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P3 : L'observation et la conquête de l'espace Activité expérimentale n°4C3 : Les différentes utilisations d'un satellite ou d'une sonde spatiale

LES IMAGES SATELLITES

Compétences mises en jeu durant l'activité :

Compétences générales :

✔ Etre autonome

✔ S'impliquer

✔ Suivre et réaliser un protocole

Compétence(s) spécifique(s) :

✔ Associer un tableau de nombres à une image numérique.

I. But

• Découvrir et manipuler des images numériques.

II. Introduction

Quelle est la nature de ces images satellites et comment ont-elles été obtenues

La ville de Strasbourg vue par Spot 5.

Crédits : CNES/Dist. Spot Image

La ville de La Baule vue par Spot 5.

Crédits : CNES/Dist. Spot Image

sciences physiques et chimiques - Terminale Shttp://cedric.despax.free.fr/physique.chimie/

http://cedric.despax.free.fr/physique.chimie/


III. Les images numériques (s'approprier)

On désigne sous le nom "d'image numérique" toute image pouvant être stockée sur un support informatique (ordinateur, clé USB, téléphone portable, Nintendo DS, iPod...).

III.1. Types d'images

Il existe 2 sortes d'images numériques : les images matricielles et les images vectorielles.

Dans une image vectorielle les données sont représentées par des formes géométriques simples qui sont décrites d'un point de vue mathématique.

Par exemple, un cercle est décrit par une information du type (cercle, position du centre, rayon). Ces images sont essentiellement utilisées pour réaliser des schémas ou des plans. Les logiciels de dessin industriel fonctionnent suivant ce principe ; les principaux logiciels de traitement de texte ou de PAO (publication assistée par ordinateur) proposent également de tels outils.

Ces images présentent 2 avantages : elles occupent peu de place en mémoire et peuvent être redimensionnées sans perte d'information.

Une image matricielle est formée d'un tableau de points ou pixels (picture elements en anglais) (Fig.1). Plus la densité des points est élevée, plus le nombre d'informations est grand et plus la résolution de l'image est élevée. Corrélativement la place occupée en mémoire et la durée de traitement seront d'autant plus grandes.

Fig.1 : Image matricielle et ses pixels ( www.siteduzero.com )

Les images vues sur un écran de télévision ou une photographie sont des images matricielles. On obtient également des images matricielles à l'aide d'un appareil photo numérique, d'une caméra vidéo numérique ou d'un scanner.

Par la suite, nous nous intéresserons uniquement aux images matricielles.

III.2. Définition et résolution d'une image matricielle

La définition est le nombre de pixels que comporte une image en largeur et en hauteur. On l'exprime en donnant le nombre de pixels en hauteur et en largeur (exemple : 1600x1200).

Selon qu'il s'agit d'une image imprimée ou d'une image affichée sur un écran, on définit différemment sa résolution :

• Pour l'impression, la résolution d'une image s'exprime en ppp (points par pouce) ou dpi (dots per inch).

• Pour l'affichage sur un écran, la résolution s'exprime en ppp (pixels par pouce) ou ppi (pixels per inch).


http://www.siteduzero.com/informatique/tutoriels/debuter-dans-l-infographie-avec-gimp/de-quoi-est-composee-une-image-numerique



Un pouce (inch) est égal à 2,54 cm.

La résolution définit la netteté d'une image et sa qualité d'affichage à l'écran (Fig.2). Plus la résolution est grande (c'est-à-dire plus il y a de pixels dans une longueur de 1 pouce), plus votre image est précise dans les détails.

Fig.2 : Image matricielle avec une résolution de moins en moins importante

III.3. Le codage RVB

La synthèse additive est utilisée pour l'affichage d'une image numérique sur un écran.

En superposant trois lumières colorées rouge, verte et bleue (RVB) d'intensités réglables, on peut recréer un très grand nombre de couleurs.

Un pixel se compose de trois sous-pixels émettant chacun une lumière rouge, verte ou bleue (Fig.3).

