Analyse de la cinématique du trait de cote de Port-Oouet à l'aide du couplage télédétection et SIG (Côte d'Ivoire)

2.2.1.4. Extraction du trait de côte

- Génération de masque pour l'extraction du trait de côte

Il est important pour affiner l'étude de masquer certaines zones de la scène car elles sont inutiles à l'analyse et risque d'interférer sur la zone utile. Un masque est une image binaire constituée de pixels de valeur =1 ou 0. Lorsqu'un masque est utilisé, les surfaces affectées de la valeur 1 sont prise en compte alors que celles affectées à la valeur 0 ne sont pas prises en compte. On distingue deux types de masques :

- les masques thématiques permettent de s'affranchir de pixels voisins n'appartenant pas au thème étudié de manière à améliorer la qualité de la classification donc la reconnaissance visuelle des objets.

- les masques géographiques sont plus faciles à délimiter car ils correspondent à des plages de pixels bien individualisés.

· L'élaboration et l'application du masque

L'élaboration de masque se fait à partir de la connaissance des différents histogrammes spectraux des différents types d'objets contenus dans une image (figure 2). En effet, le masque est établi sur la base du comportement de l'interface terre - mer qui est lui basé sur le seuil du niveau de gris. Le seuillage de l'histogramme est une technique ancienne et très répandue de reconnaissance de la ligne de rivage instantanée.

Figure 2 : Histogramme d'une image infrarouge du satellite Terra Aster concernant une plage de l'Atoll de Majuro dans les îles Marshall (Source : YAMANO et al., 2006 ; modifié)

Pour ce faire, une valeur de partition est choisie en examinant la morphologie de l'histogramme de l'image afin d'identifier un point de rupture ou de transition entre les populations de pixels correspondant aux zones terrestres et marines.

Ainsi, l'histogramme de l'image de 1990, codé 8 bits, est représenté par deux courbes bien distinctes. La valeur 37 est la valeur à partir de laquelle on a une individualisation des deux courbes sur l'histogramme (figure 3). On peut les séparer afin d'obtenir deux types de pixels sur l'image.

a)Canal Rouge de l'image 1990

b)Canal Vert de l'image de 1990

c)Canal Bleu de l'image

Figure 3 : Histogrammes des différents canaux de l'image satellite de 1990

a)Canal Rouge de l'image ; b) Canal Vert de l'image ; c)Canal Bleu de l'image

- L'opération de l'image binaire

Pour créer l'image binaire proprement dite, on écrira un algorithme avec le logiciel Envi4.3. Il s'énonce de la manière suivante :

Image binaire (b1 le X) x 255

· b1 correspondant à la bande avec laquelle on veut créer l'image binaire

· X correspondant au point de rupture ou de transition entre les populations de pixels correspondant aux zones terrestres et marines.

Les pixels dont les valeurs sont comprises entre 0 et X seront codés 1 et les pixels dont les valeurs sont supérieures à X seront codés 0. Et la limite entre terre et mer se fera de façon très distincte.

Lorsqu'on applique l'algorithme précédemment énoncé dans la méthodologie, sur l'image de 1990, on obtient la formule suivante:

Image binaire de 1990 (b1 le 37) x 255

Tous les pixels dont les valeurs sont comprises entre 0 et 37, codés 1 représentent la mer et ceux dont les valeurs sont supérieures à 37 codés 0 représentent la terre (Tableau I).

Tableau I: Tableau des pixels de l'image binaire de 1990

On obtient ainsi, l'image binaire de 1990. Tous les pixels représentant la terre sont en noir et ceux représentants l'eau en blanc (figure 4).

Figure 4 : image binaire de 1990

Cette méthode sera

appliquée pour toutes les images à traiter, notamment celles de 1986, 2001 et 2004.

· Numérisation du trait de côte

Après l'application du masque le fichier sera transféré dans un logiciel ArcView3.2 afin que le trait de côte soit numérisé et cartographié. Il en sera ainsi pour les traits de côte des différentes images.