IMAGERIE, SATELLITES ET PHOTOS AERIENNE (partie 1/2)

## Objectifs et prérequis **Objectifs** : À la fin de ce chapitre, l’élève sera capable de : - Décrire les différents modes de représentation de l’information géographique dans un Système d’Information Géographique (SIG) (vecteur, raster, hybride). - Expliquer le principe de fonctionnement des satellites d’observation de la Terre et des capteurs aériens utilisés en photogrammétrie. - Identifier les caractéristiques spatiales, spectrales et temporelles des images satellitaires et aériennes les plus utilisées au Cameroun (Landsat, Sentinel‑2, SPOT, images aériennes noir‑et‑blanc et couleur). - Réaliser un traitement de base d’une image satellitaire (import, géoréférencement, classification supervisée simple) dans un SIG ouvert (QGIS). - Appliquer les règles de sécurité et d’hygiène liées à l’utilisation des équipements de télédétection (manipulation de batteries, protection des yeux face aux lasers, ergonomie du poste de travail). **Prérequis** : - Notions de base en cartographie (échelle, projection, système de coordonnées géographiques). - Connaissances élémentaires en informatique (gestion de fichiers, utilisation d’un logiciel SIG de base). - Notions de physique sur le rayonnement électromagnétique (spectre visible, proche infrarouge, thermique). --- ## Introduction contextualisée Au Cameroun, la planification du développement territorial, la gestion des ressources naturelles et la prévention des risques naturels s’appuient de plus en plus sur des données géographiques numériques. Les SIG permettent de superposer des informations provenant de diverses sources (cadastre, réseaux hydrauliques, occupation des sols) et d’en extraire des indicateurs utiles pour la prise de décision. La télédétection, par satellites ou aéronefs, constitue la principale voie d’acquisition de ces données à grande échelle et avec une périodicité adaptée aux besoins des projets de développement (agriculture, urbanisme, suivi de la déforestation, gestion des bassins versants). Ce chapitre présente les modes de représentation de l’information géographique dans un SIG, puis détaille les principes des satellites et des photographies aériennes, enfin propose des activités d’intégration permettant à l’élève de mettre en pratique les acquis dans un contexte professionnel camerounais. --- ## I. Modes de représentation de l’information géographique sous un SIG ### 1. Représentation vecteur Le modèle vecteur décrit les entités géographiques par des points, des lignes et des polygones définis par des coordonnées (x, y) voire (x, y, z). Chaque entité possède une table d’attributs contenant des informations qualitatives ou quantitatives (type de sol, hauteur d’un bâtiment, nombre d’habitants). > Un objet vecteur est topologiquement cohérent lorsqu’il respecte les règles d’adjacence, de connexion et de non‑superposition (ex. : deux polygones ne peuvent partager qu’une frontière, pas une superficie). **Avantages** : précision géométrique élevée, facilité d’édition, faible encombrement de stockage pour des données linéaires ou ponctuelles. **Inconvénients** : difficulté à représenter des phénomènes continus (altitude, température) sans interpolation lourde. **Exemple professionnel** : Dans un projet de suivi des réseaux d’eau potable à Yaoundé, les canalisations sont représentées par des lignes vecteur, chaque tronçon possédant des attributs (diamètre, matériau, année de pose). ### 2. Représentation raster Le modèle raster divise l’espace en une matrice de cellules (pixels) de taille régulière (ex. : 30 m × 30 m pour Landsat). Chaque pixel contient une valeur numérique représentant une mesure (réflectance dans une bande spectrale, altitude, indice de végétation). > La résolution spatiale d’un raster correspond à la dimension au sol d’un pixel ; plus elle est petite, plus le détail est fin. **Avantages** : adaptation naturelle aux données