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Travailler avec MODIS dans R


Je suis nouveau dans l'utilisation des données MODIS et j'espérais obtenir de l'aide pour commencer. J'ai pu télécharger le fichier hdf mais l'afficher en R a été un problème pour moi. Ce que j'ai trouvé jusqu'à présent et essayé, c'est d'utiliser le package gdalUtils. Ce que j'ai fait jusqu'à présent c'est ça

gdal_translate('MOD11A1.A2012027.h11v04.005.2012028122822.hdf', 'test.tiff', sd_index=1)

Cela m'a donné une image tif que j'ai ensuite remise dans R en utilisant

données <- readTIFF('test.tiff')

Cela m'a donné une matrice en R avec laquelle je pourrais travailler, ce que je veux idéalement. Le seul problème que j'ai eu était que les valeurs de la matrice étaient toutes des décimales et quand j'ai fait un tracé d'image, chaque axe est passé de 0 à 1 au lieu des lat et lon appropriés. le fichier que j'utilise est LST en kelvin, donc ces valeurs ne sont pas correctes. Je sais qu'il y a gdalwarp qui fait la reprojection mais je ne sais pas comment l'utiliser. Les entrées pour s_srs et t_srs dont je n'étais pas sûr.

Quelqu'un peut-il m'orienter dans la bonne direction en tant que débutant. J'ai lu le blog de Steve Mosher, j'ai donc installé MRT et OSGeo4w ainsi que tous les packages qu'il a suggérés.


Je suggérerais d'utiliser l'outil de reprojection MODIS (MRT - https://lpdaac.usgs.gov/tools/modis_reprojection_tool) pour projeter et convertir les données de HDF en TIFF. C'est gratuit (il suffit de créer un compte auprès de la NASA) et vous serez sûr que vos données sont correctement transformées. Ensuite, vous pouvez travailler avec votre TIFF dans R.


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Conçoit, développe et met en œuvre des systèmes d'information et des systèmes d'exploitation à l'appui du réseau, des communications et des fonctions commerciales de base. Évalue les besoins des utilisateurs finaux, les objectifs des clients, les budgets et les applications existantes pour définir les exigences du système et les normes techniques. Peut être responsable de la rédaction des guides de l'utilisateur et des systèmes de pré-version de test bêta. S'appuie sur des connaissances approfondies et une discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Se rapporte généralement à un chef de service ou à la haute direction. Gère les autres. Une grande ingéniosité et flexibilité sont attendues. Nécessite un baccalauréat et au moins 7 ans d'expérience pertinente.

Administrateur d'applications CRM

Responsable de l'administration du logiciel de gestion de la relation client (CRM). Responsable de la maintenance du système CRM et des mises à jour nécessaires. Assure le suivi de l'utilisation du système à l'échelle de l'entreprise et effectue des tâches administratives. Travaille sous supervision générale et relève généralement d'un gestionnaire, bien qu'une certaine ingéniosité et flexibilité soient requises. Doit détenir un baccalauréat dans un domaine de spécialité et au moins 6 ans d'expérience pertinente.

Architecte d'applications CRM

Conçoit, développe et construit des systèmes d'application de gestion de la relation client (CRM) et consulte les clients pour répondre aux besoins des applications. S'appuie sur des connaissances approfondies et une discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Relève généralement d'un gestionnaire. Gère les autres. Une grande ingéniosité et flexibilité sont attendues. Nécessite un baccalauréat dans un domaine de spécialité et au moins 7 ans d'expérience pertinente.

Spécialiste de l'intégration CRM

Responsable de l'intégration et du développement du système de gestion de la relation client (CRM). S'assure que toutes les fonctions du système CRM fonctionnent efficacement avec toutes les autres applications et systèmes d'exploitation. Familier avec une variété de concepts, de pratiques et de procédures du domaine. S'appuie sur une vaste expérience et un bon jugement pour planifier et atteindre les objectifs. Effectue une variété de tâches. Dirige et dirige le travail des autres. Un large degré de créativité et de la latitude est attendue. Il relève généralement d'un responsable ou d'un chef d'unité/de département. Nécessite un baccalauréat dans un domaine de spécialité et au moins 7 ans d'expérience dans le domaine ou dans un domaine connexe.

Directeur de programme CRM

Dirige l'initiative de gestion de la relation client (CRM) pour une organisation. Examine les propositions de projet CRM pour déterminer les coûts, le calendrier, le financement, les besoins en personnel et les objectifs. S'appuie sur des connaissances approfondies et une discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Relève généralement de la haute direction. Gère les autres. Une grande ingéniosité et flexibilité sont attendues. Nécessite un baccalauréat dans un domaine de spécialité et au moins 10 ans d'expérience pertinente.

Administrateur ERP

Assure des performances optimales pour les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP). Mettre en œuvre, évaluer et concevoir des systèmes et des applications ERP. Résout les problèmes liés à l'ERP et surveille la sécurité des systèmes ERP. Installe les nouvelles versions, les mises à niveau du système et les correctifs, au besoin. S'appuie sur des connaissances limitées et une discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Travaille sous supervision générale et relève généralement d'un gestionnaire, bien qu'une certaine ingéniosité et flexibilité soient requises. Peut exiger un baccalauréat dans un domaine connexe et 3 à 5 ans d'expérience pertinente.

Analyste ERP

Aide à la mise en œuvre et à la maintenance continue du système de planification des ressources de l'entreprise (ERP). Teste la disposition ERP pour s'assurer que le système répond aux besoins de l'entreprise. Personnalise et configure le flux de travail pour faciliter l'intégration ERP avec d'autres applications. S'appuie sur les connaissances et la discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Une grande ingéniosité et flexibilité sont requises. Peut exiger un baccalauréat et 0 à 6 ans d'expérience pertinente.

Responsable de programme ERP

Agit en tant que liaison entre les utilisateurs clés du système ERP et les développeurs du système ERP. Trouve des solutions pour traiter les faiblesses et teste les solutions. Gère le calendrier, les ressources, la traçabilité des exigences et la communication opérationnelle globale du projet. Gère généralement une équipe dans plusieurs disciplines. Nécessite un baccalauréat et un minimum de 5 ans d'expérience pertinente.

Programmeur ERP

Évalue, évalue et améliore les systèmes de programmation nécessaires pour prendre en charge les applications de planification des ressources d'entreprise (ERP) d'une organisation. S'assure que d'autres logiciels peuvent être entièrement intégrés dans le système ERP. Développe de nouveaux modules pour améliorer les performances du système. S'appuie sur les connaissances et la discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Se rapporte généralement à un superviseur. Une grande ingéniosité et flexibilité sont attendues. Peut exiger un baccalauréat dans un domaine de spécialité et 0 à 6 ans d'expérience pertinente.

Chef de projet ERP

Conçoit, produit et exécute le système de planification des ressources de l'entreprise (ERP). Établit des échéanciers, attribue des ressources et surveille les progrès continus. Évalue les performances du système ERP et recommande des améliorations. S'appuie sur des connaissances approfondies et une discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Relève généralement de la haute direction. Gère un groupe d'analystes ERP. Une grande ingéniosité et flexibilité sont attendues. Nécessite un baccalauréat dans un domaine de spécialité et au moins 8 ans d'expérience pertinente.

Analyste SIG

Utilise les techniques du système d'information géographique (SIG) pour mieux comprendre certaines variables dans un emplacement géographique donné. Extrait les données du logiciel SIG, effectue des analyses et propose des recommandations détaillées basées sur les résultats. Fournit des cartes et des ensembles de données aux clients pour compléter l'analyse. Connaissance des logiciels et de la technologie SIG. Travaille en collaboration avec les dessinateurs et techniciens CAO. S'appuie sur les connaissances et la discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Il relève généralement d'un superviseur ou d'un chef de service, bien qu'une certaine ingéniosité et flexibilité soient requises. Nécessite un baccalauréat dans un domaine de spécialité et 0 à 10 ans d'expérience pertinente.

Programmeur de systèmes d'exploitation

Évalue, conçoit, met en œuvre et affine les systèmes d'exploitation informatiques pour atteindre les objectifs commerciaux. Diagnostiquer, dépanner et documenter les problèmes connexes. Il relève généralement d'un chef de projet, d'un gestionnaire ou d'un chef de service. Peut exiger un diplôme d'associé ou son équivalent et 0 à 10 ans d'expérience pertinente.

Consultant SAP Base

Aide à l'analyse, la programmation, la conception et la mise en œuvre des systèmes SAP Basis. Développe les exigences et les spécifications de l'architecture SAP et s'assure que le système répond aux besoins de l'entreprise. S'appuie sur des connaissances approfondies et une discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Rapporte généralement à un chef de service. Une grande ingéniosité et flexibilité sont attendues. Nécessite un baccalauréat dans un domaine de spécialité et au moins 7 ans d'expérience pertinente.

Responsable de programme SAP

Travaille directement avec les équipes de projet pour confirmer les exigences et la portée des projets. S'assure que les projets SAP sont livrés dans les limites de la portée, du temps et du budget. Fournit régulièrement au gestionnaire des mises à jour sur l'état du projet et signale toute complication. Rapporte généralement à un chef de service. Nécessite un baccalauréat et 7 à 10 ans d'expérience pertinente.

Chef de projet SAP

Gère toutes les activités liées aux projets de mise en œuvre de SAP. S'assure que tous les objectifs du projet SAP sont atteints. S'appuie sur des connaissances approfondies et une discrétion professionnelle pour atteindre les objectifs. Relève généralement de la haute direction. Gère les autres. Une grande ingéniosité et flexibilité sont attendues. Nécessite un baccalauréat dans un domaine de spécialité et au moins 7 ans d'expérience pertinente.

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MODIS montre que la Terre est plus verte

Au cours des deux dernières décennies, la Terre a connu une augmentation du feuillage autour de la planète, mesurée en surface foliaire moyenne par an sur les plantes et les arbres. Les données des satellites de la NASA montrent que la Chine et l'Inde sont en tête de l'augmentation du verdissement sur terre. L'effet provient principalement de programmes ambitieux de plantation d'arbres en Chine et d'une agriculture intensive dans les deux pays.Crédits : NASA Earth Observatory

Le monde est littéralement un endroit plus vert qu'il ne l'était il y a 20 ans, et les données des satellites de la NASA ont révélé une source contre-intuitive pour une grande partie de ce nouveau feuillage : la Chine et l'Inde. Une nouvelle étude montre que les deux pays émergents les plus peuplés du monde sont en tête de l'augmentation du verdissement à terre. L'effet provient principalement des programmes ambitieux de plantation d'arbres en Chine et de l'agriculture intensive dans les deux pays. Le phénomène de verdissement a été détecté pour la première fois à l'aide de données satellitaires au milieu des années 1990 par Ranga Myneni de l'Université de Boston et ses collègues, mais ils ne savaient pas si l'activité humaine était l'une de ses principales causes directes. Cette nouvelle idée a été rendue possible par un enregistrement de données de près de 20 ans d'un instrument de la NASA en orbite autour de la Terre sur deux satellites. C'est ce qu'on appelle le spectroradiomètre imageur à résolution modérée, ou MODIS, et ses données haute résolution fournissent des informations très précises, aidant les chercheurs à déterminer les détails de ce qui se passe avec la végétation de la Terre, jusqu'au niveau de 500 mètres, ou environ 1600 pieds, au sol .

Le monde est un endroit plus vert qu'il ne l'était il y a 20 ans, comme le montre cette carte, où les zones avec la plus grande augmentation de feuillage sont indiquées en vert foncé. Les données d'un instrument de la NASA en orbite autour de la Terre à bord de deux satellites montrent que l'activité humaine en Chine et en Inde domine ce verdissement de la planète.Crédits : NASA Earth Observatory

Dans l'ensemble, le verdissement de la planète au cours des deux dernières décennies représente une augmentation de la surface foliaire des plantes et des arbres équivalente à la surface couverte par toutes les forêts tropicales amazoniennes. Il y a maintenant plus de deux millions de miles carrés de surface foliaire verte supplémentaire par an, par rapport au début des années 2000, soit une augmentation de 5%.

