Etude de l’urbanisation de la commune d’Ain Taya | Matériels et méthodes
34
• Sélection de l’algorithme de classification : Le logiciel ENVI comprend quatre
méthodes de classification : Maximum Likelihood, Minimum Distance, Mahalanobis
Distance et Spectral Angle Mapper. Dans ce mémoire, après avoir testé les différents
algorithmes disponibles, nous avons opté pour la méthode du Maximum Likelihood.
Cette dernière suppose que les statistiques de chaque classe suivent une distribution
normale et calcule la probabilité qu’un pixel donné appartienne à une classe spécifique.
Chaque pixel est assigné à la classe qui a la probabilité la plus élevée.
• Enregistrement du résultat sous les deux formats : Vecteur et image.
3.4.4 Technique de détection du changement
Les séries temporelles
Pour mieux faire apparaitre l’évolution urbaine de notre zone d’étude, des séries
temporelles ont été réalisées sur les images de classification supervisées. Ces séries sont une
collection d’images utilisées dans l’analyse spatiotemporelle. Le fichier créé est un fichier de
métadonnées avec une extension « .series ».
Pour construire une série temporelle :
Barre des menus > File > New > Build Raster Series
Où
Toolbox > Spatiotemporal Analysis > Build Raster Series
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
15 :
• Sur ENVI: Toolbox > Change Detection > Thematic Change Workflow.
• Sélection des deux images de classification à utiliser
• Sélection de «Only Include Areas That Have Changed » afin de permettre la
création de deux classes: une classe incluant les pixels qui ont changé de vocation
et une autre classe pour les pixels inchangés.
• Amélioration du résultat avec l’application de lissage et d’agrégation : « Enable
Smoothing » et « Enable Aggregation »
• Enregistrement du résultat sous les deux formats Vecteur et images de
classification (Export Files).
Validation des résultats
La précision des résultats obtenus selon les différentes techniques de classification
utilisées dans ce mémoire a été estimée par le calcul de matrices de confusion. Cette technique
se base sur une comparaison entre les images de classification et la réalité terrain.
15 https://www.l3harrisgeospatial.com/Support/Self-Help-Tools/Tutorials
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• Sélection de l’algorithme de classification : Le logiciel ENVI comprend quatre
méthodes de classification : Maximum Likelihood, Minimum Distance, Mahalanobis
Distance et Spectral Angle Mapper. Dans ce mémoire, après avoir testé les différents
algorithmes disponibles, nous avons opté pour la méthode du Maximum Likelihood.
Cette dernière suppose que les statistiques de chaque classe suivent une distribution
normale et calcule la probabilité qu’un pixel donné appartienne à une classe spécifique.
Chaque pixel est assigné à la classe qui a la probabilité la plus élevée.
• Enregistrement du résultat sous les deux formats : Vecteur et image.
3.4.4 Technique de détection du changement
Les séries temporelles
Pour mieux faire apparaitre l’évolution urbaine de notre zone d’étude, des séries
temporelles ont été réalisées sur les images de classification supervisées. Ces séries sont une
collection d’images utilisées dans l’analyse spatiotemporelle. Le fichier créé est un fichier de
métadonnées avec une extension « .series ».
Pour construire une série temporelle :
Barre des menus > File > New > Build Raster Series
Où
Toolbox > Spatiotemporal Analysis > Build Raster Series
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
15 :
• Sur ENVI: Toolbox > Change Detection > Thematic Change Workflow.
• Sélection des deux images de classification à utiliser
• Sélection de «Only Include Areas That Have Changed » afin de permettre la
création de deux classes: une classe incluant les pixels qui ont changé de vocation
et une autre classe pour les pixels inchangés.
• Amélioration du résultat avec l’application de lissage et d’agrégation : « Enable
Smoothing » et « Enable Aggregation »
• Enregistrement du résultat sous les deux formats Vecteur et images de
classification (Export Files).
Validation des résultats
La précision des résultats obtenus selon les différentes techniques de classification
utilisées dans ce mémoire a été estimée par le calcul de matrices de confusion. Cette technique
se base sur une comparaison entre les images de classification et la réalité terrain.
15 https://www.l3harrisgeospatial.com/Support/Self-Help-Tools/Tutorials