continues (imagerie satellitaire, modèles numériques de terrain), simplicité des opérations de calcul (filtrage, convolution). **Inconvénients** : volume de données important, perte de précision aux frontières des objets. **Exemple professionnel** : L’élaboration d’une carte d’occupation des sols dans la région de l’Adamaoua utilise un raster Sentinel‑2 de 10 m de résolution, chaque pixel étant classé selon son couvert végétal. ### 3. Représentation hybride (vecteur‑raster) Certaines analyses nécessitent de combiner les deux modèles : par exemple, extraire les statistiques zonales (moyenne, écart‑type) d’un raster polygonalisé par un masque vecteur, ou vectoriser un raster après seuillage (extraction de contours). > La conversion raster → vecteur (vectorisation) se fait généralement par un algorithme de suivi de contours (ex. : marching squares) suivi d’une simplification (algorithme de Douglas‑Peucker). **Exemple professionnel** : Dans un SIG de gestion des risques d’inondation au Cameroun, le modèle numérique de terrain (raster) est reclassifié en zones d’aléa (vecteur) après application d’un seuil de hauteur d’eau. ### 4. Normes et formats d’échange - **Shapefile (.shp)** : format vecteur largement utilisé, limité à 2 Go par fichier. - **GeoPackage (.gpkg)** : format basé sur SQLite, supporte vecteur et raster, conforme au standard OGC. - **GeoTIFF (.tif)** : raster avec métadonnées géospatiales embarquées (projection, géotransformation). - **NetCDF** : utilisé pour les données multidimensionnelles (ex. : séries temporelles de température). > Les systèmes de référence de coordonnées les plus utilisés au Cameroun sont WGS 84 (EPSG:4326) pour les données globales et les zones UTM 31N (EPSG:32631), 32N (EPSG:32632) et 33N (EPSG:32633) selon la longitude du territoire. --- ## II. Les satellites et photographies aériennes ### 1. Principes de la télédétection spatiale Un satellite d’observation embarque un ou plusieurs capteurs actifs (radar) ou passifs (optiques, thermiques) qui mesurent le rayonnement électromagnétique réfléchi ou émis par la surface terrestre. Le signal est enregistré dans plusieurs bandes spectrales, permettant de construire des images multispectrales ou hyperspectrales. > La résolution spectrale désigne la largeur de bande de chaque canal (ex. : Landsat 8 OLI : bande 4 (rouge) 0,64‑0,67 µm). **Types d’orbites** : - **Orbite héliosynchrone** : passage au même heure solaire locale, facilitant la comparaison temporelle (ex. : Landsat, Sentinel‑2). - **Orbite géostationnaire** : fixe au-dessus d’un point équatorial, utilisée pour la météorologie (ex. : MSG). ### 2. Satellites d’observation les plus pertinents pour le Cameroun | Satellite | Agence | Résolution spatiale (panchromatique) | Résolution multispectrale | Période de revisite | Principales bandes utilisées | |-----------|--------|--------------------------------------|---------------------------|---------------------|------------------------------| | Landsat‑8 | USGS/NASA | 15 m | 30 m (multispectral) | 16 jours | B2‑B7 (visible‑NIR‑SWIR) | | Sentinel‑2A/B | ESA | 10 m (multispectral) | 10‑20‑60 m | 5 jours (dual) | B2‑B8A (visible‑NIR‑red‑edge) | | SPOT‑6/7 | Airbus | 1,5 m | 6 m (multispectral) | 2‑3 jours | B1‑B4 (visible‑NIR) | | RADARSAT‑2 | CSA | 3 m (mode fine) | – | 24 jours | Bande C (5,3 GHz) radar | > La révisite temporelle est le délai moyen entre deux passages au même point sous les mêmes conditions d’éclairage. ### 3. Photographies aériennes Les prises de vue aériennes sont réalisées à partir d’avions ou de drones équipés de caméras métriques (format 23 × 23 mm, focale connue) ou de caméras non métriques (smartphone, GoPro). Elles fournissent une résolution spatiale très élevée (quelques centimètres à quelques décimètres) mais couvrent une étendue limitée. > Le facteur d’échelle d’une photographie aérienne est le rapport entre la distance focale de la caméra et l’altitude de vol : Échelle = f / H. **Exemple de calcul** : Une caméra de focale f = 150 mm volant à H = 1500 m donne une échelle de 150 mm / 1500 m = 0,0001 = 1 : 10 000 (1 cm sur la photo représente 100 m au sol). ### 4. Traitement de base d’une image satellitaire dans un SIG (QGIS) 1. **Import** : Ajouter le raster (GeoTIFF) via *Couche → Ajouter une couche raster*. 