"La Chine et l'Inde représentent un tiers du verdissement, mais ne contiennent que 9 % de la superficie terrestre de la planète couverte de végétation - une découverte surprenante, compte tenu de la notion générale de dégradation des terres dans les pays peuplés due à la surexploitation", a déclaré Chi Chen de la Département de la Terre et de l'Environnement de l'Université de Boston, dans le Massachusetts, et auteur principal de l'étude.

Un avantage du capteur satellite MODIS est la couverture intensive qu'il offre, à la fois dans l'espace et dans le temps : MODIS a capturé jusqu'à quatre clichés de chaque endroit sur Terre, chaque jour au cours des 20 dernières années.

"Ces données à long terme nous permettent de creuser plus profondément", a déclaré Rama Nemani, chercheur au centre de recherche Ames de la NASA, dans la Silicon Valley en Californie, et co-auteur du nouveau travail. « Lorsque le verdissement de la Terre a été observé pour la première fois, nous pensions qu'il était dû à un climat plus chaud et plus humide et à la fertilisation due au dioxyde de carbone ajouté dans l'atmosphère, entraînant une croissance plus importante des feuilles dans les forêts du nord, par exemple. Maintenant, avec les données MODIS qui nous permettent de comprendre le phénomène à très petite échelle, nous voyons que les humains y contribuent également. »

La contribution démesurée de la Chine à la tendance mondiale au verdissement provient en grande partie (42 %) des programmes de conservation et d'expansion des forêts. Ceux-ci ont été développés dans le but de réduire les effets de l'érosion des sols, de la pollution de l'air et du changement climatique. Un autre 32 % là-bas – et 82 % du verdissement observé en Inde – provient de la culture intensive de cultures vivrières.

La superficie des terres utilisées pour faire pousser des cultures est comparable en Chine et en Inde - plus de 770 000 miles carrés - et n'a pas beaucoup changé depuis le début des années 2000. Pourtant, ces régions ont considérablement augmenté à la fois leur surface totale annuelle de feuilles vertes et leur production alimentaire. Ceci a été réalisé grâce à de multiples pratiques culturales, où un champ est replanté pour produire une autre récolte plusieurs fois par an. La production de céréales, de légumes, de fruits et plus a augmenté d'environ 35 à 40 % depuis 2000 pour nourrir leurs vastes populations.

L'évolution future de la tendance au verdissement dépend de nombreux facteurs, à la fois à l'échelle mondiale et au niveau humain local. Par exemple, l'augmentation de la production alimentaire en Inde est facilitée par l'irrigation des eaux souterraines. Si la nappe phréatique s'épuise, cette tendance peut changer.

"Mais, maintenant que nous savons que l'influence humaine directe est un facteur clé du verdissement de la Terre, nous devons en tenir compte dans nos modèles climatiques", a déclaré Nemani. « Cela aidera les scientifiques à faire de meilleures prédictions sur le comportement des différents systèmes terrestres, ce qui aidera les pays à prendre de meilleures décisions sur comment et quand agir. »

Les chercheurs soulignent que le gain de verdure observé dans le monde et dominé par l'Inde et la Chine ne compense pas les dommages causés par la perte de végétation naturelle dans les régions tropicales, comme le Brésil et l'Indonésie. Les conséquences pour la durabilité et la biodiversité dans ces écosystèmes demeurent.

Dans l'ensemble, Nemani voit un message positif dans les nouvelles découvertes. "Une fois que les gens se rendent compte qu'il y a un problème, ils ont tendance à le résoudre", a-t-il déclaré. « Dans les années 70 et 80 en Inde et en Chine, la situation autour de la perte de végétation n'était pas bonne dans les années 90, les gens l'ont réalisé et aujourd'hui les choses se sont améliorées. Les humains sont incroyablement résistants. C'est ce que nous voyons dans les données satellitaires.

Cette recherche a été publiée en ligne le 11 février 2019 dans la revue Nature Sustainability.

Crédits : Observatoire de la Terre de la NASA

Pour les médias d'information :

Les membres des médias intéressés à couvrir ce sujet doivent contacter le représentant scientifique sur la page de contacts médias de la NASA Ames.

Auteur : Abby Tabor, Centre de recherche Ames de la NASA, Silicon Valley


Contenu

L'expression « système d'information géographique » a été inventée par Roger Tomlinson en 1963, lorsqu'il a publié l'article scientifique « Un système d'information géographique pour la planification régionale ». [5] Tomlinson, reconnu comme le « père du SIG », [6] est reconnu pour avoir permis la création du premier SIG informatisé grâce à son travail sur le Système d'information géographique du Canada en 1963. En fin de compte, Tomlinson a créé un cadre pour une base de données qui était capable de stocker et d'analyser d'énormes quantités de données, ce qui a permis au gouvernement canadien de mettre en œuvre son programme national de gestion de l'utilisation des terres. [7] [6]

L'un des premiers exemples connus d'utilisation de l'analyse spatiale est venu du domaine de l'épidémiologie dans le "Rapport sur la marche et les effets du choléra dans Paris et le département de la Seine" (1832). [8] Le géographe et cartographe français Charles Picquet a créé une carte décrivant les quarante-huit arrondissements de Paris, en utilisant des dégradés de couleurs en demi-teinte, pour fournir une représentation visuelle du nombre de décès signalés dus au choléra, pour 1 000 habitants.

En 1854, John Snow, épidémiologiste et médecin, a pu déterminer la source d'une épidémie de choléra à Londres grâce à l'utilisation de l'analyse spatiale. Snow y est parvenu en traçant la résidence de chaque victime sur une carte de la région, ainsi que les sources d'eau à proximité. Une fois ces points marqués, il a pu identifier la source d'eau au sein du cluster qui était responsable de l'épidémie. Ce fut l'une des premières utilisations réussies d'une méthodologie géographique pour localiser la source d'une épidémie en épidémiologie. Alors que les éléments de base de la topographie et du thème existaient auparavant dans la cartographie, la carte de Snow était unique en raison de son utilisation de méthodes cartographiques, non seulement pour représenter, mais aussi pour analyser des groupes de phénomènes géographiquement dépendants.

Le début du 20ème siècle a vu le développement de la photozincographie, qui a permis de diviser les cartes en couches, par exemple une couche pour la végétation et une autre pour l'eau. Cela a été particulièrement utilisé pour l'impression des contours - les dessiner était une tâche laborieuse, mais les avoir sur une couche séparée signifiait qu'ils pouvaient être travaillés sans les autres couches pour confondre le dessinateur. Cette œuvre était à l'origine dessinée sur des plaques de verre, mais plus tard, un film plastique a été introduit, avec les avantages d'être plus léger, d'utiliser moins d'espace de stockage et d'être moins cassant, entre autres. Lorsque toutes les couches ont été terminées, elles ont été combinées en une seule image à l'aide d'une grande caméra de traitement. Une fois l'impression couleur arrivée, l'idée des couches a également été utilisée pour créer des plaques d'impression séparées pour chaque couleur. Alors que l'utilisation de couches est devenue beaucoup plus tard l'une des principales caractéristiques typiques d'un SIG contemporain, le processus photographique qui vient d'être décrit n'est pas considéré comme un SIG en soi - car les cartes n'étaient que des images sans base de données à laquelle les lier.

Deux développements supplémentaires sont notables dans les premiers jours du SIG : la publication de Ian McHarg "Concevoir avec la nature" [9] et sa méthode de superposition de cartes et l'introduction d'un réseau routier dans le système DIME (Dual Independent Map Encoding) du U.S. Census Bureau. [dix]

Le développement du matériel informatique stimulé par la recherche sur les armes nucléaires a conduit au début des années 1960 à des applications de « cartographie » informatique à usage général. [11]

En 1960, le premier véritable SIG opérationnel au monde a été développé à Ottawa, Ontario, Canada, par le ministère fédéral des Forêts et du Développement rural. Développé par le Dr Roger Tomlinson, il s'appelait le Système d'information géographique du Canada (CGIS) et a été utilisé pour stocker, analyser et manipuler les données recueillies pour l'Inventaire des terres du Canada - un effort pour déterminer la capacité des terres du Canada rural en cartographiant les informations sur les sols, l'agriculture, les loisirs, la faune, la sauvagine, la foresterie et l'utilisation des terres à une échelle de 1:50 000. Un facteur de classification des cotes a également été ajouté pour permettre l'analyse.

CGIS était une amélioration par rapport aux applications de « cartographie informatique » car il offrait des capacités de superposition, de mesure et de numérisation/numérisation.Il prenait en charge un système de coordonnées national qui couvrait le continent, des lignes codées sous forme d'arcs ayant une véritable topologie intégrée et il stockait les attributs et les informations de localisation dans des fichiers séparés. À la suite de cela, Tomlinson est devenu connu comme le « père du SIG », en particulier pour son utilisation de superpositions dans la promotion de l'analyse spatiale des données géographiques convergentes. [12]

Le CGIS a duré jusque dans les années 1990 et a construit une grande base de données numérique sur les ressources foncières au Canada. Il a été développé en tant que système centralisé à l'appui de la planification et de la gestion des ressources fédérales et provinciales. Sa force était l'analyse à l'échelle du continent d'ensembles de données complexes. Le CGIS n'a jamais été disponible dans le commerce.

En 1964, Howard T. Fisher a créé le Laboratoire d'infographie et d'analyse spatiale à la Harvard Graduate School of Design (LCGSA 1965-1991), où un certain nombre de concepts théoriques importants dans le traitement des données spatiales ont été développés et qui, dans les années 1970, avaient distribué le code et les systèmes logiciels fondateurs, tels que SYMAP, GRID et ODYSSEY - qui ont servi de sources pour le développement commercial ultérieur - aux universités, centres de recherche et entreprises du monde entier. [13]

À la fin des années 1970, deux systèmes SIG du domaine public (MOSS et GRASS GIS) étaient en cours de développement, et au début des années 1980, M&S Computing (plus tard Intergraph) avec Bentley Systems Incorporated pour la plate-forme CAD, Environmental Systems Research Institute (ESRI), CARIS (Système d'information sur les ressources assisté par ordinateur), MapInfo Corporation et ERDAS (Earth Resource Data Analysis System) ont émergé en tant que fournisseurs commerciaux de logiciels SIG, intégrant avec succès de nombreuses fonctionnalités CGIS, combinant l'approche de première génération pour la séparation des informations spatiales et attributaires avec une seconde approche de génération pour organiser les données d'attributs dans des structures de base de données. [14]

En 1986, Mapping Display and Analysis System (MIDAS), le premier produit SIG de bureau [15] a été publié pour le système d'exploitation DOS. Celui-ci a été renommé en 1990 en MapInfo for Windows lorsqu'il a été porté sur la plate-forme Microsoft Windows. Cela a commencé le processus de déplacement du SIG du département de recherche vers l'environnement commercial.

