Données satellitaires et surveillance de l'utilisation des terres : une revue critique

La surveillance de l'utilisation des terres est un élément essentiel de la gestion durable des terres, fournissant des informations précieuses sur la dynamique des schémas d'utilisation des terres et leurs impacts sur l'environnement. L'émergence des données satellitaires a révolutionné la surveillance de l'utilisation des terres, offrant un outil puissant pour collecter des informations précises et opportunes sur de vastes zones.

Données Satellitaires Pour La Surveillance De L'utilisation Des Terres

Types De Données Satellitaires

• Données optiques : Obtenues à partir de capteurs qui mesurent la lumière visible et proche infrarouge, fournissant des informations sur la couverture terrestre, la végétation et les zones urbaines.
• Données radar : Utilise les micro-ondes pour pénétrer les nuages et la végétation, ce qui le rend utile pour surveiller les changements d'utilisation des terres dans les zones densément végétalisées.
• Données hyperspectrales : Capture des centaines de bandes spectrales étroites, permettant une analyse détaillée des types de couverture terrestre et des espèces végétales.
• Données LiDAR : Utilise des lasers pour mesurer l'élévation de la surface de la Terre, fournissant des informations précieuses sur la topographie et l'utilisation des terres.

Avantages Et Limites

• Avantages : Les données satellitaires offrent une large couverture spatiale, des observations répétitives et la capacité de surveiller de vastes zones à des coûts relativement faibles.
• Limites : Les données satellitaires peuvent être affectées par la couverture nuageuse, les conditions atmosphériques et les limitations des capteurs, entraînant des lacunes et des incertitudes dans les données.

Acquisition Et Prétraitement Des Données

L'acquisition de données satellitaires implique la sélection de capteurs appropriés, la planification des observations et le téléchargement de données auprès des opérateurs de satellites. Le prétraitement implique des corrections radiométriques et géométriques, une correction atmosphérique et une mosaïque pour créer des ensembles de données homogènes.

Techniques De Classification De L'utilisation Des Terres

Classification Supervisée

• Vraisemblance maximale : Une méthode largement utilisée qui attribue les pixels aux classes d'utilisation des terres en fonction de leur similarité spectrale avec les échantillons d'entraînement.
• Machines à vecteurs de support : Un puissant algorithme d'apprentissage automatique qui trouve la limite de décision optimale entre les classes d'utilisation des terres.
• Forêt aléatoire : Une méthode d'apprentissage d'ensemble qui combine plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision de la classification.

Classification Non Supervisée

• Clustering k-means : Une méthode simple mais efficace qui regroupe les pixels en clusters en fonction de leur similarité spectrale.
• ISODATA : Un algorithme d'analyse de données auto-organisé itératif qui affine les clusters en fonction de propriétés statistiques.
• Fuzzy c-means : Un algorithme de clustering souple qui permet aux pixels d'appartenir à plusieurs classes avec des degrés d'appartenance variables.

Classification Basée Sur Les Objets

• Segmentation : Divise l'image en segments significatifs en fonction de la texture, de la couleur et de la forme.
• Extraction de caractéristiques : Calcule diverses caractéristiques pour chaque segment, telles que la texture, la forme et les propriétés spectrales.
• Classification : Attribue les segments aux classes d'utilisation des terres à l'aide de méthodes de classification supervisées ou non supervisées.

Méthodes D'apprentissage Profond

• Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : De puissants modèles d'apprentissage profond qui ont obtenu des résultats de pointe dans la classification de l'utilisation des terres.
• Réseaux de neurones récurrents (RNN) : Utiles pour classer des données séquentielles, telles que des séries temporelles d'images satellites.

Applications Des Données Satellitaires Dans La Surveillance De L'utilisation Des Terres

Cartographie De La Couverture Terrestre

Les données satellitaires sont largement utilisées pour créer des cartes de couverture terrestre, qui fournissent des informations sur la répartition des différents types de couverture terrestre, tels que les forêts, les terres agricoles, les zones urbaines et les plans d'eau.

Détection Des Changements D'utilisation Des Terres

Les données satellitaires permettent de détecter les changements d'utilisation des terres au fil du temps, tels que la déforestation, l'urbanisation et l'expansion agricole. Ces informations sont essentielles pour comprendre les impacts des activités humaines sur l'environnement.

Planification Et Gestion De L'utilisation Des Terres

Les données satellitaires soutiennent la planification et la gestion de l'utilisation des terres en fournissant des informations pour le zonage, la conservation et le développement des infrastructures.

Surveillance Environnementale

Les données satellitaires sont utilisées pour surveiller les changements environnementaux, tels que les impacts du changement climatique, les catastrophes naturelles et la pollution.

Surveillance Agricole

Les données satellitaires sont précieuses pour la surveillance agricole, y compris la cartographie des types de cultures, l'estimation des rendements et la gestion de l'irrigation.

Défis Et Orientations Futures

Disponibilité Et Accessibilité Des Données

• Lacunes dans les données : La couverture des données satellitaires peut être limitée par la couverture nuageuse, les calendriers d'acquisition des données et les limitations des capteurs.
• Coûts des données : L'accès aux données satellitaires à haute résolution peut être coûteux, en particulier pour les grandes surfaces.

Traitement Et Analyse Des Données

• Besoins informatiques : Le traitement de grands volumes de données satellitaires nécessite de puissantes ressources informatiques.
• Sélection de l'algorithme : Choisir l'algorithme de classification approprié pour une application spécifique peut être difficile.

Intégration Des Données Satellitaires Avec D'autres Sources De Données

• Données SIG : L'intégration de données satellitaires avec des données SIG, telles que des cartes d'utilisation des terres et des données de recensement, peut améliorer l'analyse de l'utilisation des terres.
• Enquêtes de terrain : La combinaison de données satellitaires avec des enquêtes de terrain peut améliorer la précision de la classification de l'utilisation des terres.

Tendances émergentes

• Analyse de mégadonnées : La disponibilité croissante de données satellitaires nécessite des techniques d'analyse de mégadonnées pour extraire des informations précieuses.
• Apprentissage automatique : Les algorithmes d'apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés pour la classification de l'utilisation des terres et la détection des changements.
• Cloud computing : Les plateformes de cloud computing fournissent des solutions évolutives et rentables pour traiter de grands volumes de données satellitaires.

Les données satellitaires ont révolutionné la surveillance de l'utilisation des terres, fournissant des informations précieuses pour une gestion durable des terres. L'intégration des données satellitaires avec d'autres sources de données et l'application de techniques avancées de traitement des données ont considérablement amélioré la précision et l'efficacité de la surveillance de l'utilisation des terres