème d'échelle au moyen d'expériences de dégradation d'images utilisant des images Landsat TM. On y montre théoriquement que les problèmes d'échelle lors de l'obtention des paramètres de surface existent non seulement à cause de la non-linéarité de la relation entre les mesures de télédétection (comme l'Indice de différence normalisée de végétation NDVI et le rapport simple (RS)) et les paramètres en question, mais aussi à cause de la discontinuité entre les types de couvertures contrastantes se retrouvant mélangées dans un pixel. Pour quantifier les effets de la non-linéarité et la discontinuité d'échelle, on a trouvé que les paramètres contextuels sont plus efficaces que les paramètres texturaux. Les fonctions fondées sur la contexture sont dérivées pour l'évaluation de l'effet d'échelle à partir de l'indice de superficie foliaire (ISF) utilisant des algorithmes fondés sur le NDVI et le RS séparément. Les relations NDVI-ISF et RS-ISF ont été calculées à l'échelle de l'image Landsat TM (30 m) dans le cadre de BOREAS (Boreal Ecosystem-Atmosphere Study). Les effets de l'échelle sur l'extraction de l'ISF ont été étudiés sur neuf sites de même dimension (990 m sur 990 m), mais comportant différentes proportions de surface d'eau. Les conclusions suivantes ont été tirées de cette étude : 1) Des biais négatifs dans l'évaluation de l'ISF se produisent lorsque l'algorithme de NDVI ou de RS est dérivé d'une image à résolution fine (Landsat TM) pour des calculs à résolution grossière (AVHRR). 2) L'importance des biais dépend de l'hétérogénéité. Pour un pixel de forêt pur, le biais produit par la non-linéarité de l'algorithme NDVI est inférieur à 2 % et l'algorithme de RS ne produit pas d'erreur d'échelle. C'est pourquoi le problème d'échelle pour un pixel pur peut être ignoré pour de nombreuses applications utilisant soit les algorithmes linéaires ou non linéaires. 3) Des biais négatifs importants se produisent lorsqu'un pixel contient des interfaces entre deux (ou plus) surfaces contrastantes. Dans le cas de deux surfaces contrastantes comportant de la végétation et une surface d'eau, le biais peut être de 45 % de la valeur vraie selon la fraction du pixel occupée par l'eau. Dans ce dernier cas, les biais dépendent de la contexture et seulement un peu de la texture. Des simulations montrent que le paramètre de contexture le plus utile pour la quantification des effets d'échelle dans les pixels mélangés comportant de l'eau et de la végétation est la fraction de surface d'eau dans chaque pixel dégradé. Les algorithmes pour les applications de télédétection peuvent être transposés d'une échelle à l'autre si l'information sur la dimension de la surface d'eau est disponible. Cette étude démontre la nécessité d'un masque des surfaces d'eau à haute résolution pour dériver de façon précise les cartes de paramètres de surface à diverses résolutions. Dans les régions boréales, ce facteur est particulièrement important à cause de la grande quantité de petites surfaces d'eau.
GEOSCAN ID219576