À la fin du 20e siècle, la croissance rapide de divers systèmes avait été consolidée et standardisée sur relativement peu de plates-formes et les utilisateurs commençaient à explorer la visualisation des données SIG sur Internet, nécessitant un format de données et des normes de transfert. Plus récemment, un nombre croissant de packages SIG gratuits et open source s'exécutent sur une gamme de systèmes d'exploitation et peuvent être personnalisés pour effectuer des tâches spécifiques. De plus en plus de données géospatiales et d'applications cartographiques sont mises à disposition via le World Wide Web (voir Liste des logiciels SIG § SIG en tant que service). [16]

Les technologies SIG modernes utilisent des informations numériques, pour lesquelles diverses méthodes de création de données numérisées sont utilisées. La méthode la plus courante de création de données est la numérisation, où une carte papier ou un plan d'arpentage est transféré sur un support numérique grâce à l'utilisation d'un programme de CAO et de capacités de géoréférencement. Avec la large disponibilité d'images orthorectifiées (provenant de satellites, d'avions, d'hélicoptères et de drones), la numérisation tête haute devient la principale voie d'extraction des données géographiques. La numérisation tête haute implique le traçage des données géographiques directement au-dessus de l'imagerie aérienne au lieu de suivre la méthode traditionnelle de traçage de la forme géographique sur une tablette de numérisation séparée (numérisation tête en bas). La numérisation tête en bas, ou la numérisation manuelle, utilise un stylo magnétique spécial, ou stylet, qui transmet des informations à un ordinateur pour créer une carte numérique identique. Certaines tablettes utilisent un outil semblable à une souris, appelé rondelle, au lieu d'un stylet. [17] [18] La rondelle a une petite fenêtre avec un réticule qui permet une plus grande précision et une localisation des caractéristiques de la carte. Bien que la numérisation tête haute soit plus couramment utilisée, la numérisation tête basse est toujours utile pour numériser des cartes de mauvaise qualité. [18]

Géotraitement est une opération SIG utilisée pour manipuler des données spatiales. Une opération de géotraitement classique prend un jeu de données en entrée, effectue une opération sur ce jeu de données et renvoie le résultat de l'opération en tant que jeu de données en sortie. Les opérations de géotraitement courantes incluent la superposition d'entités géographiques, la sélection et l'analyse d'entités, le traitement de la topologie, le traitement raster et la conversion des données. Le géotraitement permet la définition, la gestion et l'analyse des informations utilisées pour prendre des décisions. [19]

Relation d'informations provenant de différentes sources Modifier

Le SIG utilise la localisation spatio-temporelle (espace-temps) comme variable d'index clé pour toutes les autres informations. Tout comme une base de données relationnelle contenant du texte ou des nombres peut relier de nombreuses tables différentes à l'aide de variables d'index de clé communes, le SIG peut relier des informations par ailleurs sans rapport en utilisant l'emplacement comme variable d'index de clé. La clé est l'emplacement et/ou l'étendue dans l'espace-temps.

Toute variable repérable spatialement, et de plus en plus temporellement, peut être référencée à l'aide d'un SIG. Les emplacements ou les étendues dans l'espace-temps de la Terre peuvent être enregistrés sous forme de dates/heures d'occurrence et de coordonnées x, y et z représentant respectivement la longitude, la latitude et l'élévation. Ces coordonnées SIG peuvent représenter d'autres systèmes quantifiés de référence temporo-spatiale (par exemple, numéro d'image de film, station de jaugeage, borne kilométrique d'autoroute, repère d'arpenteur, adresse de bâtiment, intersection de rue, porte d'entrée, sondage de profondeur d'eau, dessin POS ou CAD origine/unités). Les unités appliquées aux données spatio-temporelles enregistrées peuvent varier considérablement (même en utilisant exactement les mêmes données, voir les projections cartographiques), mais toutes les références d'emplacement et d'étendue spatio-temporelles basées sur la Terre devraient, idéalement, être liées les unes aux autres et finalement à un emplacement physique "réel" ou étendue dans l'espace-temps.

Reliées par des informations spatiales précises, une incroyable variété de données passées ou futures du monde réel et projetées peuvent être analysées, interprétées et représentées. [20] Cette caractéristique clé du SIG a commencé à ouvrir de nouvelles voies d'enquête scientifique sur les comportements et les modèles d'informations du monde réel qui n'avaient pas été systématiquement corrélés auparavant.

Incertitudes SIG Modifier

La précision du SIG dépend des données sources et de la manière dont elles sont codées pour être référencées. Les arpenteurs-géomètres ont été en mesure de fournir un haut niveau de précision de positionnement en utilisant les positions dérivées du GPS. [21] L'imagerie numérique haute résolution du terrain et les images aériennes, [22] les ordinateurs puissants et la technologie Web modifient la qualité, l'utilité et les attentes du SIG pour servir la société à grande échelle, mais il existe néanmoins d'autres données sources qui affectent le SIG global. précision comme les cartes papier, bien que celles-ci puissent être d'une utilité limitée pour atteindre la précision souhaitée.

Lors du développement d'une base de données topographique numérique pour un SIG, les cartes topographiques sont la principale source, et la photographie aérienne et l'imagerie satellitaire sont des sources supplémentaires pour collecter des données et identifier des attributs qui peuvent être cartographiés en couches sur un fac-similé de localisation à l'échelle. L'échelle d'une carte et le type de représentation de la zone de rendu géographique, ou projection cartographique, sont des aspects très importants car le contenu de l'information dépend principalement de l'ensemble d'échelle et de la localisation résultante des représentations de la carte. Afin de numériser une carte, la carte doit être vérifiée dans les dimensions théoriques, puis numérisée dans un format raster, et les données raster résultantes doivent recevoir une dimension théorique par un processus de technologie de revêtement/gauchissement en caoutchouc connu sous le nom de géoréférencement.

Une analyse quantitative des cartes met en évidence les problèmes de précision. L'équipement électronique et autre utilisé pour effectuer des mesures pour les SIG est beaucoup plus précis que les machines d'analyse cartographique conventionnelles. Toutes les données géographiques sont intrinsèquement inexactes, et ces inexactitudes se propageront à travers les opérations SIG d'une manière difficile à prévoir. [23]

Représentation des données Modifier

Les données SIG représentent des objets réels (tels que les routes, l'utilisation des terres, l'altitude, les arbres, les cours d'eau, etc.) avec des données numériques déterminant le mélange. Les objets réels peuvent être divisés en deux abstractions : les objets discrets (par exemple, une maison) et les champs continus (tels que la quantité de pluie ou les altitudes). Traditionnellement, il existe deux grandes méthodes utilisées pour stocker des données dans un SIG pour les deux types de références cartographiques d'abstractions : images raster et vectorielles. Les points, les lignes et les polygones représentent les données vectorielles des références d'attributs d'emplacement mappés.

Une nouvelle méthode hybride de stockage de données est celle d'identifier des nuages ​​de points, qui combinent des points tridimensionnels avec des informations RVB à chaque point, renvoyant une "image couleur 3D". Les cartes thématiques SIG deviennent alors de plus en plus visuellement descriptives de manière plus réaliste de ce qu'elles se proposent de montrer ou de déterminer.

Pour obtenir une liste des formats de fichiers SIG courants, tels que les fichiers de formes, consultez Formats de fichiers SIG § Formats de fichiers SIG courants.

Capture de données Modifier

La saisie des données, c'est-à-dire la saisie des informations dans le système, prend une grande partie du temps des praticiens du SIG. Il existe une variété de méthodes utilisées pour entrer des données dans un SIG où elles sont stockées dans un format numérique.

Les données existantes imprimées sur des cartes papier ou sur film PET peuvent être numérisées ou numérisées pour produire des données numériques. Un numériseur produit des données vectorielles en tant qu'opérateur trace des points, des lignes et des limites de polygones à partir d'une carte. La numérisation d'une carte génère des données raster qui pourraient être traitées ultérieurement pour produire des données vectorielles.

Les données d'arpentage peuvent être directement saisies dans un SIG à partir de systèmes de collecte de données numériques sur des instruments d'arpentage à l'aide d'une technique appelée géométrie de coordonnées (COGO). Les positions d'un système mondial de navigation par satellite (GNSS) comme le système de positionnement global peuvent également être collectées puis importées dans un SIG. Une tendance actuelle dans la collecte de données donne aux utilisateurs la possibilité d'utiliser des ordinateurs de terrain avec la possibilité d'éditer des données en direct à l'aide de connexions sans fil ou de sessions d'édition déconnectées. [24] Cela a été amélioré par la disponibilité d'unités GPS de qualité cartographique à faible coût avec une précision décimétrique en temps réel. Cela élimine le besoin de post-traiter, d'importer et de mettre à jour les données dans le bureau après la collecte du travail sur le terrain. Cela inclut la possibilité d'intégrer les positions collectées à l'aide d'un télémètre laser. Les nouvelles technologies permettent également aux utilisateurs de créer des cartes ainsi que des analyses directement sur le terrain, rendant les projets plus efficaces et la cartographie plus précise.

Les données de télédétection jouent également un rôle important dans la collecte de données et consistent en des capteurs attachés à une plate-forme. Les capteurs comprennent des caméras, des scanners numériques et des lidar, tandis que les plates-formes se composent généralement d'avions et de satellites. En Angleterre, au milieu des années 1990, des cerfs-volants/ballons hybrides appelés hélikites ont été les premiers à utiliser des caméras numériques aéroportées compactes comme systèmes de géo-information aéroportés. Un logiciel de mesure de l'avion, précis à 0,4 mm a été utilisé pour relier les photographies et mesurer le sol. Les hélicoptères sont peu coûteux et recueillent des données plus précises que les avions. Les hélikites peuvent être utilisés sur les routes, les voies ferrées et les villes où les véhicules aériens sans pilote (UAV) sont interdits.

Récemment, la collecte de données aériennes est devenue plus accessible avec des drones et des drones miniatures. Par exemple, l'Aeryon Scout a été utilisé pour cartographier une zone de 50 acres avec une distance d'échantillonnage au sol de 1 pouce (2,54 cm) en seulement 12 minutes. [25]

La majorité des données numériques proviennent actuellement de la photo-interprétation de photographies aériennes. Des postes de travail à copie électronique sont utilisés pour numériser des caractéristiques directement à partir de paires stéréo de photographies numériques. Ces systèmes permettent de capturer des données en deux et trois dimensions, avec des altitudes mesurées directement à partir d'une paire stéréo en utilisant les principes de la photogrammétrie. Les photos aériennes analogiques doivent être numérisées avant d'être entrées dans un système de copie électronique. Pour les appareils photo numériques de haute qualité, cette étape est ignorée.

La télédétection par satellite fournit une autre source importante de données spatiales. Ici, les satellites utilisent différents ensembles de capteurs pour mesurer passivement la réflectance de parties du spectre électromagnétique ou d'ondes radio qui ont été envoyées par un capteur actif tel qu'un radar. La télédétection collecte des données raster qui peuvent être traitées ultérieurement à l'aide de différentes bandes pour identifier des objets et des classes d'intérêt, telles que la couverture terrestre.

Le Web mining est une nouvelle méthode de collecte de données spatiales. Les chercheurs créent une application de robot d'exploration Web pour agréger les données spatiales requises à partir du Web. [26] Par exemple, la géolocalisation exacte ou le quartier des appartements peuvent être collectés sur les sites d'annonces immobilières en ligne.

Lorsque les données sont capturées, l'utilisateur doit déterminer si les données doivent être capturées avec une précision relative ou une précision absolue, car cela pourrait non seulement influencer la façon dont les informations seront interprétées, mais également le coût de la capture des données.

Après la saisie des données dans un SIG, les données nécessitent généralement une édition, pour supprimer les erreurs ou un traitement ultérieur. Pour les données vectorielles, elles doivent être rendues "topologiquement correctes" avant de pouvoir être utilisées pour une analyse avancée. Par exemple, dans un réseau routier, les lignes doivent se connecter à des nœuds à une intersection. Les erreurs telles que les dépassements et les dépassements doivent également être supprimées. Pour les cartes numérisées, les défauts sur la carte source peuvent devoir être supprimés du raster résultant. Par exemple, une tache de saleté peut relier deux lignes qui ne devraient pas être connectées.

Traduction raster en vecteur Modifier

La restructuration des données peut être effectuée par un SIG pour convertir les données dans différents formats. Par exemple, un SIG peut être utilisé pour convertir une carte d'image satellite en une structure vectorielle en générant des lignes autour de toutes les cellules avec la même classification, tout en déterminant les relations spatiales des cellules, telles que la contiguïté ou l'inclusion.

Un traitement de données plus avancé peut se produire avec le traitement d'images, une technique développée à la fin des années 1960 par la NASA et le secteur privé pour fournir une amélioration du contraste, un rendu des fausses couleurs et une variété d'autres techniques, y compris l'utilisation de transformées de Fourier bidimensionnelles. Étant donné que les données numériques sont collectées et stockées de diverses manières, les deux sources de données peuvent ne pas être entièrement compatibles. Un SIG doit donc être capable de convertir des données géographiques d'une structure à une autre. Ce faisant, les hypothèses implicites derrière les différentes ontologies et classifications nécessitent une analyse. [27] Les ontologies d'objets ont gagné en importance en raison de la programmation orientée objet et du travail soutenu de Barry Smith et de ses collègues.

