In Bakaniko/notesSIGR2021: Notes from SIGR 2021 thematic school

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  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

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Plusieurs types

• images satellitaires
• produits (NDVI, population, élévation)

Images satellitaires : - plusieurs bandes - différentes résolutions spectrales

Valeurs: - classification : CLC - numériques : altimétrie

Réflexion sur le poids des images: adapter le type (logique, int8, int64, signé, non signé)

intérêts

• structure données simples
• topoligie implicite
• information spatiale continue, souvent récoltée à distance et globalement. étude de la Variation spatiale à des échelles fines
• information figée dans le temps + répétitivité (dynamiques)
• caractère multispectral (bandes/couches)
• multidimensionnel (hauteur/profondeur, temps)
• plusieurs thématiques pour une même image
• relative facilité des traitements

Mais volume des données non négligeable

Reproductibilité

• homogénéité dans la production des données (produits globaux), harmonisation minime
• correction atmosphérique
• correction topographique et projection : ortho-rectifiés
• données souvent accessibles
• via des plateformes (Earth Explorer, Sentinel Hub, Google Earth Engine)
• via des outils d'extraction pour certains formats (ncdf)
• via certains packages R ({raster}, {modisTSP}, {sen2r})
• nombreux formats ouverts (geoTIFF, ascii, jp2 (Jpeg2000), gpkg-raster, coverageJSON), array (tableaux de données multidumensionnelles) : ncdf, hdf, grib
• des librairies C, communes à plusieurs langages (GDAL,...)

Sous R, 3 packages

{raster}

Robert Hijmans

Documentation importante (250 pages)

{stars}

Edzer Pebesma

• Datacubes spatio-temporels
• syntax proche de celle de {sf}
• efficace avec les fichiers ncdf
• encore peu présent dans la communauté

{terra}

Robert Hijmans

• Modernisation du code de {raster}
• documentation riche

Choix d'un package

• si habitudes avec {raster} => {terra}
• si nouveau et/ou habitué {sf}/{tidyverse} => {stars}

Traitements d'image raster

Lecture

• GDALInfo() : info sur le fichier

à vérifier: - taille : object.size() - chargement en mémoire : inMemory()

• {raster} : raster()
• un seule bande
• brick() permet de lire toutes les couches
• {terra}:
• rast()
• charge toutes les bandes
• {stars}
• read_stars

opérations

• dimensions
• étendiue
• résolution
• projection
• visualisation
• histogramme des valeurs
• parfois améliorations des contrastes (streching)

Modification de la zone d'études

(re)projection

Prise de la valeur - plus proche voisin (du centroid du pixel) - bilinéaire (moyenne des 4 plus proches voisins)

raster::projectRaster()/terra::project()/stars::st_transform()

Découpage et masque

• crop() : BBOX
• mask() : emprise exacte

agrégation / désagrégation

Fusion (merge) et mosaïque

Opérations locales

Opérations pixel à pixel

• reclassiifcation
• créer des masques raster ("1"/"0")
• calculatrice raster / matriciel
• gestion des données manquantes
• calcul d'indices (NDVI)
• terra::calc()

Opérations focales

un pixel et son entourage

• filtres
• exemple sur les rasters d'altitude

Opérations zonales ou globales

ensemble du raster ou par zones

Opérations des images satellites

• amélioration pour aider à l'interprétation
• traitements physiques (signal -> propriété physique)
• réalisation de zonages
• approche pixel
• approche zonale
• approche objet (identification des objets puis traitements statistiques)
• classification non-supervisée
• classification ascendante hiérachique
• k-means
• classification supervisée

Cartographie - visualisation

Nombreux packages: - {raster} avec plot() - {stars} : agrégation en amont qui permet d'accélérer - {sp} avec spplot() - {rasterVis} - {leaflet} : problème de projection, rasters lourds - {tmap} - {rayshader} - {mapview}

Bakaniko/notesSIGR2021 documentation built on Dec. 17, 2021, 10:45 a.m.