2. **Géoréférencement** (si nécessaire) : Utiliser la barre d’outils *Géoréférencer*, saisir au moins 4 points de contrôle connus (coordonnées GPS) et choisir une transformation polynomiale d’ordre 1. 3. **Extraction de bandes** : Dans le panneau *Propriétés → Sources*, sélectionner les bandes souhaitées (ex. : B4 (rouge), B5 (NIR), B6 (SWIR‑1)). 4. **Calcul d’indice de végétation (NDVI)** : - Ouvrir le *Raster Calculator*. - Formule : `( "B5@1" - "B4@1" ) / ( "B5@1" + "B4@1" )`. - Enregistrer le résultat en GeoTIFF. 5. **Classification supervisée simple** : - Créer des polygones d’apprentissage pour chaque classe (eau, végétation nue, forêt dense, sol nu). - Utiliser l’extension *Semi‑automatic Classification Plugin* → *Classification* → *Maximum Likelihood*. - Obtenir un raster classé, puis le vectoriser (*Raster → Conversion → Polygoniser*). > Le NDVI varie entre –1 et +1 ; des valeurs supérieures à 0,4 indiquent généralement une végétation saine au Cameroun. ### 5. Normes, sécurité et hygiène - **Sécurité laser** : Lors de l’utilisation de télémètres laser portables pour le contrôle d’altitude de vol, porter des lunettes de protection adaptées à la longueur d’onde (ex. : 905 nm). - **Gestion des batteries** : Les batteries Li‑Po des drones doivent être stockées à une température d’environ 20 °C, à une tension de stockage d’environ 3,8 V par cellule (≈50 % de charge), et inspectées avant chaque vol (pas de gonflement, de fuite). - **Ergonomie du poste de travail** : Écran à hauteur des yeux, chaise réglable, pauses de 5 min toutes les 45 min pour éviter la fatigue visuelle lors de l’interprétation d’images. - **Respect de la vie privée** : Les prises de vue aériennes au-dessus de propriétés privées nécessitent une autorisation préalable du propriétaire ou de l’autorité locale conformément à la réglementation en vigueur. --- ## III. Activités d’intégration ### 1. Étude de cas : Suivi de la déforestation dans la région de l’Est **Objectif** : Produire une carte de changement de couverture forestière entre 2018 et 2023 à partir d’images Landsat‑8. **Étapes** : a. Téléchargement des scènes Landsat‑8 (path/row 173/055) pour les dates 15 janvier 2018 et 10 février 2023 (USGS EarthExplorer). b. Pré‑traitement : réprojection en UTM 32N, masque des nuages (band QA). c. Calcul du NDVI pour chaque date. d. Seuillage : NDVI < 0,2 = sol nu ou végétation faible ; NDVI ≥ 0,4 = forêt dense. e. Soustraction binaire (2023 – 2018) pour obtenir les pixels de perte forestière. f. Vectorisation du résultat et calcul de la superficie perdue (nombre de pixels × 900 m²). **Résultat attendu** : Une perte d’environ 12 500 ha, à valider avec des points de contrôle GPS sur le terrain. ### 2. Atelier pratique : Création d’un plan de lotissement à l’aide de photographies aériennes drone **Matériel** : Drone DJI Phantom 4 Pro (focale = 8,8 mm, capteur 1 pouce), logiciel QGIS, GPS RTK pour points de contrôle. **Procédure** : 1. Vol en grille à 80 m d’altitude, 80 % de chevauchement longitudinal et latéral. 2. Récupération des 250 images JPEG, géotagées par le GPS embarqué. 3. Import dans QGIS, utilisation du plugin *OpenDroneMap* pour générer un orthomosaïque et un MNT. 4. Vectorisation des limites de parcelles à partir de l’orthomosaïque (outil *Capture de polygones*). 5. Attribution des attributs (numéro de lot, superficie, propriétaire) via la table d’attributs. 