Projections, systèmes de coordonnées et enregistrement Modifier

La Terre peut être représentée par divers modèles, dont chacun peut fournir un ensemble différent de coordonnées (par exemple, latitude, longitude, altitude) pour un point donné sur la surface de la Terre. Le modèle le plus simple consiste à supposer que la Terre est une sphère parfaite. Au fur et à mesure que de plus en plus de mesures de la Terre se sont accumulées, les modèles de la Terre sont devenus plus sophistiqués et plus précis. En fait, il existe des modèles appelés datums qui s'appliquent à différentes zones de la terre pour fournir une précision accrue, comme le datum nord-américain de 1983 pour les mesures américaines et le système géodésique mondial pour les mesures mondiales.

La latitude et la longitude sur une carte établie par rapport à un système géodésique local peuvent ne pas être les mêmes que celles obtenues à partir d'un récepteur GPS. La conversion de coordonnées d'un datum à un autre nécessite une transformation de datum telle qu'une transformation de Helmert, bien que dans certaines situations une simple traduction puisse être suffisante. [28]

Dans les logiciels SIG populaires, les données projetées en latitude/longitude sont souvent représentées sous la forme d'un système de coordonnées géographiques. Par exemple, les données en latitude/longitude si le datum est le « Datum nord-américain de 1983 » sont désignées par « GCS North American 1983 ».

L'analyse spatiale SIG est un domaine en évolution rapide, et les progiciels SIG incluent de plus en plus d'outils analytiques en tant qu'outils intégrés standard, en tant que jeux d'outils optionnels, en tant que compléments ou « analystes ». Dans de nombreux cas, ceux-ci sont fournis par les fournisseurs de logiciels d'origine (fournisseurs commerciaux ou équipes de développement collaboratives non commerciales), tandis que dans d'autres cas, les installations ont été développées et sont fournies par des tiers. En outre, de nombreux produits proposent des kits de développement logiciel (SDK), des langages de programmation et une prise en charge des langages, des fonctions de script et/ou des interfaces spéciales pour développer ses propres outils d'analyse ou variantes. La disponibilité accrue a créé une nouvelle dimension à l'intelligence d'affaires appelée « intelligence spatiale » qui, lorsqu'elle est ouvertement fournie via l'intranet, démocratise l'accès aux données des réseaux géographiques et sociaux. L'intelligence géospatiale, basée sur l'analyse spatiale SIG, est également devenue un élément clé de la sécurité. Le SIG dans son ensemble peut être décrit comme une conversion vers une représentation vectorielle ou vers tout autre processus de numérisation.

Pente et aspect Modifier

La pente peut être définie comme la pente ou la pente d'une unité de terrain, généralement mesurée sous forme d'angle en degrés ou en pourcentage. L'aspect peut être défini comme la direction dans laquelle une unité de terrain fait face. L'aspect est généralement exprimé en degrés par rapport au nord. La pente, l'aspect et la courbure de la surface dans l'analyse du terrain sont tous dérivés d'opérations de voisinage utilisant les valeurs d'altitude des voisins adjacents d'une cellule. [29] La pente est une fonction de la résolution, et la résolution spatiale utilisée pour calculer la pente et l'aspect doit toujours être spécifiée. [30] Divers auteurs ont comparé les techniques de calcul de pente et d'aspect. [31] [32] [33]

La méthode suivante peut être utilisée pour dériver la pente et l'aspect :
L'élévation à un point ou à une unité de terrain aura des tangentes perpendiculaires (pente) passant par le point, dans une direction est-ouest et nord-sud. Ces deux tangentes donnent deux composantes, z/∂x et ∂z/∂y, qui seront ensuite utilisées pour déterminer la direction globale de la pente, et l'aspect de la pente. Le gradient est défini comme une quantité vectorielle avec des composantes égales aux dérivées partielles de la surface dans les directions x et y. [34]

Le calcul de la pente globale de la grille 3×3 S et aspect UNE pour les méthodes qui déterminent les composantes est-ouest et nord-sud, utilisez respectivement les formules suivantes :

Zhou et Liu [33] décrivent une autre formule pour calculer l'aspect, comme suit :

Analyse des données Modifier

Il est difficile de relier les cartes des zones humides aux quantités de précipitations enregistrées à différents points tels que les aéroports, les stations de télévision et les écoles. Un SIG, cependant, peut être utilisé pour décrire les caractéristiques bidimensionnelles et tridimensionnelles de la surface, du sous-sol et de l'atmosphère de la Terre à partir de points d'information. Par exemple, un SIG peut générer rapidement une carte avec des isoplèthes ou des courbes de niveau qui indiquent différentes quantités de précipitations. Une telle carte peut être considérée comme une carte de contour des précipitations. De nombreuses méthodes sophistiquées peuvent estimer les caractéristiques des surfaces à partir d'un nombre limité de mesures ponctuelles. Une carte de contour bidimensionnelle créée à partir de la modélisation de surface de mesures ponctuelles de précipitations peut être superposée et analysée avec n'importe quelle autre carte dans un SIG couvrant la même zone. Cette carte dérivée du SIG peut alors fournir des informations supplémentaires - telles que la viabilité du potentiel de l'énergie hydraulique en tant que source d'énergie renouvelable. De même, le SIG peut être utilisé pour comparer d'autres ressources énergétiques renouvelables afin de trouver le meilleur potentiel géographique pour une région. [35]

De plus, à partir d'une série de points tridimensionnels ou d'un modèle d'élévation numérique, des lignes isoplèthes représentant les contours d'élévation peuvent être générées, ainsi qu'une analyse de pente, un relief ombré et d'autres produits d'élévation. Les bassins versants peuvent être facilement définis pour un tronçon donné, en calculant toutes les zones contiguës et en amont de tout point d'intérêt donné. De même, un thalweg prévu de l'endroit où l'eau de surface voudrait se déplacer dans les cours d'eau intermittents et permanents peut être calculé à partir des données d'altitude dans le SIG.

Modélisation topologique Modifier

Un SIG peut reconnaître et analyser les relations spatiales qui existent dans les données spatiales stockées numériquement. Ces relations topologiques permettent d'effectuer une modélisation et une analyse spatiales complexes. Les relations topologiques entre les entités géométriques incluent traditionnellement l'adjacence (ce qui rejoint quoi), le confinement (ce qui entoure quoi) et la proximité (à quel point quelque chose est proche de quelque chose d'autre).

Réseaux géométriques Modifier

Les réseaux géométriques sont des réseaux linéaires d'objets qui peuvent être utilisés pour représenter des entités interconnectées et pour effectuer une analyse spatiale spéciale sur celles-ci. Un réseau géométrique est composé d'arêtes, qui sont connectées à des points de jonction, similaires aux graphiques en mathématiques et en informatique. Tout comme les graphiques, les réseaux peuvent avoir un poids et un flux attribués à leurs bords, qui peuvent être utilisés pour représenter plus précisément diverses caractéristiques interconnectées. Les réseaux géométriques sont souvent utilisés pour modéliser les réseaux routiers et les réseaux de services publics, tels que les réseaux électriques, de gaz et d'eau. La modélisation de réseau est également couramment utilisée dans la planification des transports, la modélisation hydrologique et la modélisation des infrastructures.

Modélisation hydrologique Modifier

Les modèles hydrologiques SIG peuvent fournir un élément spatial qui manque aux autres modèles hydrologiques, avec l'analyse de variables telles que la pente, l'aspect et le bassin versant ou le bassin versant. [37] L'analyse du terrain est fondamentale pour l'hydrologie, puisque l'eau s'écoule toujours le long d'une pente. [37] Comme l'analyse de terrain de base d'un modèle numérique d'élévation (MNE) implique le calcul de la pente et de l'aspect, les MNT sont très utiles pour l'analyse hydrologique. La pente et l'aspect peuvent ensuite être utilisés pour déterminer la direction du ruissellement de surface, et donc l'accumulation de débit pour la formation de ruisseaux, de rivières et de lacs. Les zones d'écoulement divergent peuvent également donner une indication claire des limites d'un bassin versant. Une fois qu'une direction d'écoulement et une matrice d'accumulation ont été créées, des requêtes peuvent être effectuées pour montrer les zones de contribution ou de dispersion à un certain point. [37] Plus de détails peuvent être ajoutés au modèle, tels que la rugosité du terrain, les types de végétation et les types de sol, qui peuvent influencer les taux d'infiltration et d'évapotranspiration, et donc influencer l'écoulement de surface. L'une des principales utilisations de la modélisation hydrologique est la recherche sur la contamination de l'environnement. D'autres applications de la modélisation hydrologique comprennent la cartographie des eaux souterraines et des eaux de surface, ainsi que les cartes des risques d'inondation.

Modélisation cartographique Modifier

Dana Tomlin a probablement inventé le terme « modélisation cartographique » dans sa thèse de doctorat (1983) qu'il a ensuite utilisé dans le titre de son livre, Systèmes d'Information Géographique et Modélisation Cartographique (1990). [38] La modélisation cartographique fait référence à un processus où plusieurs couches thématiques d'une même zone sont produites, traitées et analysées. Tomlin a utilisé des couches raster, mais la méthode de superposition (voir ci-dessous) peut être utilisée plus généralement. Les opérations sur les couches cartographiques peuvent être combinées dans des algorithmes, et éventuellement dans des modèles de simulation ou d'optimisation.

Superposition de carte Modifier

La combinaison de plusieurs jeux de données spatiales (points, lignes ou polygones) crée un nouveau jeu de données vectorielles en sortie, visuellement similaire à l'empilement de plusieurs cartes de la même région. Ces superpositions sont similaires aux superpositions mathématiques du diagramme de Venn. Une superposition d'union combine les caractéristiques géographiques et les tables attributaires des deux entrées en une seule nouvelle sortie. Une superposition d'intersection définit la zone où les deux entrées se chevauchent et conserve un ensemble de champs attributaires pour chacune. Une superposition de différence symétrique définit une zone de sortie qui comprend la zone totale des deux entrées, à l'exception de la zone de chevauchement.

L'extraction de données est un processus SIG similaire à la superposition vectorielle, bien qu'il puisse être utilisé dans l'analyse de données vectorielles ou raster. Plutôt que de combiner les propriétés et les caractéristiques des deux ensembles de données, l'extraction de données implique l'utilisation d'un « clip » ou d'un « masque » pour extraire les caractéristiques d'un ensemble de données qui se trouvent dans l'étendue spatiale d'un autre ensemble de données.

Dans l'analyse de données raster, la superposition d'ensembles de données s'effectue via un processus appelé « opération locale sur plusieurs rasters » ou « algèbre cartographique », grâce à une fonction qui combine les valeurs de la matrice de chaque raster. Cette fonction peut peser certaines entrées plus que d'autres grâce à l'utilisation d'un « modèle d'indice » qui reflète l'influence de divers facteurs sur un phénomène géographique.

Géostatistique Modifier

La géostatistique est une branche de la statistique qui traite des données de terrain, des données spatiales avec un indice continu. Il fournit des méthodes pour modéliser la corrélation spatiale et prédire des valeurs à des emplacements arbitraires (interpolation).

Lorsque des phénomènes sont mesurés, les méthodes d'observation dictent la précision de toute analyse ultérieure. En raison de la nature des données (par exemple, les modèles de trafic dans un environnement urbain, les modèles météorologiques au-dessus de l'océan Pacifique), un degré de précision constant ou dynamique est toujours perdu dans la mesure. Cette perte de précision est déterminée à partir de l'échelle et de la distribution de la collecte de données.

Pour déterminer la pertinence statistique de l'analyse, une moyenne est déterminée afin que des points (gradients) en dehors de toute mesure immédiate puissent être inclus pour déterminer leur comportement prévu. Cela est dû aux limites des méthodes de collecte de statistiques et de données appliquées, et l'interpolation est nécessaire pour prédire le comportement des particules, des points et des emplacements qui ne sont pas directement mesurables.

L'interpolation est le processus par lequel une surface est créée, généralement un jeu de données raster, grâce à l'entrée de données collectées à un certain nombre de points d'échantillonnage. Il existe plusieurs formes d'interpolation, chacune traitant les données différemment, selon les propriétés de l'ensemble de données. En comparant les méthodes d'interpolation, la première considération devrait être de savoir si les données sources changeront ou non (exactes ou approximatives). Vient ensuite la question de savoir si la méthode est subjective, une interprétation humaine ou objective. Ensuite, il y a la nature des transitions entre les points : sont-elles abruptes ou graduelles. Enfin, il s'agit de savoir si une méthode est globale (elle utilise l'ensemble des données pour former le modèle) ou locale où un algorithme est répété pour une petite section de terrain.

