Atelier de renforcement de capacités enTélédétection

TÉLÉCHARGEMENTDONNÉES SENTINEL-2

Objectif

Ce tutorial a pour objectif de montrer comment télécharger des données Sentinel-2.

Pour télécharger l’integralité d’une données (composé de plusieurs tuile),cela peut se faire par lesite officiel https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home,

Pour ne télécharger qu’une tuile, il est possible d’aller sur ce site : http://sentinel-pds.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/#ImagerySearch

Installation de l’extension DownThemAll pour FirefoxPour optimiser le téléchargement des données il est recommandé d’utiliser une applicationspécialisée.

Pour cela, nous recommandons d’installer l’extension DownThemAll pour firefox.

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FirefoxDownthemallExtensionInstall.mp4

Téléchargement par le Sentinel data hubCe site vous permet de télécharger la donnée complète.

Pour télécharger les données, vous devez d’abord créer un compte pour ensuite faire votrerecherche.

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ESASentinelDataHubDownloadSentinel-2.mp4

Téléchargement par AmazonawsCe site vous permet de ne télécharger qu’une tuile ce qui est intéressant si la zone d’étude est bienplus petite qu’une donnée Sentinel-2 complète.

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AmazonAWSDownloadSentinel-2.mp4

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PRÉ-TRAITEMENTS ET AFFICHAGE DEDONNÉES OPTIQUES

SENTINEL-2Objectif

Ce tutorial a pour objectif de montrer comment mettre en forme des données optiquestelle que Landsat et Sentinel-2 afin de les exploiter au mieux.

Pour cela voici les principales étapes :

• Import des différentes bandes et création d’un fichier contenant toutes les bandes

• Creation d’un subset (si besoin)

• Affichage des données

Import des différentes bandes et création d’un fichiercontenant toutes les bandesPour faciliter l’utilisation des données satellite il est souvent utile de regrouper l’ensemble desbandes disponible sous la forme d’un seul fichier. On parle souvent de fichier multibande ou encorede Layer Stack.

Pour cela, importer les bandes de votre capteur que vous souhaitez regrouper dans un fichier etordonnez les dans Qgis dans l’ordre souhaité de haut en bas. En faisant cela, le fichier de sortie créeau format VRT aura pour première bande la couche cochée situé la plus en haut.

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QgisRasterLayerStacking.mp4

Optionnel – Découper une zone d’étudePour réduire le volume de données à traiter et ainsi accélérer les traitements, il est utile de découperla donnée sur la zone d’études.

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ClipRaster.mp4

Affichage des donnéesAvant toute manipulation de données il est essentiel d’optimiser l’affichage de celle-ci. En effet,quelle que soit la donnée utilisée un écran standard ne peut souvent afficher que 3 canaux (Rouge,Vert et Bleu) avec 255 niveaux. En revanche, dans le cas de données satellite il n’est pas rare de

rencontrée des données avec plus de 3 bandes et codées sur 4096 niveaux, comme Landsat-8,Sentinel-2…

Par conséquent, chaque donnée affichée doit être optimisée pour l’usage recherché. Cela signifie deréaliser une composition colorée (choisir les bandes à afficher dans les canaux RVB de l’écran) puisd’optimiser le contraste sur une zone d’intérêt représentatives des paysages recherchés.

Dans le cas d’imagerie optique, voici quelques suggestions de composition colorée (les caractèrescolorés représentent les canaux de l’écran alors que les autres représentent le nom générique 1

généralement donnée à la longueur de la bande considérée):

• Vraie couleur (équivalent à la vue humaine) : R:R – V : V – B:B

• Fausse couleur 1 (utile pour discriminer la végétation du reste) : R:PIR – V : R – B:V

• Fausse couleur (utile pour discriminer les différents types de végétation du reste) : R:MIR –V : PIR – B:R

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ImproveRasterDisplay.mp4

1. V=Vert, R=Rouge, PIR=Proche Infra Rouge, MIR=Moyen Infra Rouge

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TRANSFERÉ DES COMPOSITIONSCOLORÉE ET/OU DES POINTS LOCALISÉ

DE QGIS VERS L’APPLICATIONORUXMAPS (ANDROID)

Objectif

Ce tutorial a pour objectif de montrer comment exporter des compositions coloréesréalisées sous Qgis ains que des points géolocaliser vers l’application Oruxmaps sous android.

En effet cela permet de réaliser une mission de terrain dans le but de contrôler un résultat ou biende comprendre la relation entre la réponse d’un indicateur satellite et le paysage observé.