6. Export du lotissement en shapefile pour transmission au service du cadastre communal. **Contrôle qualité** : Vérification de l’erreur planimétrique RMS < 0,5 m en comparant les coordonnées des points de contrôle GPS avec celles extraites de l’orthomosaïque. ### 3. Activité de synthèse : Élaboration d’un mini‑rapport de projet Chaque groupe rédige un rapport de 2 pages comprenant : - Présentation du problème (ex. : suivi de l’érosion des berges du fleuve Sanaga). - Données utilisées (type, source, résolution). - Méthodologie (étapes de traitement). - Résultats (cartes, chiffres clés). - Conclusions et recommandations pour les décideurs locaux. Le rapport doit respecter la charte graphique du ministère de l’Environnement (police Arial 11, marges 2,5 cm, en-tête avec logo MINEEP). --- ## Synthèse du chapitre - **Modes de représentation SIG** : vecteur (points, lignes, polygones avec table d’attributs), raster (matrice de pixels, valeurs continues), hybride (combinaison des deux). - **Topologie vecteur** : règles d’adjacence, de connexion et de non‑superposition indispensables à l’intégrité des données. - **Résolution spatiale** : taille au sol d’un pixel (ex. : 10 m pour Sentinel‑2, 30 m pour Landsat). - **Résolution spectrale** : largeur de bande de chaque canal (ex. : Landsat 8 OLI bande 4 = 0,64‑0,67 µm). - **Révisite temporelle** : délai moyen entre deux passages au même point (ex. : 5 jours pour Sentinel‑2, 16 jours pour Landsat). - **Échelle photographie aérienne** : Échelle = f / H (focale / altitude). - **NDVI** : (NIR – Rouge) / (NIR + Rouge) ; valeurs > 0,4 = végétation saine. - **Formats d’échange** : Shapefile, GeoPackage, GeoTIFF, NetCDF. - **SRC usuels au Cameroun** : WGS 84 (EPSG:4326) global, zones UTM 31N (EPSG:32631), 32N (EPSG:32632) et 33N (EPSG:32633) selon la longitude. - **Sécurité** : lunettes laser, gestion batteries Li‑Po, ergonomie poste de travail, autorisations pour prises de vue aériennes. - **Traitement de base** : import, géoréférencement, calcul d’indice, classification supervisée, vectorisation. - **Applications camerounaises** : suivi déforestation (Landsat), cartographie occupation des sols (Sentinel‑2), plan de lotissement (drone), suivi érosion berges (orthomosaïque + MNT). --- ## Glossaire | Terme | Définition | |-------|------------| | **Vecteur** | Modèle de représentation géographique basé sur des points, lignes et polygones définis par des coordonnées et associés à une table d’attributs. | | **Raster** | Modèle de représentation où l’espace est divisé en cellules (pixels) de taille régulière contenant une valeur numérique (réflectance, altitude, etc.). | | **NDVI** | Indice de végétation calculé comme (NIR – Rouge) / (NIR + Rouge), utilisé pour quantifier la densité et la santé du couvert végétal. | | **Résolution spatiale** | Taille au sol d’un pixel d’image raster, exprimée en mètres (ex. : 10 m). | | **Résolution spectrale** | Largeur de bande spectrale d’un capteur, exprimée en micromètres (ex. : 0,04 µm pour la bande rouge de Landsat‑8). | | **Révisite temporelle** | Délai moyen entre deux passages d’un satellite au même point sous les mêmes conditions d’éclairage. | | **Orthomosaïque** | Image aérienne assemblée et corrigée géométriquement, présentant une échelle uniforme et exemptée de distorsions de perspective. | | **MNT** | Modèle Numérique de Terrain : raster représentant l’altitude du sol au-dessus d’un référentiel géoïde. | | **GeoPackage** | Format de fichier ouvert basé sur SQLite, capable de stocker des données vecteur et raster avec leurs métadonnées géospatiales. | | **SRC** | Système de Référence de Coordination : ensemble de paramètres (datum, projection, unité) permettant de géoréférencer des données. | | **Li‑Po** | Batterie au lithium‑polymère, couramment utilisée dans les drones pour sa haute densité énergétique. | | **GCP** | Ground Control Point : point de contrôle au sol dont les coordonnées connues sont utilisées pour le géoréférencement d’images. | --- ## Exercices d'application corrigés ### Exercice 1 – Calcul d’échelle et de résolution au sol **Énoncé** : Un drone équipé d’une caméra de focale f = 12 mm vole à une altitude H = 800 m au-dessus du sol. 1. Déterminer l’échelle de la photographie obtenue. 