L'interpolation est une mesure justifiée en raison d'un principe d'autocorrélation spatiale qui reconnaît que les données collectées à n'importe quelle position auront une grande similitude ou une grande influence de ces emplacements dans son voisinage immédiat.

Géocodage d'adresse Modifier

Le géocodage consiste à interpoler les emplacements spatiaux (coordonnées X, Y) à partir des adresses postales ou de toute autre donnée référencée dans l'espace, telles que les codes postaux, les lots de parcelles et les emplacements des adresses. Un thème de référence est requis pour géocoder des adresses individuelles, comme un fichier d'axe de route avec des plages d'adresses. Les emplacements d'adresses individuelles ont été historiquement interpolés, ou estimés, en examinant des plages d'adresses le long d'un segment de route. Ceux-ci sont généralement fournis sous la forme d'une table ou d'une base de données. Le logiciel placera alors un point approximativement à l'endroit où cette adresse appartient le long du segment de la ligne médiane. Par exemple, un point d'adresse de 500 sera au milieu d'un segment de ligne qui commence par l'adresse 1 et se termine par l'adresse 1 000. Le géocodage peut également être appliqué à des données parcellaires réelles, généralement à partir de cartes fiscales municipales. Dans ce cas, le résultat du géocodage sera un espace réellement positionné par opposition à un point interpolé. Cette approche est de plus en plus utilisée pour fournir des informations de localisation plus précises.

Géocodage inversé Modifier

Le géocodage inversé est le processus consistant à renvoyer un numéro d'adresse postale estimé en rapport avec une coordonnée donnée. Par exemple, un utilisateur peut cliquer sur un thème d'axe de route (fournissant ainsi une coordonnée) et obtenir des informations renvoyées qui reflètent le numéro de maison estimé. Ce numéro de maison est interpolé à partir d'une plage attribuée à ce segment de route. Si l'utilisateur clique au milieu d'un segment qui commence par l'adresse 1 et se termine par 100, la valeur renvoyée sera quelque part proche de 50. Notez que le géocodage inversé ne renvoie pas les adresses réelles, seulement des estimations de ce qui devrait être là en fonction de la valeur prédéterminée. gamme.

Analyse décisionnelle multicritères Modifier

Couplées au SIG, les méthodes d'analyse décisionnelle multicritères aident les décideurs à analyser un ensemble de solutions spatiales alternatives, telles que l'habitat écologique le plus probable pour la restauration, par rapport à de multiples critères, tels que la couverture végétale ou les routes. MCDA utilise des règles de décision pour agréger les critères, ce qui permet de classer ou de hiérarchiser les solutions alternatives. [39] Le SIG MCDA peut réduire les coûts et le temps nécessaires à l'identification des sites de restauration potentiels.

Sortie de données et cartographie Modifier

La cartographie est la conception et la production de cartes ou de représentations visuelles de données spatiales. La grande majorité de la cartographie moderne est réalisée à l'aide d'ordinateurs, généralement à l'aide de SIG, mais la production d'une cartographie de qualité est également réalisée en important des couches dans un programme de conception pour l'affiner. La plupart des logiciels SIG donnent à l'utilisateur un contrôle substantiel sur l'apparence des données.

Le travail cartographique remplit deux fonctions principales :

Premièrement, il produit des graphiques à l'écran ou sur papier qui transmettent les résultats de l'analyse aux personnes qui prennent les décisions concernant les ressources. Des cartes murales et d'autres graphiques peuvent être générés, permettant au spectateur de visualiser et donc de comprendre les résultats d'analyses ou de simulations d'événements potentiels. Les serveurs de cartes Web facilitent la distribution des cartes générées via des navigateurs Web à l'aide de diverses implémentations d'interfaces de programmation d'applications Web (AJAX, Java, Flash, etc.).

Deuxièmement, d'autres informations de base de données peuvent être générées pour une analyse ou une utilisation ultérieure. Un exemple serait une liste de toutes les adresses à moins d'un mile (1,6 km) d'un déversement toxique.

Techniques d'affichage graphique Modifier

Les cartes traditionnelles sont des abstractions du monde réel, un échantillon d'éléments importants représentés sur une feuille de papier avec des symboles pour représenter des objets physiques. Les personnes qui utilisent des cartes doivent interpréter ces symboles. Les cartes topographiques montrent la forme de la surface terrestre avec des courbes de niveau ou avec un relief ombré.

Aujourd'hui, les techniques d'affichage graphique telles que l'ombrage basé sur l'altitude dans un SIG peuvent rendre visibles les relations entre les éléments de la carte, augmentant ainsi la capacité d'une personne à extraire et analyser des informations. Par exemple, deux types de données ont été combinés dans un SIG pour produire une vue en perspective d'une partie du comté de San Mateo, en Californie.

  • Le modèle numérique d'élévation, composé d'élévations de surface enregistrées sur une grille horizontale de 30 mètres, montre les élévations élevées en blanc et les élévations basses en noir.
  • L'image Landsat Thematic Mapper qui l'accompagne montre une image infrarouge en fausses couleurs regardant la même zone en pixels de 30 mètres, ou éléments d'image, pour les mêmes points de coordonnées, pixel par pixel, que les informations d'altitude.

Un SIG a été utilisé pour enregistrer et combiner les deux images pour restituer la vue en perspective tridimensionnelle regardant la faille de San Andreas, en utilisant les pixels de l'image Thematic Mapper, mais ombrée en utilisant l'élévation des reliefs. L'affichage SIG dépend du point de vue de l'observateur et de l'heure de la journée de l'affichage, pour rendre correctement les ombres créées par les rayons du soleil à cette latitude, longitude et heure de la journée.

Un archéochrome est une nouvelle façon d'afficher des données spatiales. C'est une thématique sur une carte 3D qui est appliquée à un bâtiment spécifique ou à une partie d'un bâtiment. Il est adapté à l'affichage visuel des données de déperdition thermique.

ETL spatial Modifier

Les outils ETL spatiaux fournissent la fonctionnalité de traitement des données des logiciels traditionnels d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), mais en mettant l'accent sur la capacité de gérer les données spatiales. Ils offrent aux utilisateurs de SIG la possibilité de traduire des données entre différentes normes et formats propriétaires, tout en transformant géométriquement les données en cours de route. Ces outils peuvent se présenter sous la forme de compléments à des logiciels existants à plus grande échelle tels que des feuilles de calcul.

Exploration de données SIG Modifier

Le SIG ou l'exploration de données spatiales est l'application de méthodes d'exploration de données aux données spatiales. L'exploration de données, qui est la recherche partiellement automatisée de modèles cachés dans de grandes bases de données, offre de grands avantages potentiels pour la prise de décision appliquée basée sur les SIG. Les applications typiques incluent la surveillance environnementale. Une caractéristique de ces applications est que la corrélation spatiale entre les mesures de données nécessite l'utilisation d'algorithmes spécialisés pour une analyse plus efficace des données. [40]

Depuis son origine dans les années 1960, le SIG a été utilisé dans une gamme toujours croissante d'applications, corroborant l'importance généralisée de la localisation et aidé par la réduction continue des obstacles à l'adoption de la technologie géospatiale. Les centaines d'utilisations différentes du SIG peuvent être classées de plusieurs manières :

  • But: l'objet d'une demande peut être globalement classé comme recherche scientifique ou alors la gestion des ressources. Le but de la recherche, défini aussi largement que possible, est de découvrir de nouvelles connaissances. Cela peut être effectué par quelqu'un qui se considère comme un scientifique, mais peut également être fait par quiconque essaie de comprendre pourquoi le monde semble fonctionner comme il le fait. . Une étude aussi pratique que de déchiffrer pourquoi un site commercial a échoué serait une recherche dans ce sens. La gestion (parfois appelée applications opérationnelles), également définie de manière aussi large que possible, est l'application des connaissances pour prendre des décisions pratiques sur la façon d'utiliser les ressources sur lesquelles on a le contrôle pour atteindre ses objectifs. Ces ressources peuvent être le temps, le capital, la main-d'œuvre, l'équipement, la terre, les gisements minéraux, la faune, etc. [41] : 791
    • Niveau de décision: Les applications de gestion ont en outre été classées comme stratégique, tactique, opérationnel, une classification commune en gestion d'entreprise. [42] Les tâches stratégiques sont des décisions visionnaires à long terme sur les objectifs à atteindre, par exemple si une entreprise doit se développer ou non. Les tâches tactiques sont des décisions à moyen terme sur la façon d'atteindre des objectifs stratégiques, comme une forêt nationale créant un plan de gestion des pâturages. Les décisions opérationnelles concernent les tâches quotidiennes, telles qu'une personne trouvant le chemin le plus court vers une pizzeria.

    La mise en œuvre d'un SIG est souvent motivée par des exigences juridictionnelles (comme une ville), un objectif ou des exigences d'application. Généralement, une implémentation SIG peut être conçue sur mesure pour une organisation. Par conséquent, un déploiement SIG développé pour une application, une juridiction, une entreprise ou un objectif peut ne pas être nécessairement interopérable ou compatible avec un SIG qui a été développé pour une autre application, juridiction, entreprise ou objectif. [48]

    Le SIG s'oriente également vers les services basés sur la localisation, qui permettent aux appareils mobiles compatibles GPS d'afficher leur position par rapport à des objets fixes (restaurant le plus proche, station-service, bouche d'incendie) ou des objets mobiles (amis, enfants, voiture de police), ou à relayer leur position vers un serveur central pour affichage ou autre traitement.

    Normes Open Geospatial Consortium Modifier

    L'Open Geospatial Consortium (OGC) est un consortium industriel international de 384 entreprises, agences gouvernementales, universités et individus participant à un processus de consensus pour développer des spécifications de géotraitement accessibles au public. Les interfaces ouvertes et les protocoles définis par les spécifications OpenGIS prennent en charge des solutions interopérables qui « géo-activent » le Web, les services sans fil et basés sur la localisation, et l'informatique générale, et permettent aux développeurs de technologies de rendre les informations et services spatiaux complexes accessibles et utiles avec toutes sortes d'applications . Les protocoles Open Geospatial Consortium incluent le service de carte Web et le service d'entités Web. [49]

    Les produits SIG sont divisés par l'OGC en deux catégories, en fonction de la façon dont le logiciel respecte complètement et précisément les spécifications de l'OGC.

    Produits conformes sont des produits logiciels conformes aux spécifications OpenGIS de l'OGC. Lorsqu'un produit a été testé et certifié conforme via le programme de test OGC, le produit est automatiquement enregistré comme « conforme » sur ce site.

    Mise en œuvre des produits sont des produits logiciels qui implémentent les spécifications OpenGIS mais n'ont pas encore réussi un test de conformité. Les tests de conformité ne sont pas disponibles pour toutes les spécifications. Les développeurs peuvent enregistrer leurs produits comme appliquant des spécifications provisoires ou approuvées, bien que l'OGC se réserve le droit d'examiner et de vérifier chaque entrée.

    Cartographie Web Modifier

    Ces dernières années, il y a eu une prolifération de logiciels de cartographie gratuits et facilement accessibles, tels que les applications Web propriétaires Google Maps et Bing Maps, ainsi que l'alternative gratuite et open source OpenStreetMap. Ces services donnent au public accès à d'énormes quantités de données géographiques, perçues par de nombreux utilisateurs comme étant aussi fiables et utilisables que des informations professionnelles. [50]

    Certains d'entre eux, comme Google Maps et OpenLayers, exposent une interface de programmation d'applications (API) qui permet aux utilisateurs de créer des applications personnalisées. Ces boîtes à outils offrent généralement des cartes routières, des images aériennes/satellites, des fonctionnalités de géocodage, de recherche et de routage. La cartographie Web a également découvert le potentiel du crowdsourcing de géodonnées dans des projets comme OpenStreetMap, qui est un projet collaboratif pour créer une carte du monde modifiable gratuitement. Il a été prouvé que ces projets de mashup offrent un niveau élevé de valeur et d'avantages aux utilisateurs finaux en dehors de ceux possibles grâce aux informations géographiques traditionnelles. [51] [52]

    Ajouter la dimension du temps Modifier

    L'état de la surface, de l'atmosphère et du sous-sol de la Terre peut être examiné en introduisant des données satellitaires dans un SIG. La technologie SIG donne aux chercheurs la possibilité d'examiner les variations des processus terrestres au fil des jours, des mois et des années. À titre d'exemple, les changements de vigueur de la végétation au cours d'une saison de croissance peuvent être animés pour déterminer quand la sécheresse a été la plus étendue dans une région particulière. Le graphique résultant représente une mesure approximative de la santé des plantes. Travailler avec deux variables au fil du temps permettrait alors aux chercheurs de détecter des différences régionales dans le décalage entre une baisse des précipitations et son effet sur la végétation.

