II.2.3. Etude de la vulnérabilité à
l'inondation des zones à risques
L'étude de la vulnérabilité à
l'inondation des zones à risques nécessite l'utilisation des
images Radar. Les images disponibles sur la zone d'étude ont fait
l'objet de plusieurs prétraitements (traitements préliminaires).
Les prétraitements des données radar concernent la calibration,
le moyennage, le référencement géographique, et le
filtrage de ces différentes données.
Le but de cette partie est de prétraiter les images
radar afin de faciliter la détection manuel, d'aider à la
segmentation des objets sombres et de rendre plus fiable à une
reconnaissance automatique des zones inondables. Ce processus de
prétraitement consiste à réaliser la calibration
radiométrique, le moyennage, corriger les distorsions
géométriques liées aux reliefs.
II.2.3.1. Différentes étapes de
traitement d'image Sentinel
II.2.3.1.1. Calibration
radiométrique
Les pixels d'une image radar sont définis par un compte
numérique (CN), ce CN dépend des paramètres d'acquisition.
Pour pouvoir effectuer des analyses multi- temporelles et comparer
différentes images, il est nécessaire de normaliser
l'intensité du signal. Cette normalisation est assurée par la
calibration radiométrique des images qui consiste à calculer
à partir du signal
rétrodiffusé une grandeur sans dimension
appelée le coefficient de rétrodiffusion ó0
(Holah, 2005). Le coefficient de rétrodiffusion ó0
d'une surface représente sa signature spectrale radar
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Matériel et méthodes
et est liée au rapport entre l'énergie
renvoyée et l'énergie incidente (Ulaby et al.1982 ;
Curlander & McDonough, 1991). L'équation du coefficient de
rétrodiffusion ó0 prend la forme suivante :
a0(G) D??L
K SING (Eq.12)
Avec :
- ó0= coefficient de rétrodiffusion
- DN est la valeur numérique de chaque pixel (Digital
Number) et K est la constante de calibration.
Le coefficient de rétrodiffusion s'exprime sur une
échelle logarithmique (décibel (dB)). L'équation est de la
forme suivante :
a°dB = 10 *
lo910a° ( Eq.13)
Les comptes numériques des images radar enregistrent
l'amplitude du signal rétrodiffusé. A chaque pixel, l'amplitude
est convertie en coefficient de rétrodiffusion (a°)
(Rosenqvist et al. 2007). Le traitement de l'image avec le logiciel
Snap se déroule selon les étapes suivantes : insertion de
l'image- radar-radiométrique- calibration.
II.2.3.1.2. Moyennage
Le moyennage permet d'avoir des pixels carrés au sol. Pour
réaliser le moyennage, il est nécessaire de trouver la taille de
pixel moyen le long de la visée radar
Prange et de la projeter au sol à l'aide de l'angle
d'incidence au centre de la scène Oc selon l'équation
PPrang
=
si??(19c)
:
P
r (Eq.14)
Les images radar sont de mode simple, partiel et
planimétrique. L'approche méthodologique est spécifique
à chaque mode. Cette étape se déroule comme suite :
radar-multilooking.
II.2.3.1.3.
Géoréférencement
Le géoréférencement est le processus dans
lequel on applique à une image SAR un emplacement spatial en lui donnant
des coordonnées géographiques afin de déterminer la
position de chaque pixel. Cette projection peut être
réalisée suivant un ellipsoïde de référence
système (système WGS 84). L'utilisation de points de
contrôle au sol améliore la précision du
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Matériel et méthodes
géoréférencement. Cette opération
permet de s'affranchir de certaines distorsions géométriques dues
à l'effet du relief.
II.2.3.1.4. Filtrage
Le véritable obstacle dans l'interprétation
visuelle des images SAR est la présence de cohérence de l'onde
radar et l'interférence des champs retro-diffués par les objets
à l'intérieur de chaque cellule de résolution, ce
phénomène est appelé phénomène de
chatoiement ou speckle. La présence du speckle dans les images radar SAR
réduit le pouvoir de perception des détails et des structures
fines de la scène imagée.
Le principal objectif du filtrage est d'éliminer les
bruits multiplicatifs et augmenter la lisibilité de la scène
imagée. Cette méthode consiste à estimer le bruit à
partir du signal observé et de le réduire en préservant la
radiométrie et les informations texturales de l'image. Le coefficient du
speckle calculé permet ainsi d'évaluer le niveau du filtrage de
l'image (Lee, 1981).
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