Etude de l’urbanisation de la commune d’Ain Taya | Résultats et discussion
40
Méthode des indices spectraux (Année 2020)
4.1.2.2.1 Comparaison des différents indices utilisés
Les images brutes des indices d’urbanisation calculés (BU, IBI, NBAI, BRBA et CBI)
sont illustrées sur la Figure 15. Les images binaires sont présentées dans la Figure 16. En
étudiant ces deux figures, plusieurs constats peuvent être faits :
• BU : Le NDBI met en évidence l’urbanisation de façon distincte, mais il confond les
serres, certaines terres arables et les plages avec le bâti à cause des réflectances similaires
de ces trois dernières dans les longueurs d’onde considérées dans cet indice. Le calcul
du NDBI n’est pas suffisant, il est nécessaire d’éliminer les terres agricoles ainsi que la
végétation par la soustraction de l’indice NDVI. L’indice obtenu (BU) à partir de cette
dernière équation nous a conduit à une valeur d’urbanisation égale à 30% (292 Ha).
• IBI : L’indice IBI affiche l’urbanisation avec plus de détails, cependant, le bâtis et le non
bâtis sont un peu proches en termes d’indice (difficulté de réalisation de l’image binaire).
Certaines confusions sont observées avec les terres arables, les serres et les terres
agricoles. Néanmoins, moins de confusion subsiste entre les terres agricoles et les zones
rurales par rapport à l’indice BU.
• NBAI : Lorsque l’indice nouvellement développé pour la zone bâtie (NBAI) a été
appliqué, il a extrait la zone urbanisée de manière très lisible et remarquable. Néanmoins,
les serres sont considérées parfois comme bâti et d’autres fois comme terres agricoles.
Les plages ont également un signal similaire à celui du bâti.
• BRBA : Cet indice améliore nettement les confusions avec les sols nus et permet de
classifier les terres arables comme du non-bâti. L’application de l’indice BRBA donne
un résultat très approprié pour l’analyse visuelle, les différentes classes (bâti et non bâti)
apparaissent très clairement avec plus de précision. Pour les plages et les serres en
particulier, une brillance très élevée a été remarquée.
• CBI : Ce nouvel indice combine la première composante d'une analyse en composantes
principales (PC1), l'indice de différence d'eau normalisé (NDWI) et l'indice de végétation
ajusté au sol (SAVI), représentant respectivement l'albédo élevé, l'albédo faible et la
végétation, pour réduire les bandes originales en trois caractéristiques thématiques. Le
résultat du CBI prouve une assez bonne séparabilité du bâti. Néanmoins, des confusions
subsistent entre le bâti et les sols nus, une partie des terres arables, des plages et des
serres.
D’une manière qualitative, les deux indices CBI et BRBA nous ont permis de bien distinguer
l’artificialisation de la commune avec une bonne cartographie du bâti et des routes se situant en
dehors des agglomérations. En outre, il faut noter que presque la totalité des indices ne donnent
pas de résultats satisfaisants dans la zone des 300 m, en raison des confusions entre
l’urbanisation et les plages.
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Méthode des indices spectraux (Année 2020)
4.1.2.2.1 Comparaison des différents indices utilisés
Les images brutes des indices d’urbanisation calculés (BU, IBI, NBAI, BRBA et CBI)
sont illustrées sur la Figure 15. Les images binaires sont présentées dans la Figure 16. En
étudiant ces deux figures, plusieurs constats peuvent être faits :
• BU : Le NDBI met en évidence l’urbanisation de façon distincte, mais il confond les
serres, certaines terres arables et les plages avec le bâti à cause des réflectances similaires
de ces trois dernières dans les longueurs d’onde considérées dans cet indice. Le calcul
du NDBI n’est pas suffisant, il est nécessaire d’éliminer les terres agricoles ainsi que la
végétation par la soustraction de l’indice NDVI. L’indice obtenu (BU) à partir de cette
dernière équation nous a conduit à une valeur d’urbanisation égale à 30% (292 Ha).
• IBI : L’indice IBI affiche l’urbanisation avec plus de détails, cependant, le bâtis et le non
bâtis sont un peu proches en termes d’indice (difficulté de réalisation de l’image binaire).
Certaines confusions sont observées avec les terres arables, les serres et les terres
agricoles. Néanmoins, moins de confusion subsiste entre les terres agricoles et les zones
rurales par rapport à l’indice BU.
• NBAI : Lorsque l’indice nouvellement développé pour la zone bâtie (NBAI) a été
appliqué, il a extrait la zone urbanisée de manière très lisible et remarquable. Néanmoins,
les serres sont considérées parfois comme bâti et d’autres fois comme terres agricoles.
Les plages ont également un signal similaire à celui du bâti.
• BRBA : Cet indice améliore nettement les confusions avec les sols nus et permet de
classifier les terres arables comme du non-bâti. L’application de l’indice BRBA donne
un résultat très approprié pour l’analyse visuelle, les différentes classes (bâti et non bâti)
apparaissent très clairement avec plus de précision. Pour les plages et les serres en
particulier, une brillance très élevée a été remarquée.
• CBI : Ce nouvel indice combine la première composante d'une analyse en composantes
principales (PC1), l'indice de différence d'eau normalisé (NDWI) et l'indice de végétation
ajusté au sol (SAVI), représentant respectivement l'albédo élevé, l'albédo faible et la
végétation, pour réduire les bandes originales en trois caractéristiques thématiques. Le
résultat du CBI prouve une assez bonne séparabilité du bâti. Néanmoins, des confusions
subsistent entre le bâti et les sols nus, une partie des terres arables, des plages et des
serres.
D’une manière qualitative, les deux indices CBI et BRBA nous ont permis de bien distinguer
l’artificialisation de la commune avec une bonne cartographie du bâti et des routes se situant en
dehors des agglomérations. En outre, il faut noter que presque la totalité des indices ne donnent
pas de résultats satisfaisants dans la zone des 300 m, en raison des confusions entre
l’urbanisation et les plages.