Prétraitement des images

Importation et exportation de données image

Les données images sont des données raster, vous pouvez par conséquent les importer à l'aide du module r.in.gdal Sa capacité à créer une nouvelle location « à la volée » se montre particulièrement utile dans ce contexte. D'autres modules d'importation plus spécifiques existent, tels que i.in.erdas, r.in.bin, etc. En général, essayez d'abord r.in.gdal et si ça ne fonctionne pas, essayez les autres modules d'importation. Etant donné que les données d'image contiennent différentes longueurs d'onde, on les sépare souvent en différentes images qui représentent chacune une longueur d'onde (telles que rouge, vert, bleu, infrarouge, thermique, etc.)

Il existe seulement un modèle spécifique d'exportation, i.out.erdas qui, comme vous l'imaginez, vous permet de créer des fichiers ERDAS et d'exporter différents canaux. Bien sûr, vous pouvez également utiliser n'importe quel autre (module d'exportation raster) pour les images ne comportant qu'un seul canal..

Groupe d'image

Etant donné que la plupart des données images vient sous formes de multiples canaux représentant différentes longueur d'ondes, GRASS doit savoir quels sont les fichiers rasters qui correspondent à une même scène (ou image). C'est à cela que servent les groupes, et ces groupes sont créés à l'aide de i.group. Comme dit la page de manuel de ce module : « i.group permet à l'utilisateur de rassembler des couches rasters dans un groupe d'images en leur assignant des noms de sous-groupes ou d'autres groupes. Cela permet à l'utilisateur d'analyser de façon conjointe toutes les couches rasters qui composent un groupe. » Veuillez vous référer à la page du manuel pour de plus amples informations sur son utilisation.

Géoréférencement des images

En fonction de l'argent que vous investissez dans l'achat des images, vous disposerez ou pas de données géocodées. Pour n'importe quelle application, il est nécessaire d'avoir un géoréférencement, donc si vous ne pouvez pas vous l'offrir, vous devrez le faire vous-mêmes...

Si vous faîtes partie de l'aristocratie des traiteurs d'images et que vous disposez royalement de données géoréférencées, prenez du bon temps au bord de la piscine pendant que nous autres, pauvres prolos, allons bosser... à moins que vous ne souhaitiez travailler sur une autre projection que la projection initiale de vos données? Si vous avez besoin d'aide pour cela, suivez les liens indiqués au chapitrethe chapter called Projection de données. Nous autres, nous allons devoir nous retrousser les manches.

Pour pouvoir géoréférencer une image, nous avons besoin de points de recalage dont nous connaissons les coordonnées exactes dans le système de référencement utilisé. Ces points sont appelés Ground Control Points ou GCP. Si vous êtes le genre de personne qui gagne au loto, vos données contiennent probablement des GCP. Dans ce cas, r.in.gdal va stocker ces points dans un fichier POINTS et peut même les reprojeter au cours de l'importation en utilisant le paramètre « target= ». Malgré tout, la plèbe et ceux qui ont des GCP d'une précision insuffisante n'ont plus qu'à identifier eux mêmes des points. Par bonheur, GRASS va vous aider dans cette tâche.

Avant tout, vous devez regrouper vos données grâce à i.group. Une fois cela fait, identifiez la location cible (que vous avez créé en utilisant les instructions contenues dans the chapter called Préparer votre emplacement (location)) grâce à i.target. Cela sert à définir le système de projection dans lequel vous aller recaler vos données.

Les principaux outils de recalage d'image sont i.points et i.rectify[1]. Le premier vous permet de juxtaposer une des images de votre groupe[2] avec un raster déjà recalé (utilisez l'option "PLOT RASTER"). Une fonction zoom vous permet d'identifier les points avec un niveau de précision suffisant. A n'importe quel moment, vous pouvez calculer l'erreur (dite erreur RMS) pour les points saisis et par conséquent contrôler la précision atteinte.Si vous voulez utiliser une couche vecteur comme référence pour le recalage, vous pouvez utiliser le module i.vpoints.

i.rectify utilisera les points définis par i.points pour ... recaler votre image. En d'autres termes, cela géoréférence votre couche de données en liant les éléments de données contenues dans l'image aux coordonnées géographiques des points. Le module est assez intuitif, mais si vous avez encore des interrogations, consultez la page du manuel.

Couleurs

Utilisez r.colors pour redifinir la table de couleurs de vos images. Par exemple, vous pouvez vous servir du paramètre "color=grey.eq" pour étendre la plage de contraste d'une image (pratique pour les images trop sombres).

Afficher des images

Pour pouvoir afficher votre image de façon reconnaissable, vous devez créer une image couleur composite à partir de ces différents canaux. Pour obtenir une image couleur composite, il faut combiner les canaux rouge, vert et bleu. Vous disposez de deux options :

• Afficher une simple image composite avec d.rgb. Cela ne crée pas une nouvelle couche, mais affiche trois couches de façon composite.

• Créer une nouvelle couche composite. Pour cela, vous devez utiliser i.composite. C'est également très utile si vous avez besoin d'une nouvelle couche couleur composite, par exemple pour des besoins de géoréférencement ou de classification.

Pré-traitement radiométrique

De façon à éviter certain phénomènes tels que les effets dûs au relief et à l'atmosphère, mais aussi les déformations du producteur des données, vous devrez effectuer plusieurs corrections sur vos données avant toute analyse approfondie. Pour la plupart de ces corrections, vous utiliserez r.mapcalc (voir the chapter called Algèbre pour cartes raster avec r.mapcalc pour avoir des liens vers des tutoriels généraux sur ce module ainsi que la littérature spécialisée pour plus d'informations sur les techniques radiométriques).