Forest cover change detection using Landsat imagery, application in Madagascar for the year 2000-2005

1. A P P L I C A T I O N P O U R L E S A N N É E S 2 0 0 0 - 2 0 0 5
À M A D A G A S C A R
Détection du Changement de la
couverture forestière utilisant les
images LANDSAT
Andriambolantsoa RASOLOHERY
Conservation International

2. Introduction
 2 méthodes disponibles pour la
détection du changement :
 Classifier les images unes à la fois,
combiner les images classifiées, déduire
le changement.
 Combiner les images de différentes
dates en une seule image multidate,
classifier l’image multidate pour
détecter le changement.
 Nous avons adapté la deuxième
méthode pour une utilisation
facile et rapide

3. Généralité
 Landsat 5 et 7 mesurent la
lumière réfléchie dans 7 bandes
spectrales (électromagnétiques)
différentes.
 La forêt se distingue facilement
des autres couvertures végétales.
 Cette différence varie selon la
saison, luminosité, etc... Ce qui
rend la détection du changement
une tâche assez difficile.
 C’est pourquoi, on adopte la
méthode utilisant la classification
d’image multidate

4. Avantages  Plus vite : on ne fait la
classification qu’une seule fois
 Plus fiable : minimisation des
risques d’erreur d’interprétation
dues aux changement spectraux
entre deux dates.

5. Etapes principaux
 Importation des images
 Correction spatiale (co-registration)
 Couplage ou appariement des images (création
d’image multidate)
 Classification
 Validation

6. Importation
des images
Création d’une image
de 6 bandes pour
chaque date.
Bande 1 = TM1
Bande 2 = TM2
Bande 3 = TM3
Bande 4 = TM4
Bande 5 = TM5
Bande 6 = TM7
Consiste à apporter l’image Landsat
originelle (tiff ou binaire) au
format de l’environnement de
travail. Nous avons utilisé le
logiciel ERDAS IMAGINE, donc
les images ont été importé en
*.img
Les bandes TM1, TM2, TM3, TM4,
TM5 et TM7 ont été importées. La
bande TM6 laissée car ayant une
différente résolution spatiale et
n’apporte pas beaucoup à la
différentiation.

7. coregistration
Eviter les fautes
d’interprétation dues au
non alignement des
deux images
 Les images de dates différentes
sont spatialement enregistrées
l’une basée sur l’autre.
 Nécessaire car des petites
déplacements de pixels seront
interprétés comme des
changement
 Les images 2000 sont utilisées
pour bases.
 Les images 2005 enregistrées sur
les images 2000.

8. Couplage
Création du composite
12 bandes.
 Consiste à créer une image de 12
bandes spectrales avec les images
de 6 bandes.
 Bandes 1-6 correspondant à la
première date (2000)
 Bandes 7-12 correspondant à la
deuxième date (2005)

9. Classification
Visualisation simultané
des deux dates
Combinaison des bandes
4/5/3 (2000)
9/11/10 (2005)
11/5/5 (changement)
Algorithme de la
ressemblance maximum
 Visualisation :
 Les trois images doivent être visible en
même temps : première dates,
deuxième date et la composite 12
bandes
 Combinaison des bandes 4/5/3 pour la
première et deuxième date, 11/5/5 pour
(infrarouge) pour la mise en évidence
des changement.
 Création signature spectrale
 Classification utilisant la
ressemblance maximum

10. 2000 (bandes 4-5-3) 2005 (bandes 10-11-9)
Changement (11-5-5) Image classifiée

11. Validation
 Consiste a calculer les erreurs et
évaluer la fiabilité de la carte
créée.
 Erreur producteur: de la carte à la
réalité sur terrain.
 Erreur utilisateur: de la réalité sur
terrain à la carte.
 Utilisation d’autres sources
d’imageries, de préférences haute
résolution, possibilité
d’exploitation des images dans
Google Earth

12. Merci!
Andriambolantsoa Rasolohery
Conservation International
arasolohery@conservation.org