Fig.3 : Pixels et sous-pixels d'une image matricielle




Le codage RVB permet d'associer trois nombres à une couleur.

Les appareils numériques utilisent le langage binaire. La plus petite information numérique est le bit (binary digit). Cette information peut prendre deux valeurs : 0 ou 1.

• L'association de 2 bits permet d'écrire 4 valeurs différentes : 00, 01, 10 ou 11soit 22 = 4 valeurs.

• L'association de 3 bits permet d'écrire 8 valeurs différentes : 000, 001, 010, 100, 011, 110, 101 ou 111 soit 23 = 8 valeurs.

Une image numérique est généralement codée en RVB 24 bits. Les 24 bits correspondent à 3 x 8 bits, c'est à dire 3 octets. Pour coder les couleurs d'un pixel, 8 bits sont alors consacrés au rouge, 8 bits au vert et 8 bits au bleu.

Les images matricielles de bonne qualité enregistrées pixel par pixel (format bmp) peuvent être très encombrantes.

Cela pose un problème de volume occupé en mémoire, mais aussi de difficulté lors des traitements : plus une image est "lourde", plus elle nécessite de ressources matérielles, surtout pour les transferts de données, en particulier sur l'internet.

Pour réduire la place occupée en mémoire, on utilise divers algorithmes de compression et donc différents formats de stockage. Lors du chargement de l'image, le logiciel reconnaissant le format du fichier le décompresse à l'ouverture. Lors de son utilisation, le fichier est donc décompressé.

III.4. Questions

1. Déterminer le nombre de couleurs différentes possibles en codage RVB.

2. Déterminer la taille en octets d'une image 800 x 600 codée en RVB.




IV. Satellites d'observation de la Terre (s'approprier)

Les satellites d’observation de la Terre varient selon leur type d’orbite, leur charge utile et, du point de vue des instruments d'imagerie, de la résolution spatiale des capteurs, de leurs caractéristiques spectrales et de la largeur de leur bande d’acquisition. Tous ces paramètres sont configurés au début de la phase de définition de la mission en fonction de l'application à laquelle est destiné le satellite.

IV.1. Résolution spatiale

La résolution spatiale d'une image est déterminée par la plus petite surface que le satellite peut détecter au sol (Fig.4). À cet effet, lorsqu'on dit qu'une image a une résolution de 30 mètres, cela signifie que chaque pixel qui constitue l'image représente une superficie de 30 mètres sur 30 mètres au sol. Donc, plus la résolution d'une image est bonne, plus l'image est précise.

Cependant, plus on augmente la résolution, plus la superficie couverte par l'image est petite. Donc, ce qu'on gagne en précision, on le perd dans la vue d'ensemble.

Fig.4 : Différents satellites d'observations et leurs résolutions spatiales

( http://www.astrium.eads.net/fr/articles/satellites-d-observation-demandez-le-programme.html )


http://www.astrium.eads.net/fr/articles/satellites-d-observation-demandez-le-programme.html



IV.2. Caractéristiques spectrales

En plus d'être pourvus de caractéristiques spatiales, les satellites possèdent des caractéristiques spectrales. Par exemple, à bord d'un des satellites américain Landsat, le capteur TM capte des données dans sept bandes spectrales. Chaque bande spectrale correspond à une portion du spectre électromagnétique.

Fig.6 : Bandes spectrales d'un des satellites Landsat

Certains satellites, dits « passifs », captent la lumière du Soleil telle qu’elle est ré-émise par les éléments présents à la surface de la Terre : ce sont les satellites qui travaillent en lumière visible et proche infrarouge.

D’autres satellites, « actifs », envoient leurs propres ondes électromagnétiques vers la Terre et captent le signal ré-émis : c’est le cas des satellites radar dont les ondes ont l’avantage de traverser la couverture nuageuse.




Chaque bande spectrale procure une image en noir et blanc, où les tons de gris varient généralement sur 256 niveaux (Fig.6). Pour produire une image en couleurs, ce que l'on appelle, en télédétection, un composé coloré, il suffit de superposer trois bandes spectrales avec des filtres bleu, vert et rouge (Fig.7).

