1.2. Synthèse
bibliographique
1.2.1. Occupation du sol (Land
cover).
1.2.1.1. Système de
classification de l'occupation du sol (Land cover classification system)
Une étude a été menée sur la
déforestation en Afrique centrale (Duveiller & al., 2008), ayant
pour objectif de démontrer l'efficacité des techniques
développées dans le contrôle de la déforestation
à l'aide d'images Landsat TM de 1990 et Landsat ETM de 2000, d'environ
30 m de résolution. Pour analyser ces zones forestières, les
chercheurs ont principalement utilisés les bandes TM 3, 4 et 5, qui
correspondent respectivement, aux bandes de rouge, proche infrarouge et moyen
infrarouge. Afin d'estimer cette déforestation, de la manière la
plus correcte possible, ils ont utilisé une classification multi-dates
de données basée sur les changements temporels d'objets (Cheng Q,
1995 ; Dai X, 1998, Desclée et al, 2006).
1.2.1.2. Typologie de la
classification de l'occupation du sol
Selon les études menées par Vancustem, 2006 et
Duveiller en 2008, l'idée est de prendre les images les plus
récentes de chaque échantillon des sites de surveillance et de
mesurer les changements de couverture végétale. Afin d'optimiser
les interprétations visuelles d'images, il est judicieux de
réaliser une segmentation sur des images de différentes dates, et
de grouper les pixels ayant des trajectoires de changement de couverture
végétale similaires.
Ainsi différentes classes de couverture du sol ont
été définies selon forêt dense forêt
dégradée longue jachère et forêt secondaire
mosaïque agriculture-forêt, agriculture et petite jachère,
sol nu et aire urbaine, végétation non forestière,
mosaïque de forêts-savane, eau, zone non déterminée
(Hens, 2000 ; Vancutsem C et al. 2006).
Selon Quettin, 2009 la précision de ces classes
dépend de l'échelle utilisée. Il a été
constaté que plusieurs de ces classes, comme les forêts denses et
les mosaïques forêts-agriculture, peuvent présenter une
même signature spectrale à une certaine échelle, mais se
différencient une fois que la résolution s'affine. Au final, la
précision de la détermination de ces 10 classes est de 72 %
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