    La technologie SIG et la disponibilité de données numériques à l'échelle régionale et mondiale permettent de telles analyses. La sortie du capteur satellite utilisée pour générer un graphique de la végétation est produite par exemple par le radiomètre avancé à très haute résolution (AVHRR). Ce système de capteurs détecte les quantités d'énergie réfléchies par la surface de la Terre à travers diverses bandes du spectre pour des surfaces d'environ 1 kilomètre carré. Le capteur satellite produit des images d'un endroit particulier sur la Terre deux fois par jour. AVHRR et plus récemment le spectroradiomètre imageur à résolution modérée (MODIS) ne sont que deux des nombreux systèmes de capteurs utilisés pour l'analyse de la surface de la Terre.

    En plus de l'intégration du temps dans les études environnementales, le SIG est également exploré pour sa capacité à suivre et à modéliser les progrès des humains tout au long de leurs routines quotidiennes. Un exemple concret de progrès dans ce domaine est la publication récente de données démographiques temporelles par le recensement américain. Dans cet ensemble de données, les populations des villes sont présentées pour les heures diurnes et nocturnes, mettant en évidence le modèle de concentration et de dispersion généré par les modèles de navettage en Amérique du Nord. La manipulation et la génération de données requises pour produire ces données n'auraient pas été possibles sans le SIG.

    L'utilisation de modèles pour projeter les données détenues par un SIG dans le temps a permis aux planificateurs de tester les décisions politiques à l'aide de systèmes d'aide à la décision spatiale.

    Les outils et technologies issus du Web sémantique du World Wide Web Consortium s'avèrent utiles pour les problèmes d'intégration de données dans les systèmes d'information. En conséquence, de telles technologies ont été proposées comme moyen de faciliter l'interopérabilité et la réutilisation des données entre les applications SIG. [53] [54] et aussi pour permettre de nouveaux mécanismes d'analyse. [55]

    Les ontologies sont un élément clé de cette approche sémantique car elles permettent une spécification formelle et lisible par machine des concepts et des relations dans un domaine donné. Cela permet à son tour à un SIG de se concentrer sur la signification voulue des données plutôt que sur leur syntaxe ou leur structure. Par exemple, raisonner qu'un type d'occupation du sol classé comme arbres à feuilles caduques dans un jeu de données se trouve une spécialisation ou un sous-ensemble de type de couverture terrestre forêt dans un autre jeu de données plus grossièrement classé peut aider un SIG à fusionner automatiquement les deux jeux de données sous la classification plus générale de la couverture terrestre. Des ontologies provisoires ont été développées dans des domaines liés aux applications SIG, par exemple l'ontologie hydrologique [56] développée par l'Ordnance Survey au Royaume-Uni et les ontologies SWEET [57] développées par le Jet Propulsion Laboratory de la NASA. De plus, des ontologies plus simples et des normes de métadonnées sémantiques sont proposées par le groupe W3C Geo Incubator [58] pour représenter les données géospatiales sur le Web. GeoSPARQL est une norme développée par l'Ordnance Survey, le United States Geological Survey, Natural Resources Canada, l'Organisation australienne de recherche scientifique et industrielle du Commonwealth et d'autres pour soutenir la création et le raisonnement d'ontologies à l'aide de littéraux OGC bien compris (GML, WKT), de relations topologiques (Simple Fonctionnalités, RCC8, DE-9IM), RDF et les protocoles de requête de base de données SPARQL.

    Des résultats de recherche récents dans ce domaine peuvent être consultés dans la Conférence internationale sur la sémantique géospatiale [59] et l'atelier Terra Cognita – Directions to the Geospatial Semantic Web [60] à la Conférence internationale sur le Web sémantique.

    Avec la vulgarisation des SIG dans la prise de décision, les chercheurs ont commencé à scruter les implications sociales et politiques des SIG. [61] [62] [50] Le SIG peut également être utilisé à mauvais escient pour déformer la réalité à des fins individuelles et politiques. [63] [64] Il a été soutenu que la production, la distribution, l'utilisation et la représentation de l'information géographique sont en grande partie liées au contexte social et ont le potentiel d'augmenter la confiance des citoyens dans le gouvernement. [65] D'autres sujets relatifs incluent la discussion sur le droit d'auteur, la vie privée et la censure. Une approche sociale plus optimiste de l'adoption du SIG consiste à l'utiliser comme un outil de participation du public.

    Dans l'éducation Modifier

    À la fin du 20e siècle, les SIG ont commencé à être reconnus comme des outils pouvant être utilisés en classe. [66] [67] [68] [69] Les bénéfices des SIG dans l'éducation semblent concentrés sur le développement de la pensée spatiale, mais il n'y a pas assez de bibliographie ou de données statistiques pour montrer la portée concrète de l'utilisation des SIG dans l'éducation à travers le monde, bien que l'expansion ait été plus rapide dans les pays où le programme les mentionne. [70] : 36

    Les SIG semblent apporter de nombreux avantages dans l'enseignement de la géographie car ils permettent des analyses basées sur des données géographiques réelles et aident également à soulever de nombreuses questions de recherche des enseignants et des élèves en classe, ainsi qu'ils contribuent à l'amélioration des apprentissages en développant la pensée spatiale et géographique et, dans de nombreux cas, la motivation des étudiants. [70] : 38

    Dans le gouvernement local Modifier

    Le SIG a fait ses preuves en tant que technologie d'entreprise, durable et à l'échelle de l'organisation qui continue de changer la façon dont le gouvernement local fonctionne. [71] Les agences gouvernementales ont adopté la technologie SIG comme méthode pour mieux gérer les domaines suivants de l'organisation gouvernementale :

    • Les services de développement économique utilisent des outils de cartographie SIG interactifs, agrégés avec d'autres données (démographie, main-d'œuvre, entreprise, industrie, talents) ainsi qu'une base de données des sites et bâtiments commerciaux disponibles afin d'attirer les investissements et de soutenir les entreprises existantes. Les entreprises qui prennent des décisions d'emplacement peuvent utiliser les outils pour choisir les communautés et les sites qui correspondent le mieux à leurs critères de réussite. GIS Planning est le principal fournisseur du secteur d'outils Web de données SIG pour le développement économique et l'attraction d'investissements. Un service du Financial Times, les logiciels ZoomProspector Enterprise et Intelligence Components de GIS Planning sont utilisés dans le monde entier. Cela comprend 30 organisations de développement économique à l'échelle de l'État américain, la majorité des 100 premières régions métropolitaines d'Amérique du Nord et un certain nombre d'agences d'attraction d'investissements en Europe et en Amérique latine.
    • Les opérations de sécurité publique [72] telles que les centres d'opérations d'urgence, la prévention des incendies, la technologie et la répartition mobiles de la police et du shérif, et la cartographie des risques météorologiques.
    • Les services des parcs et loisirs et leurs fonctions dans l'inventaire des actifs, la conservation des terres, la gestion des terres et la gestion des cimetières.
    • Travaux publics et services publics, suivi du drainage des eaux et des eaux pluviales, des actifs électriques, des projets d'ingénierie et des actifs et tendances des transports publics.
    • Fibre Network Management pour les actifs de réseau interministériel
    • Données analytiques et démographiques de l'école, gestion des actifs et planification de l'amélioration/de l'expansion
    • Administration publique pour les données électorales, les registres de propriété et le zonage/la gestion.

    L'initiative Open Data pousse le gouvernement local à tirer parti de la technologie telle que la technologie SIG, car elle englobe les exigences pour s'adapter au modèle de transparence Open Data/Open Government. [71] Avec les données ouvertes, les organisations gouvernementales locales peuvent mettre en œuvre des applications d'engagement des citoyens et des portails en ligne, permettant aux citoyens de voir des informations sur les terres, de signaler les nids-de-poule et les problèmes de signalisation, d'afficher et de trier les parcs par actifs, d'afficher les taux de criminalité en temps réel et les réparations des services publics, et beaucoup plus. [73] [74] La poussée pour les données ouvertes au sein des organisations gouvernementales est à l'origine de la croissance des dépenses de technologie SIG des gouvernements locaux et de la gestion des bases de données.


    Contenu

    Les capteurs passifs recueillent le rayonnement émis ou réfléchi par l'objet ou les zones environnantes. La lumière solaire réfléchie est la source de rayonnement la plus courante mesurée par les capteurs passifs. Des exemples de capteurs à distance passifs incluent la photographie argentique, les dispositifs infrarouges, à couplage de charge et les radiomètres. La collection active, quant à elle, émet de l'énergie afin de balayer des objets et des zones, après quoi un capteur détecte et mesure le rayonnement réfléchi ou rétrodiffusé par la cible. Le RADAR et le LiDAR sont des exemples de télédétection active où le délai entre l'émission et le retour est mesuré, établissant l'emplacement, la vitesse et la direction d'un objet.

    La télédétection permet de collecter des données de zones dangereuses ou inaccessibles. Les applications de la télédétection comprennent la surveillance de la déforestation dans des zones telles que le bassin amazonien, les caractéristiques glaciaires des régions arctiques et antarctiques et le sondage des profondeurs côtières et océaniques. La collecte militaire pendant la guerre froide utilisait une collecte de données à distance sur les zones frontalières dangereuses. La télédétection remplace également la collecte de données coûteuse et lente sur le terrain, garantissant ainsi que des zones ou des objets ne sont pas perturbés.

    Les plates-formes orbitales collectent et transmettent des données provenant de différentes parties du spectre électromagnétique, qui, associées à une détection et à une analyse aériennes ou terrestres à plus grande échelle, fournissent aux chercheurs suffisamment d'informations pour surveiller les tendances telles que El Niño et d'autres phénomènes naturels à court et à long terme. D'autres utilisations incluent différents domaines des sciences de la terre tels que la gestion des ressources naturelles, les domaines agricoles tels que l'utilisation et la conservation des terres, [6] [7] la détection et la surveillance des déversements d'hydrocarbures, [8] et la sécurité nationale et aérienne, au sol et sur pied. -hors collecte sur les zones frontalières. [9]

    La base de la collecte et de l'analyse multispectrale est celle des zones examinées ou des objets qui réfléchissent ou émettent un rayonnement qui se détache des zones environnantes. Pour un résumé des principaux systèmes satellitaires de télédétection, voir le tableau récapitulatif.

