transformations-modifications dimages multispectrales
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Transformations-modifications d’images multispectrales
Les opérations mathématiques: un exemple les indices de végétation
Normalized Vegetation Index ou
NDVI= K*(PIR-ROUGE)/(PIR+ROUGE)
Indices de végétation : quelques idées d’application-densité du couvert végétal par arrondissement
Indices de végétation : quelques idées d’application-densité du couvert végétal par arrondissement
Un autre exemple: les rapports de bandes
Un autre exemple: les rapports de bandes
PIR : ETM+4 IROC1 : ETM+5
Rapport ETM+4 sur ETM+5
Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates
1988
1990
Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates
DIFXS1(VERT)=127+XS1(1990)-XS1(1988)
Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates
DIFXS2(ROUGE)=127+XS2(1990)-XS2(1988)
Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates
DIFXS3(PIR)=127+XS3(1990)-XS3(1988)
Un autre exemple: la différence des bandes --- surtout utilisée pour la détection des changements avec des images multi-dates
COMPOSÉ COULEUR: DIFXS1—ROUGE; DIFXS2---VERT; DIFXS3---PIR
Quelques exercices
Quelques exercices
Les composantes principales
• ….Un rappel des notions statistiques
p(x
x) exp
1
2
1
2
2
Les composantes principales
• ….Un rappel des notions statistiques
p(x x xN
T ) exp
1
2
1
2212
1
Les composantes principales
• ….Un rappel des notions statistiques
sN
x x x xiji
in
Nj
jn n
1
1
rs
s sij
ij
i j
2 2
Les composantes principales• ….Un rappel des notions statistiques
x 70.6 28.8 29.8 36.7 55.7 28.2
TM1 TM2 TM3 TM4 TM5 TM6
TM1
47.65
TM2
24.76 15.70
TM3
35.71 20.34 31.91
TM4
12.45 8.27 12.01 20.56
TM5
34.71 23.79 38.81 22.30 114.89
TM6
30.46 18.70 30.86 12.99 60.63 44.92
Matrice de variance-covariance
Les composantes principales• ….Un rappel des notions statistiques
Composantes principales (variance selon ses axes=valeurs propres)…
Ellipse de probabilité constante
Les composantes principales• ….La transformation: Rotation des axes
Vecteurs propres
Donc on part de la matrice de variance-covariance, on trouve ses valeurs propres et à partir des ces valeurs propres on calcule les vecteurs propres. À partir des ces derniers nous opérons la transformation des valeurs de l’image originale
Les composantes principales: un exemple: Landsat ETM+
3 premières Composantes principales
Les composantes principales: un exemple: Landsat ETM+
Calculs à l’intérieur du masque
Les composantes principales: un exemple: Landsat ETM+
Channel Mean Deviation
1 74.7911 16.4062
2 61.4148 17.1485
3 51.2282 27.5069
4 98.2576 31.1294
5 88.0108 31.7703
6 52.5936 31.4314
Les composantes principales: un exemple: Landsat ETM+
Eigenchannel Eigenvalue Deviation %Variance
1 2975.8875 54.5517 69.43%
2 1183.9803 34.4090 27.62%
3 100.4680 10.0234 2.34%
4 15.4482 3.9304 0.36%
5 6.9089 2.6285 0.16%
6 3.5029 1.8716 0.08%
Les composantes principales: un exemple: Landsat ETM+
Eigenvectors of covariance matrix (arranged by rows):
0.26994 0.30076 0.47963 -0.00602 0.53021 0.57050
0.14326 0.06524 0.21380 -0.89785 -0.34963 0.03354
-0.48328 -0.40850 -0.37532 -0.36806 0.47184 0.31717
-0.24083 -0.20121 0.11782 0.23552 -0.60335 0.68420
0.66311 0.02006 -0.67950 -0.01820 -0.06396 0.30617
-0.41873 0.83518 -0.32829 -0.05055 -0.07666 0.10455
Les composantes principales: un exemple: Landsat ETM+
Scaling Information:
Eigen Output -----Unscaled----- Deviation Midpoint Scale
Channel Channel Min Max Range Factor
1 7 -139.321 408.347 3.00 127.500 0.782
2 8 -128.424 120.870 all 127.500 1.000
3 9 -353.465 135.908 all 127.500 1.000
4 10 -109.360 121.895 all 127.500 1.000
5 11 -109.074 78.016 all 127.500 1.000
6 12 -60.543 56.278 all 127.500 1.000
Les composantes principales: un exemple: Landsat ETM+
Les composantes principales: un exemple: Landsat ETM+
Les composantes principales: un exemple: Landsat ETM+
Quelques exercices
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