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Partie II : Matériels et méthodes
Chapitre V : Extraction automatique du trait de côte
V.2.1.2 Acquisition et prétraitement des images Sentinel-2
Le deuxième type de données multi-spectrales exploité dans cette étude est l’imagerie de
haute résolution des satellites Sentinel-2 (niveau de traitement 2A1 tuiles : T31TDH et
T31TDJ). Des images de Sentinel-2 ont été téléchargées sur la plateforme Théia du CNES
(accès libre et gratuit), et décompressées par l’intermédiaire du logiciel PEPS Downloader,
avec 13 bandes spectrales de différentes résolutions spatiales allant de 10 à 60 m. Les bandes
B2, B3, B4 et B8 ont une résolution de 10 m. Tandis que les bandes B5, B6, B7 et B8 ont une
résolution de 20 m et les bandes B1, B9 et B10 une résolution spatiale de 60 m.
Les images Sentinel-2 téléchargées ont nécessité un prétraitement en amont du processus
de classification (figure V.7). L’ensemble des tâches de prétraitements, de calculs d’indices et
masques ont été effectués sur le logiciel SNAP de l’ESA.
Premièrement, un ré-échantillonnage (par convolution cubique) a été nécessaire pour
uniformiser la résolution spatiale des différentes bandes à 10 m (la plus fine pour du Sentinel2).
Des couches Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) et Normalized Difference
Water Index (NDWI) ont été créées et fusionnées avec les bandes spectrales de Sentinel-2. Le
NDVI est un indicateur de détection de la verdure et la qualité de végétation. Souvent utilisé
en télédétection, cet indice se calcule à partir des canaux, rouge (R) et proche infrarouge (PIR)
par la formule :
Figure V.6 : Prétraitement de l’image a) Image brute, b) Application du
filtre Meanshift smoothing.
a)
b)
Partie II : Matériels et méthodes
Chapitre V : Extraction automatique du trait de côte
V.2.1.2 Acquisition et prétraitement des images Sentinel-2
Le deuxième type de données multi-spectrales exploité dans cette étude est l’imagerie de
haute résolution des satellites Sentinel-2 (niveau de traitement 2A1 tuiles : T31TDH et
T31TDJ). Des images de Sentinel-2 ont été téléchargées sur la plateforme Théia du CNES
(accès libre et gratuit), et décompressées par l’intermédiaire du logiciel PEPS Downloader,
avec 13 bandes spectrales de différentes résolutions spatiales allant de 10 à 60 m. Les bandes
B2, B3, B4 et B8 ont une résolution de 10 m. Tandis que les bandes B5, B6, B7 et B8 ont une
résolution de 20 m et les bandes B1, B9 et B10 une résolution spatiale de 60 m.
Les images Sentinel-2 téléchargées ont nécessité un prétraitement en amont du processus
de classification (figure V.7). L’ensemble des tâches de prétraitements, de calculs d’indices et
masques ont été effectués sur le logiciel SNAP de l’ESA.
Premièrement, un ré-échantillonnage (par convolution cubique) a été nécessaire pour
uniformiser la résolution spatiale des différentes bandes à 10 m (la plus fine pour du Sentinel2).
Des couches Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) et Normalized Difference
Water Index (NDWI) ont été créées et fusionnées avec les bandes spectrales de Sentinel-2. Le
NDVI est un indicateur de détection de la verdure et la qualité de végétation. Souvent utilisé
en télédétection, cet indice se calcule à partir des canaux, rouge (R) et proche infrarouge (PIR)
par la formule :
Figure V.6 : Prétraitement de l’image a) Image brute, b) Application du
filtre Meanshift smoothing.
a)
b)