Fig.6 : Codage d'une image en niveaux de gris

Fig.7 : Image satellite en « fausses couleurs »

Les végétaux réfléchissent une plus grande quantité d’énergie dans l’infrarouge que dans le vert. L’utilisation de ce canal (bande spectrale) est donc efficace pour repérer la végétation et en révéler certaines variations. C’est pour cela que de nombreuses images satellites restituent la végétation en rouge.

IV.3. Questions

1. Combien de bits sont nécessaires pour coder une nuance de gris d'un pixel d'une image satellite ?

2. Quel principe physique est utilisé pour réaliser des images satellites en couleur ?




V. Etude d'une image satellite

V.1. Manipulations (réaliser)

• Lancer le logiciel Gimp et ouvrir l'image satellite de la mer morte prise par SPOT 6 fin février 2013.

• Cliquer sur Image puis Propriétés de l'image. Noter la Définition de l'image, sa résolution, son espace de couleurs et le nombre de pixel.

• Cliquer sur Image puis Taille de l'impression. Faire varier la résolution de l'impression et observer comment varie la taille de l'image une fois imprimée et inversement.

• Noter les dimensions et la résolution d'une image imprimée de 2,00 m de haut.

• Zoomer l'image de façon à voir apparaître les différents pixels.

• Cliquer sur Fenêtres, Fenêtres ancrables puis Couleurs et sélectionner dans la fenêtre le curseur en haut à droite.

• Sélectionner l'Outil pipette à couleurs et cliquer sur un pixel de l'image. Observer les valeurs prises par les couleurs RGB (Red Green Blue). Essayer avec plusieurs pixels de couleurs différentes.

• Cliquer sur Fichier puis Exporter et exporter l'image au format .bmp. Relever la taille du fichier image obtenu.

• Cliquer sur Image, Mode puis Niveaux de gris.

• Sélectionner l'Outil pipette à couleurs et cliquer sur un pixel de l'image. Observer les valeurs prises par les couleurs RGB (Red Green Blue). Essayer avec plusieurs pixels de nuances de gris différentes.

• Exporter l'image au format .bmp et relever la taille du fichier image obtenu.

Appel du professeur

V.2. Exploitation des résultats (analyser, valider)

• Retrouver le nombre de pixels que contient cette image.

• Expliquer comment varie la taille de l'image imprimée en fonction de la résolution d'impression.

• A quelle distance minimale doit-on se mettre pour observer l’image imprimée de 2,00 m de hauteur sans distinguer la pixellisation ?

Le pouvoir de résolution de l’œil, c’est à dire l’écart angulaire entre deux points que l’œil peut séparer est de 1minute d’arc (1minute d’arc = 1/60 °).

• D'après les valeurs que peuvent prendre les couleurs RGB, sur combien de bits est codé chaque couleur et chaque nuance de gris ?

• Retrouver la taille des fichiers images au format .bmp exportés.

Appel du professeur




VI. Modification d'une image satellite

VI.1. Manipulations (réaliser)

• Lancer le logiciel ImLab et ouvrir l'image satellite de la mer morte prise par SPOT 6 fin février 2013.

• Choisir la vue matricielle et noter vos observations.

• En modifiant les valeurs du tableau de nombres, essayer de faire apparaître une tache blanche au milieu d'un marais salant pouvant représenter un tas de sel.

Appel du professeur

Pour les plus curieux...

Les différents satellites d'observation de la Terre et leurs caractéristiques

http://www.cnes.fr/web/CNES-fr/7090-terre-environnement-et-climat.php

http://www.mrn.gouv.qc.ca/publications/territoire/notions/satellites.pdf


http://www.mrn.gouv.qc.ca/publications/territoire/notions/satellites.pdf

http://www.cnes.fr/web/CNES-fr/7090-terre-environnement-et-climat.php


les images satellites - ucoz · p3 : l'observation et la conquête de l'espace activité...

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