    Applications de la télédétection Modifier

    • Le radar conventionnel est principalement associé au contrôle du trafic aérien, à l'alerte précoce et à certaines données météorologiques à grande échelle. Le radar Doppler est utilisé par les forces de l'ordre locales pour surveiller les limites de vitesse et pour améliorer la collecte de données météorologiques telles que la vitesse et la direction du vent dans les systèmes météorologiques, en plus de l'emplacement et de l'intensité des précipitations. D'autres types de collecte active comprennent les plasmas dans l'ionosphère. Le radar interférométrique à synthèse d'ouverture est utilisé pour produire des modèles altimétriques numériques précis de terrain à grande échelle (voir RADARSAT, TerraSAR-X, Magellan).
    • Les altimètres laser et radar sur les satellites ont fourni un large éventail de données. En mesurant les renflements d'eau causés par la gravité, ils cartographient les caractéristiques du fond marin à une résolution d'environ un mile. En mesurant la hauteur et la longueur d'onde des vagues océaniques, les altimètres mesurent la vitesse et la direction du vent, ainsi que les courants et les directions océaniques de surface.
    • Les marégraphes à ultrasons (acoustiques) et radar mesurent le niveau de la mer, les marées et la direction des vagues dans les marégraphes côtiers et hauturiers. (LIDAR) est bien connu dans des exemples de télémétrie d'armes, de guidage laser de projectiles. Le LIDAR est utilisé pour détecter et mesurer la concentration de divers produits chimiques dans l'atmosphère, tandis que le LIDAR aéroporté peut être utilisé pour mesurer les hauteurs d'objets et de caractéristiques au sol avec plus de précision qu'avec la technologie radar. La télédétection de la végétation est une application principale du LIDAR. et les photomètres sont l'instrument le plus couramment utilisé, collectant le rayonnement réfléchi et émis dans une large gamme de fréquences. Les plus courants sont les capteurs visibles et infrarouges, suivis des micro-ondes, des rayons gamma et, rarement, des ultraviolets. Ils peuvent également être utilisés pour détecter les spectres d'émission de divers produits chimiques, fournissant des données sur les concentrations chimiques dans l'atmosphère.
    • Les radiomètres sont également utilisés la nuit, car les émissions de lumière artificielle sont une signature clé de l'activité humaine. [11] Les applications incluent la télédétection de la population, du PIB et des dommages causés aux infrastructures par la guerre ou les catastrophes.
    • Les radiomètres et les radars à bord des satellites peuvent être utilisés pour surveiller les éruptions volcaniques [12][13] ont été signalés comme utiles à des fins de suivi de cibles par des chercheurs du U.S. Army Research Laboratory. Ils ont déterminé que les objets fabriqués par l'homme possèdent des signatures polarimétriques qui ne se trouvent pas dans les objets naturels. Ces conclusions ont été tirées de l'imagerie de camions militaires, comme le Humvee, et de remorques avec leur imageur spectropolarimétrique VNIR à double filtre accordable hyperspectral et spectropolarimétrique. [14][15] de photographies aériennes ont souvent été utilisées pour créer des cartes topographiques par des analystes d'imagerie et de terrain dans les départements de la circulation et des routes pour les itinéraires potentiels, en plus de la modélisation des caractéristiques de l'habitat terrestre. [16][17][18]
    • Des plates-formes multispectrales simultanées telles que Landsat sont utilisées depuis les années 1970. Ces cartographes thématiques prennent des images dans de multiples longueurs d'onde de rayonnement électromagnétique (multi-spectral) et se trouvent généralement sur les satellites d'observation de la Terre, dont (par exemple) le programme Landsat ou le satellite IKONOS. Les cartes de la couverture terrestre et de l'utilisation des terres à partir de la cartographie thématique peuvent être utilisées pour prospecter des minéraux, détecter ou surveiller l'utilisation des terres, détecter la végétation envahissante, la déforestation et examiner la santé des plantes et des cultures indigènes (surveillance des cultures par satellite), y compris des régions agricoles entières ou les forêts. [4][1] Les scientifiques éminents utilisant la télédétection à cette fin incluent Janet Franklin et Ruth DeFries. Les images Landsat sont utilisées par des organismes de réglementation tels que KYDOW pour indiquer les paramètres de qualité de l'eau, notamment la profondeur de Secchi, la densité de chlorophylle et la teneur en phosphore total. Les satellites météorologiques sont utilisés en météorologie et en climatologie. produit une image où chaque pixel a des informations spectrales complètes avec une imagerie de bandes spectrales étroites sur une plage spectrale contiguë. Les imageurs hyperspectraux sont utilisés dans diverses applications, notamment la minéralogie, la biologie, la défense et les mesures environnementales.
    • Dans le cadre de la lutte contre la désertification, la télédétection permet aux chercheurs de suivre et de surveiller sur le long terme les zones à risques, de déterminer les facteurs de désertification, d'accompagner les décideurs dans la définition des mesures pertinentes de gestion environnementale et d'évaluer leurs impacts. [19]

    Géodésique Modifier

      la télédétection peut être gravimétrique ou géométrique. La collecte de données de gravité aérienne a été utilisée pour la première fois dans la détection de sous-marins aériens. Ces données ont révélé des perturbations infimes dans le champ gravitationnel de la Terre qui peuvent être utilisées pour déterminer les changements dans la distribution des masses de la Terre, qui à leur tour peuvent être utilisées pour des études géophysiques, comme dans GRACE. La télédétection géométrique comprend l'imagerie de position et de déformation utilisant InSAR, LIDAR, etc. [20]

    Acoustique et quasi-acoustique Modifier

      : sonar passif, en écoutant le son émis par un autre objet (un navire, une baleine, etc.) sonar actif, émettant des impulsions sonores et écoutant les échos, utilisé pour détecter, mesurer et mesurer des objets et des terrains sous-marins. prises à différents endroits peuvent localiser et mesurer les tremblements de terre (après qu'ils se produisent) en comparant l'intensité relative et les horaires précis. : Capteurs à ultrasons, qui émettent des impulsions à haute fréquence et écoutent les échos, utilisés pour détecter les vagues et le niveau d'eau, comme dans les marégraphes ou pour le remorquage de réservoirs.

    Pour coordonner une série d'observations à grande échelle, la plupart des systèmes de détection dépendent des éléments suivants : l'emplacement de la plate-forme et l'orientation du capteur. Les instruments haut de gamme utilisent désormais souvent les informations de position des systèmes de navigation par satellite. La rotation et l'orientation sont souvent fournies dans un degré ou deux avec des boussoles électroniques. Les boussoles peuvent mesurer non seulement l'azimut (c'est-à-dire les degrés par rapport au nord magnétique), mais aussi l'altitude (degrés au-dessus de l'horizon), puisque le champ magnétique se courbe dans la Terre à différents angles à différentes latitudes. Des orientations plus précises nécessitent une orientation assistée par gyroscopie, périodiquement réalignée par différentes méthodes, notamment la navigation à partir d'étoiles ou de repères connus.

    La qualité des données de télédétection se compose de leurs résolutions spatiale, spectrale, radiométrique et temporelle.

    Résolution spatiale La taille d'un pixel qui est enregistré dans une image raster – généralement, les pixels peuvent correspondre à des zones carrées dont la longueur de côté est comprise entre 1 et 1 000 mètres (3,3 à 3 280,8 pieds). Résolution spectrale La longueur d'onde des différentes bandes de fréquences enregistrées – généralement, elle est liée au nombre de bandes de fréquences enregistrées par la plate-forme. La collection actuelle de Landsat est celle de sept bandes, dont plusieurs dans le spectre infrarouge, allant d'une résolution spectrale de 0,7 à 2,1 µm. Le capteur Hyperion sur Earth Observing-1 résout 220 bandes de 0,4 à 2,5 m, avec une résolution spectrale de 0,10 à 0,11 m par bande. Résolution radiométrique Le nombre d'intensités différentes de rayonnement que le capteur est capable de distinguer. Typiquement, cela va de 8 à 14 bits, correspondant à 256 niveaux de l'échelle de gris et jusqu'à 16 384 intensités ou "nuances" de couleur, dans chaque bande. Cela dépend aussi du bruit de l'instrument. Résolution temporelle La fréquence des survols par le satellite ou l'avion, et n'est pertinente que dans les études de séries temporelles ou celles nécessitant une image moyenne ou mosaïque comme dans le suivi de la déforestation. Cela a d'abord été utilisé par la communauté du renseignement où une couverture répétée a révélé des changements d'infrastructure, le déploiement d'unités ou la modification/introduction d'équipements. La couverture nuageuse sur une zone ou un objet donné oblige à répéter la collecte dudit emplacement.

    Afin de créer des cartes basées sur des capteurs, la plupart des systèmes de télédétection prévoient d'extrapoler les données des capteurs par rapport à un point de référence, y compris les distances entre des points connus au sol. Cela dépend du type de capteur utilisé. Par exemple, dans les photographies conventionnelles, les distances sont précises au centre de l'image, la distorsion des mesures augmentant à mesure que vous vous éloignez du centre. Un autre facteur est celui de la platine contre laquelle le film est pressé peut provoquer de graves erreurs lorsque des photographies sont utilisées pour mesurer les distances au sol. L'étape au cours de laquelle ce problème est résolu est appelée géoréférencement et implique une correspondance assistée par ordinateur de points dans l'image (généralement 30 points ou plus par image) qui est extrapolée à l'aide d'un repère établi, « déformant » l'image pour produire des données spatiales. Depuis le début des années 1990, la plupart des images satellites sont vendues entièrement géoréférencées.

    De plus, les images peuvent nécessiter une correction radiométrique et atmosphérique.

    Correction radiométrique Permet d'éviter les erreurs et distorsions radiométriques. L'éclairage des objets à la surface de la Terre est inégal en raison des différentes propriétés du relief. Ce facteur est pris en compte dans la méthode de correction de distorsion radiométrique. [21] La correction radiométrique donne une échelle aux valeurs des pixels, par ex. g. l'échelle monochromatique de 0 à 255 sera convertie en valeurs de radiance réelles. Correction topographique (également appelée correction de terrain) Dans les montagnes accidentées, en raison du terrain, l'éclairage effectif des pixels varie considérablement. Dans une image de télédétection, le pixel sur la pente ombragée reçoit un éclairage faible et a une valeur de radiance faible, en revanche, le pixel sur la pente ensoleillée reçoit un éclairage fort et a une valeur de radiance élevée. Pour le même objet, la valeur de radiance des pixels sur la pente ombragée sera différente de celle sur la pente ensoleillée. De plus, différents objets peuvent avoir des valeurs de radiance similaires. Ces ambiguïtés ont sérieusement affecté la précision d'extraction des informations d'images de télédétection dans les zones montagneuses. C'est devenu le principal obstacle à la poursuite de l'application des images de télédétection. Le but de la correction topographique est d'éliminer cet effet, en récupérant la véritable réflectivité ou radiance des objets dans des conditions horizontales. C'est le principe de l'application de la télédétection quantitative. Correction atmosphérique Élimination de la brume atmosphérique en redimensionnant chaque bande de fréquence pour que sa valeur minimale (généralement réalisée dans les plans d'eau) corresponde à une valeur de pixel de 0. La numérisation des données permet également de manipuler les données en changeant les valeurs de niveaux de gris.

    L'interprétation est le processus critique pour donner un sens aux données.La première application était celle de la collection photographique aérienne qui utilisait le processus suivant de mesure spatiale grâce à l'utilisation d'une table lumineuse à la fois dans une couverture conventionnelle simple ou stéréographique, des compétences supplémentaires telles que l'utilisation de la photogrammétrie, l'utilisation de photomosaïques, la couverture répétée, l'utilisation des dimensions connues des objets afin de détecter les modifications. L'analyse d'images est l'application automatisée assistée par ordinateur récemment développée qui est de plus en plus utilisée.

    L'analyse d'images à base d'objets (OBIA) est une sous-discipline de GIScience consacrée à la partition de l'imagerie de télédétection (RS) en objets-images significatifs et à l'évaluation de leurs caractéristiques à l'échelle spatiale, spectrale et temporelle.

    Les anciennes données de télédétection sont souvent précieuses car elles peuvent fournir les seules données à long terme pour une grande partie de la géographie. Dans le même temps, les données sont souvent complexes à interpréter et volumineuses à stocker. Les systèmes modernes ont tendance à stocker les données numériquement, souvent avec une compression sans perte. La difficulté avec cette approche est que les données sont fragiles, le format peut être archaïque et les données peuvent être faciles à falsifier. L'un des meilleurs systèmes d'archivage de séries de données est sous forme d'ultrafiche lisible par machine générée par ordinateur, généralement dans des polices de caractères telles que l'OCR-B, ou sous forme d'images numérisées en demi-teintes. Les ultrafiches survivent bien dans les bibliothèques standards, avec des durées de vie de plusieurs siècles. Ils peuvent être créés, copiés, classés et récupérés par des systèmes automatisés. Ils sont à peu près aussi compacts que les supports magnétiques d'archives, et pourtant peuvent être lus par des êtres humains avec un équipement minimal et standardisé.

