Matériels et méthodes
37
3. Mosaïckage : lorsqu’une date déterminée comprend deux images pour couvrir la scène,
un mosaïckage est nécessaire afin d’obtenir une seule image sur laquelle la classification
supervisée sera réalisée :
Toolbox> Mosaicking > Seamless Mosaic.
4. Découpage de l’image : Afin d’extraire seulement la zone d’étude, l’image résultante de
la mosaïque a été découpée selon un vecteur correspondant aux limites administratives de
la wilaya d’Alger.
Toolbox > regions of interest > subset data from ROIs.
5. Classification supervisée : Sur ENVI à l’aide de l’algorithme : Maximum Likelihood
Classification.
Toolbox > classification > classification workflow > use training data
Création de cinq classes pour chaque image (Tableau 2) : urbanisation, terres agricoles,
végétation, sols nus et eau.
Un calcul des superficies et pourcentages de chaque classe a été effectué par la suite
sur le logiciel ArcGIS.
Les échantillons correspondent à des ROI (Régions of interest) sous forme de polygones.
Tableau 2: Le Nombre de ROI de chaque classe
Classes
1984
1992
2003
2011
2022
Végétations
237
243
593
182
146
Urbanisation
677
354
1054
438
569
Terres agricoles
505
517
502
398
334
Sols nus
678
197
412
77
119
eaux
43
14
34
12
31
3.2.3 Les changements thématiques
La technique “Thematic Change” se base sur la comparaison entre deux images de classification
réalisées pour deux dates différentes afin d’extraire le changement survenu (différence entre les
deux images). La réalisation de cette application s’est basée sur le tutorial « Thematic Change
Tutorial » disponible sur le site internet Harris Geospatial Solutions
11
:
11
https://www.l3harrisgeospatial.com/Support/Self-Help-Tools/Tutorials
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3. Mosaïckage : lorsqu’une date déterminée comprend deux images pour couvrir la scène,
un mosaïckage est nécessaire afin d’obtenir une seule image sur laquelle la classification
supervisée sera réalisée :
Toolbox> Mosaicking > Seamless Mosaic.
4. Découpage de l’image : Afin d’extraire seulement la zone d’étude, l’image résultante de
la mosaïque a été découpée selon un vecteur correspondant aux limites administratives de
la wilaya d’Alger.
Toolbox > regions of interest > subset data from ROIs.
5. Classification supervisée : Sur ENVI à l’aide de l’algorithme : Maximum Likelihood
Classification.
Toolbox > classification > classification workflow > use training data
Création de cinq classes pour chaque image (Tableau 2) : urbanisation, terres agricoles,
végétation, sols nus et eau.
Un calcul des superficies et pourcentages de chaque classe a été effectué par la suite
sur le logiciel ArcGIS.
Les échantillons correspondent à des ROI (Régions of interest) sous forme de polygones.
Tableau 2: Le Nombre de ROI de chaque classe
Classes
1984
1992
2003
2011
2022
Végétations
237
243
593
182
146
Urbanisation
677
354
1054
438
569
Terres agricoles
505
517
502
398
334
Sols nus
678
197
412
77
119
eaux
43
14
34
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3.2.3 Les changements thématiques
La technique “Thematic Change” se base sur la comparaison entre deux images de classification
réalisées pour deux dates différentes afin d’extraire le changement survenu (différence entre les
deux images). La réalisation de cette application s’est basée sur le tutorial « Thematic Change
Tutorial » disponible sur le site internet Harris Geospatial Solutions
11
:
11
https://www.l3harrisgeospatial.com/Support/Self-Help-Tools/Tutorials