Matériels et méthodes
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3.3.3 Traitement et cartographie des images du script
Afin d’ouvrir les images téléchargées du script sur ENVI, une conversion au format ENVI a
été effectuée via ArcMap. Par la suite, une classification supervisée des images dans ENVI a
été réalisée par l’utilisation de l’algorithme Maximum Likelihood, en distinguant une classe
soupçonnant la contamination plastique et une autre ne présentant aucune suspicion de
contamination. Cette classification a impliqué la création d'une région d'intérêt (ROI) pour
chaque classe et la sélection d'échantillons représentatifs. Pour le découpage de la zone
d'étude, un masque "Zone d'étude" est appliqué. Les étapes suivantes ont été suivies:
1- Sur ArcMap:
Click droit > Data > Export Data…>Format ENVI
2- Sur ENVI :
ROI > New ROI
Toolbox > Classification > Supervised Classification > Maximum Likelihood
Classification
Toolbox > Regions Of Interest > Subset data from ROI
Il convient de noter que la classification a été effectuée exclusivement sur les images ayant la
même date que notre période d'étude. Cette approche a été adoptée afin de garantir la
cohérence temporelle des données et de permettre une comparaison précise des résultats. Les
autres images provenant de différentes dates ont été conservées pour une analyse spatiotemporelle ultérieure, afin d'évaluer l'évolution de la contamination plastique dans la région
d'étude. De plus, pour chaque image téléchargée, une carte a été générée sur ArcMap dans le
but de faciliter cette analyse spatio-temporelle.
3.4 Etude de l’occupation du sol
Afin d'identifier les sources potentielles des débris plastiques flottants et d'interpréter les
résultats de la détection de manière plus précise et contextualisée, une étude de l'occupation
du sol dans les wilayas d'Alger, de Boumerdes et de Tipaza a été menée. Cette étude fournit
un cadre spatial permettant de relier les observations aux activités anthropiques, afin de mieux
comprendre comment ces dernières peuvent contribuer à la présence de déchets plastiques.
Pour ce faire, nous avons opté pour une classification supervisée en utilisant le logiciel ENVI.
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3.3.3 Traitement et cartographie des images du script
Afin d’ouvrir les images téléchargées du script sur ENVI, une conversion au format ENVI a
été effectuée via ArcMap. Par la suite, une classification supervisée des images dans ENVI a
été réalisée par l’utilisation de l’algorithme Maximum Likelihood, en distinguant une classe
soupçonnant la contamination plastique et une autre ne présentant aucune suspicion de
contamination. Cette classification a impliqué la création d'une région d'intérêt (ROI) pour
chaque classe et la sélection d'échantillons représentatifs. Pour le découpage de la zone
d'étude, un masque "Zone d'étude" est appliqué. Les étapes suivantes ont été suivies:
1- Sur ArcMap:
Click droit > Data > Export Data…>Format ENVI
2- Sur ENVI :
ROI > New ROI
Toolbox > Classification > Supervised Classification > Maximum Likelihood
Classification
Toolbox > Regions Of Interest > Subset data from ROI
Il convient de noter que la classification a été effectuée exclusivement sur les images ayant la
même date que notre période d'étude. Cette approche a été adoptée afin de garantir la
cohérence temporelle des données et de permettre une comparaison précise des résultats. Les
autres images provenant de différentes dates ont été conservées pour une analyse spatiotemporelle ultérieure, afin d'évaluer l'évolution de la contamination plastique dans la région
d'étude. De plus, pour chaque image téléchargée, une carte a été générée sur ArcMap dans le
but de faciliter cette analyse spatio-temporelle.
3.4 Etude de l’occupation du sol
Afin d'identifier les sources potentielles des débris plastiques flottants et d'interpréter les
résultats de la détection de manière plus précise et contextualisée, une étude de l'occupation
du sol dans les wilayas d'Alger, de Boumerdes et de Tipaza a été menée. Cette étude fournit
un cadre spatial permettant de relier les observations aux activités anthropiques, afin de mieux
comprendre comment ces dernières peuvent contribuer à la présence de déchets plastiques.
Pour ce faire, nous avons opté pour une classification supervisée en utilisant le logiciel ENVI.