    D'une manière générale, la télédétection fonctionne sur le principe de la problème inverse: tandis que l'objet ou le phénomène d'intérêt (le Etat) peut ne pas être mesuré directement, il existe une autre variable qui peut être détectée et mesurée (le observation) qui peut être liée à l'objet d'intérêt par un calcul. L'analogie commune donnée pour décrire cela est d'essayer de déterminer le type d'animal à partir de ses empreintes. Par exemple, alors qu'il est impossible de mesurer directement les températures dans la haute atmosphère, il est possible de mesurer les émissions spectrales d'une espèce chimique connue (comme le dioxyde de carbone) dans cette région. La fréquence des émissions peut alors être liée via la thermodynamique à la température dans cette région.

    Niveaux de traitement des données Modifier

    Pour faciliter la discussion sur le traitement des données dans la pratique, plusieurs « niveaux » de traitement ont été définis pour la première fois en 1986 par la NASA dans le cadre de son système d'observation de la Terre [22] et régulièrement adoptés depuis lors, à la fois en interne à la NASA (par exemple, [23] ) et ailleurs (par exemple, [24] ) ces définitions sont :

    Niveau La description
    0 Données d'instrument et de charge utile reconstruites et non traitées à pleine résolution, avec tous les artefacts de communication (par exemple, trames de synchronisation, en-têtes de communication, données en double) supprimés.
    1a Données d'instrument reconstruites, non traitées à pleine résolution, référencées dans le temps et annotées avec des informations auxiliaires, y compris les coefficients d'étalonnage radiométriques et géométriques et les paramètres de géoréférencement (par exemple, éphémérides de la plate-forme) calculés et ajoutés mais non appliqués aux données de niveau 0 (ou s'ils sont appliqués, de manière à ce que le niveau 0 soit entièrement récupérable à partir des données de niveau 1a).
    1b Les données de niveau 1a qui ont été traitées vers des unités de capteur (par exemple, la section efficace de rétrodiffusion radar, la température de luminosité, etc.) tous les instruments n'ont pas de données de niveau 1b. Les données de niveau 0 ne sont pas récupérables à partir des données de niveau 1b.
    2 Variables géophysiques dérivées (par exemple, hauteur des vagues océaniques, humidité du sol, concentration de glace) à la même résolution et au même emplacement que les données sources de niveau 1.
    3 Variables cartographiées sur des échelles de grille d'espace-temps uniformes, généralement avec une certaine exhaustivité et cohérence (par exemple, points manquants interpolés, régions complètes mosaïquées à partir d'orbites multiples, etc.).
    4 Sortie du modèle ou résultats d'analyses de données de niveau inférieur (c'est-à-dire des variables qui n'ont pas été mesurées par les instruments mais qui sont plutôt dérivées de ces mesures).

    Un enregistrement de données de niveau 1 est l'enregistrement de données le plus fondamental (c'est-à-dire le niveau réversible le plus élevé) qui a une utilité scientifique significative et constitue la base sur laquelle tous les ensembles de données ultérieurs sont produits. Le niveau 2 est le premier niveau directement utilisable pour la plupart des applications scientifiques, sa valeur est bien supérieure aux niveaux inférieurs. Les ensembles de données de niveau 2 ont tendance à être moins volumineux que les données de niveau 1, car ils ont été réduits temporellement, spatialement ou spectralement. Les ensembles de données de niveau 3 sont généralement plus petits que les ensembles de données de niveau inférieur et peuvent donc être traités sans entraîner une surcharge de traitement des données. Ces données ont tendance à être généralement plus utiles pour de nombreuses applications. L'organisation spatiale et temporelle régulière des ensembles de données de niveau 3 permet de combiner facilement des données provenant de différentes sources.

    Bien que ces niveaux de traitement soient particulièrement adaptés aux pipelines de traitement de données satellitaires typiques, d'autres vocabulaires de niveau de données ont été définis et peuvent être appropriés pour des flux de travail plus hétérogènes.


    Informations sur l'auteur

    Affiliations

    Laboratoire clé des sciences de l'information géographique, ministère de l'Éducation, Université normale de Chine orientale, Laboratoire commun de télédétection environnementale et d'assimilation de données, ECNU & CEODE, CAS, Shanghai, 200062, Chine

    Youzhi An, Wei Gao, Chaoshun Liu et Runhe Shi

    Laboratoire d'écologie des ressources naturelles, Colorado State University, Fort Collins, CO, 80523, États-Unis

    Yantai Institute of Coastal Zone Research, Académie chinoise des sciences, Yantai, 264003, Chine

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    Auteur correspondant


    Techniques de télédétection et de systèmes d'information géographique dans les études sur la dynamique des écotones à la limite des arbres

    Nous avons effectué une méta-analyse sur plus de 100 études appliquant la télédétection (RS) et les systèmes d'information géographique (SIG) pour comprendre la dynamique de la limite des arbres. Une recherche documentaire a été effectuée dans plusieurs bases de données en ligne, notamment Web of Knowledge (Thomson Reuters), Scopus (Elsevier), BASE (Bielefeld Academic Search Engine), CAB Direct et Google Scholar à l'aide de requêtes liées à la limite des arbres. Nous avons constaté que l'utilisation de RS et de SIG a régulièrement augmenté dans les études de la limite des arbres depuis 2000. Les techniques d'imagerie par RS et satellite à résolution spatiale variaient de MODIS basse résolution, Landsat à résolution modérée, à WorldView haute résolution et des orthophotos aériennes. La plupart des articles publiés dans les années 1990 utilisaient des capteurs de résolution faible à modérée tels que le scanner multispectral Landsat et le mappeur thématique, ou les images RS SPOT PAN (panchromatique) et MX (multispectrale). Par la suite, nous avons observé une augmentation des capteurs satellites à haute résolution tels que ALOS, GeoEye, IKONOS et WorldView pour cartographier les limites forestières actuelles et potentielles. En outre, nous avons remarqué un changement d'orientation des études sur la limite des arbres au fil du temps : les rapports antérieurs se concentraient sur la cartographie des positions de la limite des arbres, tandis que la RS et le SIG sont maintenant utilisés pour déterminer les facteurs qui contrôlent la variation de la limite des arbres.


    NAIP, Landsat et MODIS

    Dans le cours de cette semaine, vous examinerez 2 types de données de télédétection spectrale :

    La semaine prochaine, vous travaillerez avec les données MODIS.

    À propos de l'imagerie multispectrale NAIP

    L'imagerie NAIP est disponible aux États-Unis et comporte généralement trois bandes : rouge, verte et bleue. Cependant, parfois, il existe une 4ème bande proche infrarouge disponible. L'imagerie NAIP a généralement une résolution spatiale de 1 m, ce qui signifie que chaque pixel représente 1 mètre à la surface de la Terre. Les données NAIP sont souvent collectées à l'aide d'une caméra montée sur un avion et sont collectées pour une zone géographique donnée toutes les quelques années.

    Imagerie Landsat 8

    Par rapport au NAIP, les données Landsat sont collectées à l'aide d'un instrument monté sur un satellite en orbite autour du globe, collectant en continu des images. L'instrument Landsat collecte des données à une résolution spatiale de 30 mètres, mais dispose également de 11 bandes réparties sur le spectre électromagnétique par rapport aux 3 ou 4 de l'imagerie NAIP. Landsat possède également une bande panchromatique qui collecte des informations sur la partie visible du spectre à une résolution spatiale de 15 m.

    Les bandes Landsat 8 1-9 sont répertoriées ci-dessous :

    Landsat 8 Bandes

    BandeGamme de longueurs d'onde (nm)Résolution spatiale (m)Largeur spectrale (nm)
    Bande 1 - Aérosol côtier430 - 450302.0
    Bande 2 - Bleu450 - 510306.0
    Bande 3 - Vert530 - 590306.0
    Bande 4 - Rouge640 - 670300.03
    Bande 5 - Proche infrarouge (NIR)850 - 880303.0
    Bande 6 - SWIR 11570 - 1650308.0
    Bande 7 - SWIR 22110 - 22903018
    Bande 8 - Panchromatique500 - 6801518
    Bande 9 - Cirrus1360 - 1380302.0

    Les bandes pour Landsat 7 (en bas) vs Landsat 8 (en haut). il existe plusieurs autres instruments Landsat qui fournissent des données - les plus couramment utilisés étant Landsat 5 et 7. Les spécifications de chaque instrument sont différentes. Source : USGS Landsat.

    Imagerie MODIS

    L'instrument MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer) est un autre instrument satellitaire qui collecte en continu des données sur la surface de la Terre. MODIS collecte des informations spectrales à plusieurs résolutions spatiales dont 250m, 500m et 1000m. Vous travaillerez avec les données MODIS de résolution spatiale de 500 m dans cette classe. MODIS a 36 groupes, mais en classe, vous n'apprendrez que les 7 premiers groupes.


    Développer des indicateurs de l'état des écosystèmes à l'aide de systèmes d'information géographique et de télédétection

    Les améliorations des technologies de télédétection et l'utilisation du système d'information géographique (SIG) nous permettent de plus en plus de développer des indicateurs qui peuvent être utilisés pour surveiller et évaluer l'état et le changement des écosystèmes à plusieurs échelles. Ce document présente des indicateurs aux niveaux mondial et régional développés par le World Resources Institute et des partenaires collaborateurs utilisant la télédétection et les SIG. Présentés sous forme de cartes régionales et mondiales, ces indicateurs spatiaux sont des outils de communication idéaux pour sensibiliser les différents publics à l'état des écosystèmes de la Terre. Les indicateurs spatiaux mondiaux et régionaux nous informent non seulement sur l'état actuel et les pressions sur les écosystèmes, mais aussi sur la capacité probable de l'écosystème à continuer à fournir des biens et des services aux générations futures. L'accent croissant mis sur l'intégration des informations socio-économiques et biologiques avec la télédétection et la technologie SIG ne peut qu'aider à approfondir notre compréhension et notre capacité à gérer les écosystèmes de manière plus durable.

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    20. Systèmes de télédétection actifs

    Les systèmes de télédétection que vous avez étudiés jusqu'à présent sont sensibles aux bandes visible, proche infrarouge et infrarouge thermique du spectre électromagnétique, longueurs d'onde auxquelles l'amplitude du rayonnement solaire est la plus élevée. Quickbird, WorldView, Landsat et MODIS sont tous capteurs passifs qui ne mesurent que le rayonnement émis par le Soleil et réfléchi ou émis par la Terre.

    Bien que nous ayons utilisé le scanner de documents de bureau commun comme analogie pour les instruments de télédétection tout au long de ce chapitre, l'analogie est en fait plus appropriée pour les capteurs actifs. C'est parce que les scanners de bureau doivent éclairer activement l'objet à scanner. De même, des capteurs actifs aéroportés et satellitaires projettent des longueurs d'onde particulières d'énergie électromagnétique vers la surface de la Terre, puis mesurent le temps et l'intensité des retours des impulsions. Au cours des prochaines pages, nous examinerons deux types de capteurs actifs: radar imageur et lidar.

    La détection passive des bandes visible et infrarouge présente deux inconvénients principaux. Premièrement, le rayonnement visible et proche infrarouge réfléchi ne peut être mesuré que pendant les heures de clarté. Deuxièmement, les nuages ​​interfèrent avec le rayonnement entrant et sortant à ces longueurs d'onde. Bien que le Lidar puisse être piloté la nuit, il ne peut pas pénétrer la couverture nuageuse.

    Le rayonnement à ondes longues, ou micro-ondes, est constitué de longueurs d'onde comprises entre environ un millimètre et un mètre. Les micro-ondes peuvent pénétrer les nuages, mais le Soleil et la Terre émettent si peu de rayonnement à ondes longues qu'il ne peut pas être mesuré facilement en altitude. Les systèmes radar d'imagerie active résolvent ce problème. Des capteurs actifs comme ceux à bord de l'ERS et d'Envisat de l'Agence spatiale européenne, du RISAT de l'Inde et du Radarsat du Canada, entre autres, transmettent des impulsions de rayonnement à ondes longues, puis mesurent l'intensité et le temps de trajet de ces impulsions après leur réflexion vers l'espace depuis la surface de la Terre. . La détection par micro-ondes n'est pas affectée par la couverture nuageuse et peut fonctionner de jour comme de nuit. Les données d'image et les données d'élévation peuvent être produites par la détection par micro-ondes, comme vous le verrez dans la page suivante.