Pour cela voici les principales étapes :

• Export d’une composition colorée

◦ Préparation de la donnée sous Qgis

◦ Copies des données générées dans le dossier d’Oruxmaps sur le mobile android

◦ Lancer Oruxmaps et charger la carte importée

• Export d’un fichier de points

◦ Conversion sous Qgis en format GPX

◦ Copie du fichier exporté dans le dossier d’Oruxmaps sur le mobile android

◦ Lancer Oruxmaps et charger le fichier gpx importé

Export d’une composition colorée1. Traitement sous QGIS

1. Installer extension Qtile (si non installé)

2. Charger et optimiser l’affichage à exporter

3. Lancer le plugin Qtiles (en utilisant le lien suivant, vous verrez le lien entre le niveau dezoom demandé par Qtile et la taille de pixel recherchéhttp://wiki.openstreetmap.org/wiki/Zoom_levels)

2. Mobile Android

1) Installer Orumaps à partir du Playstore et le lancer une première fois

2) Copier le fichier mbtiles précédemment crée avec Qgis dans le dossier de votre mobileAndroid suivant: orumxaps/mapfiles/

3) Lancer Oruxmaps et charger votre carte

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FromQgisToAndroidMapOruxmap.mp4

Export de points geolocalisés1. Traitement sous QGIS

1. Charger votre fichier de points à exporter

2. Exporter au format gpx

2. Mobile Android

1) Installer Orumaps à partir du Playstore et le lancer une première fois

2) Copier le fichier gpx précédemment crée avec Qgis dans le dossier de votre mobileAndroid suivant: orumxaps/mapfiles/

3) Lancer Oruxmaps et charger votre fichire gpx

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PointToOruxmaps.mp4

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RÉALISER UNE CLASSIFICATION ÀPARTIR D’UNE IMAGE SATELLITE

Objectif

Ce tutorial a pour objectif de montrer comment réaliser une classification à partir dedonnées satellites.

1) Définir les classes d’apprentissage

Avant tous processus de classification il est important de bien définir les classes recherchées pour lacarte à réaliser :

• Nom de la classe

Exemple: Forêt

• Description de la classe

Exemple: Surface minimum de 1ha couverte par des arbres avec une canopée fermée

• Code d’identification

Exemple: 10

2) Principales étapes

3) Importer le fichier source the Layer Stacked data

Dans Qgis, Importer le raster en utilisant cette icône:

4) Créer un masque de No data (Optionnel)

Cette étape est importante si vous avez des valeurs de background différente dans vos couches oùpour accélérer plus tard les calculs.

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QgisBuildNoDataMask.mp4 or YouTube

5) Appliquer une valeur unique de no data pour toutes lescouches (Optionnel)

Si vous n’avez pas la même valeur de background dans toutes les couches vous devez passer parcette étape.

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QgisMaskRasterWithRasterMask.mp4 or YouTube

6) Générer les statistiques du raster source

Cette étape va sauvegarder dans un fichier xml les moyenne et écart type de chacune des bandes dufichier raster à classifier.

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QgisClassificationStep1-RasterStat.mp4 or YouTube

7) Création du ROI (Region Of Interest) au format shape file

Pour réaliser l’apprentissage supervisé il faut créer un fichier vecteur contenant des polygones pourlesquels sera donné un code de classe (chiffre entier)

Par exemple :

1 pour Forêt, 2 pour Savane et 3 pour eau.

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QgisClassificationStep2-CreateShapeROI.mp4 or YouTube

8) Entraînement du classifieur Random Forest

En utilisant le fichier de statistique xml précédemment crée ainsi que le raster à classifier et le fichierROI précédemment crée, cette étape va créer un fichier texte mémorisant l’apprentissage réalisé.

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QgisClassificationStep3-TrainRandomForestClassifier.mp4

9) Creation de l’image de classification

En utilisant le fichier raster préalablement utilisé, le fichier xml de statistiques qui lui est associé ainsique le fichier texte d’entraînement précédemment crée, nous allons créer la classificationcorrespondante.

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QgisClassificationStep4-CreateClassificationFile.mp4 or YouTube

10) Suprimer les petits aggrégat de pixel et applique une MMU(Minimal Mapping Unit)

Dans le but de supprimer les agrégats de pixels non significatif et pour définir une surface minimumpour chacune des surfaces cartographiées, il est nécessaire de faire un post-traitement appelé« tamis », A minima, il est recommandé d’éliminer les agrégats ayant moins de 10 pixels.

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QgisClassificationStep5-SieveClassification.mp4 or YouTube