3.2.
Matériel informatique
Le matériel nécessaire à cette
étude est avant tout un kit informatique : un ordinateur et un
ensemble de logiciels. Les logiciels utilisés sont : Excel et R
pour les opérations statistiques, ArcMap et SAGA GIS comme logiciels SIG
pour les traitements cartographiques, Golden Surfer pour le modèle
numérique en 2D. Les logiciels de Télédétection
tels qu'Envi et Idrisi pour le traitement des images satellitaires et la
simulation.
3.3.
Méthode
Pour une meilleure compréhension de l'approche
utilisée, les méthodes de traitements sont
présentées en fonction des objectifs spécifiques pour ce
travail.
3.3.1. Analyse de l'extension
urbaine de la ville de N'Djaména de 1988 à 2019
L'opération utilisée dans cette méthode
est regroupée en trois parties à savoir :
Prétraitement des images, le traitement proprement dit et les
traitements post-classification.
3.3.1.1. Prétraitement
des images satellitaires
Les images de Landsat TM (1988), ETM+ (2003) et OLI-TIRS
(2019) ont été soumis d'abord à la phase de
prétraitement constituée par les deux étapes
ci-après.
· Regroupement des bandes
Cette opération est cruciale, car elle permet de
regrouper les bandes ayant la même résolution afin de mieux
faciliter les opérations qui suivent.
· Extraction de la zone
d'étude
Cette opération permet d'extraire la zone
d'étude. Il existe plusieurs techniques d'extraction de la zone
d'étude. La technique utilisée dans cette étude est celle
de masque. Elle se fait en trois étapes à savoir :
Importation du fichier de forme c'est-à-dire format vecteur
communément appelé shapile, construction du masque et enfin
application du masque.
3.3.1.2. Traitement
numérique d'image
· Composition colorée
La composition colorée consiste à combiner les
bandes d'une image multi-spectrale en utilisant les couleurs primaires (Rouge,
Vert et Bleu). Cette opération permet de faciliter une meilleure
interprétation.
Il faut souligner que cette combinaison du numéro des
bandes diffère selon les capteurs. Dans cette étude la
combinaison colorée combinant 4, 3 et 2 pour Landsat TM et ETM+ et
5, 4 et 3 pour OLI-TIRS ont été choisie, car elle est bien
adaptée dans l'étude de l'occupation du sol.
· Interprétation visuelle
L'identification des détails des éléments
contenant sur les images satellitaires, à l'oeil nu. Cette
identification est faite sur la base de Google Earth, carte topographique et
une connaissance du terrain. Six classes thématiques ont
été dégagées dans cette étude : le
bâti (routes et les constructions), Plan d'eau (rivières du Chari
et Logone), Marécage (marigot), végétation, champs et
jachères et Sols nus.
· Classification supervisée
Dans cette présente étude, nousavons
utiliséla classification supervisée avec l'algorithme «
Maximum de vraisemblance » qui est une méthode basée sur
l'affiliation des pixels à des classes thématiques
définies et reconnues par l'opérateur à partir de la
connaissance du terrain. Elle repose sur un système de classification
où on définit l'ensemble des classes avant que la classification
ne soit effectuée.
La classification dans ENVI 5.1 se déroule en quatre
phases essentielles qui sont :
La définition de la légende du ROI (Zones
d'intérêt) ;
La description des différentes classes ;
Le choix des parcelles d'entrainement (ou régions) ;
Le choix de l'algorithme de classification.
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