2. Si la taille du pixel du capteur est de 2,4 µm, calculer la résolution au sol (en cm/pixel). **Corrigé** : 1. Échelle = f / H = 12 mm / 800 m = 0,012 m / 800 m = 1,5 × 10⁻⁵ = 1 : 66 667. → 1 cm sur la photo représente 66 667 cm ≈ 666,7 m au sol. 2. Résolution au sol = échelle × taille du pixel = (1 : 66 667) × 2,4 µm = 2,4 µm × 66 667 = 160 000 µm = 0,16 m = 16 cm/pixel. ### Exercice 2 – Classification supervisée simple d’une image Sentinel‑2 **Énoncé** : Vous disposez d’une image Sentinel‑2 (10 m) couvrant la zone de Ngaoundéré. Vous avez créé trois polygones d’apprentissage : - Classe 1 : Eau (valeurs moyennes des bandes B2, B3, B4, B8 = [150, 130, 120, 800]) - Classe 2 : Sol nu (valeurs moyennes = [300, 320, 340, 500]) - Classe 3 : Végétation dense (valeurs moyennes = [80, 100, 70, 1500]) En utilisant la distance euclidienne dans l’espace à 4 bandes (B2, B3, B4, B8), classez le pixel dont les valeurs sont [110, 115, 105, 900]. **Corrigé** : Calcul des distances : - D₁ (eau) = √[(110‑150)² + (115‑130)² + (105‑120)² + (900‑800)²] = √[(-40)² + (-15)² + (-15)² + 100²] = √[1600 + 225 + 225 + 10000] = √[12050] ≈ 109,8. - D₂ (sol nu) = √[(110‑300)² + (115‑320)² + (105‑340)² + (900‑500)²] = √[(-190)² + (-205)² + (-235)² + 400²] = √[36100 + 42025 + 55225 + 160000] = √[293350] ≈ 541,6. - D₃ (végétation) = √[(110‑80)² + (115‑100)² + (105‑70)² + (900‑1500)²] = √[30² + 15² + 35² + (-600)²] = √[900 + 225 + 1225 + 360000] = √[362350] ≈ 602,0. La plus petite distance est D₁ (eau). Le pixel est donc classé **Eau**. --- ## Erreurs fréquentes et règles de sécurité | N° | Erreur fréquente | Conséquence | Règle de prévention / bonne pratique | |----|------------------|-------------|--------------------------------------| | 1 | Oublier de masquer les nuages avant le calcul d’indices (NDVI, etc.) | Valeurs aberrantes, sur‑estimation ou sous‑estimation de la végétation | Toujours appliquer le masque de qualité (band QA) ou utiliser un seuil de reflectance dans le bleu pour exclure les nuages avant tout traitement. | | 2 | Utiliser une échelle de photographie aérienne incorrecte (confondre focale en mm et altitude en pieds) | Erreur de planimétrie pouvant dépasser 50 % sur les dimensions des parcelles | Convertir toutes les unités dans le même système (métrique) avant le calcul : échelle = f (mm) / [H (m) × 1000] ; vérifier avec un point de contrôle connu. | | 3 | Négliger la mise à jour du datum lors du reprojection d’un shapefile en UTM | Décalage systématique de plusieurs mètres, incompatibilité avec les couches de base | Toujours spécifier le datum source (WGS 84) et le datum cible (WGS 84) lors de la reprojection ; contrôler avec un GCP connu. | | 4 | Manipuler une batterie Li‑Po endommagée (gonflement, fuite) sans protection | Risque d’incendie ou d’explosion lors du chargement ou du vol | Inspecter visuellement chaque batterie avant usage ; stocker dans un sac ignifuge à température ambiante ; ne jamais charger une batterie présentant des signes de dégradation. | | 5 | Travailler longtemps devant un écran sans pause, entraînant fatigue visuelle et erreurs d’interprétation d’image | Mauvaise classification, omission de détails critiques | Appliquer la règle 20‑20‑20 : toutes les 20 minutes, regarder à 20 pieds (≈6 m) pendant 20 secondes ; régler la luminosité de l’écran à un niveau confortable. | | 6 | Réaliser un vol de drone sans autorisation préalable au-dessus d’une zone habitée | Violation de la réglementation aérienne, sanctions pénales, atteinte à la vie privée | Obtenir une autorisation de la Direction de l’Aviation Civile (DAC) et, si nécessaire, l’accord du propriétaire ou de la mairie ; tenir un registre de vol contenant date, heure, trajectoire et purpose. | --- *Fin du cours.*