Créer des couches d’imagerie tuilée en ligne et les ajouter à une carte Web

Attention :

Ce didacticiel utilise Map Viewer Classic. Map Viewer Classic est le prédécesseur de Map Viewer. Certaines fonctionnalités ne sont pas encore disponibles dans Map Viewer. Il est recommandé d’utiliser Map Viewer Classic pour le processus suivant jusqu’à ce que ce dernier soit pris en charge dans une version ultérieure de Map Viewer.

Pour évaluer les dommages provoqués dans les champs de maïs de la région de Taber et de Barnwell, vous allez utiliser l’imagerie satellite. Le scénario part du principe que vous détenez cette imagerie sur votre ordinateur local et que vous voulez effectuer votre analyse dans ArcGIS Enterprise. Une fois l’imagerie obtenue, vous allez créer des couches d’imagerie tuilée en ligne, afficher les couches dans une carte Web, modifier la combinaison des bandes et les examiner visuellement.

Télécharger les images

Vous allez d’abord télécharger un fichier contenant cette imagerie pour l’avoir à disposition sur votre ordinateur local.

  1. Téléchargez le dossier compressé Corn_Fields_Imagery.zip.
  2. Recherchez le fichier téléchargé Corn_Fields_Imagery.zip sur votre ordinateur.
    Remarque :

    Selon votre navigateur Web, vous avez peut-être été invité à choisir l'emplacement du fichier avant de lancer le téléchargement. Par défaut, la plupart des navigateurs téléchargent les fichiers dans le dossier Downloads (Téléchargements) de votre ordinateur.

  3. Cliquez avec le bouton droit sur le fichier Corn_Fields_Imagery.zip à extraire et choisissez un emplacement de destination facile d’accès, par exemple votre dossier Documents.
  4. Ouvrez le dossier Corn_Fields_Imagery extrait pour l’examiner.

    Le dossier contient deux images TIFF géoreferencées, Before_Storm.tif et After_Storm.tif, ainsi que leurs fichiers auxiliaires. Les images ont été prises les 4 et 8 août 2019, avant et après la tempête de grêle survenue dans la région de Taber et de Barnwell à Alberta.

    Contenu du dossier

    Remarque :

    Une image TIFF géoréférencée inclut plusieurs fichiers auxiliaires (.tfw, .tif.aux.xml et .tif.xml) qui apportent des informations sur le système de coordonnées ainsi que d’autres éléments utiles pour afficher convenablement l’image.

    Les deux images sont de l’imagerie satellite PlanetScope produite par une firme d’observation de la Terre, Planet Labs. PlanetScope consiste en une constellation de 120 satellites et permet de prendre chaque jour de nouvelles images de n’importe quel endroit de la Terre.

    Voici ci-dessous un aperçu des images : Before_storm.tif à gauche et After_storm.tif à droite.

    Aperçu des deux images

    Vous les visualiserez par vous-même plus tard au cours du didacticiel.

Dans cette section, vous avez téléchargé l’imagerie de manière à ce qu’elle soit disponible sur votre bureau. Vous êtes maintenant prêt à démarrer le workflow à proprement parler.

Créer des couches d’imagerie tuilée en ligne

Vous allez maintenant charger les deux images dans ArcGIS Enterprise en créant des couches d’imagerie tuilée en ligne.

  1. Connectez-vous à votre compte d’organisation ArcGIS.
    Remarque :

    Si vous ne disposez pas d’un compte d’organisation, consultez les options disponibles pour accéder aux logiciels.

    Ce didacticiel utilise Map Viewer Classic.

  2. Ouvrez votre ArcGIS Enterprise. Dans la barre supérieure, cliquez sur Sign In (Se connecter) et connectez-vous à votre compte ArcGIS Enterprise.
  3. Sur le ruban supérieur, cliquez sur Content (Contenu).

    Bouton Content (Contenu)

  4. Cliquez sur New item (Nouvel élément).

    Bouton New item (Nouvel élément)

  5. Dans la fenêtre New item (Nouvel élément), cliquez sur Imagery Layer (Couche d’imagerie).

    Bouton Couche d’imagerie

  6. Pour Choose a layer configuration based on your imagery (Choisir une configuration de couche en fonction de l’imagerie), sélectionnez Multiple Imagery Layers (Multiples couches d’imagerie).

    Option Multiple Imagery Layers (Multiples couches d’imagerie)

    Remarque :

    Cette option permet de charger plusieurs images, en une seule opération, en créant une couche par image.

  7. Cliquez sur Next (Suivant). Pour Select input imagery (Sélectionner la couche d’imagerie en entrée), cliquez sur Browse (Parcourir). Dans la fenêtre Open (Ouvrir), accédez au dossier Corn_Fields_Imagery téléchargé. Appuyez sur Ctrl+A pour sélectionner tous les fichiers de la liste et cliquez sur Open (Ouvrir).

    Tous les fichiers sont sélectionnés.

    Le chargement des fichiers commence. Vous pouvez surveiller la progression dans la colonne Upload status (Statut de chargement).

    Statut de chargement

    Lorsque tous les fichiers sont chargés à 100%, vous définirez un modèle de titre.

    Comme vous chargez plusieurs images à la fois, vous pouvez définir un préfixe et un suffixe communs qui s’appliqueront à toutes les images du lot. Cela permet de faciliter la reconnaissance et la récupération d’images dans votre compte ArcGIS Enterprise.

  8. Cliquez sur Next (Suivant). Pour Title (Titre), cliquez sur Define titles (Définir les titres).

    Bouton Define titles (Définir les titres)

  9. Dans la fenêtre Define the title template for imagery layers (Définir le modèle de titre pour les couches d’imagerie), dans le champ Prefix (Préfixe), saisissez Corn_Fields_.

    Vous allez également ajouter un suffixe contenant vos initiales.

    Remarque :

    Comme vous créez une couche d’imagerie ou de classe d’entités dans ArcGIS Enterprise, vous devez vous assurer que son nom est unique dans votre organisation. Dans ce didacticiel, vous allez ainsi ajouter vos initiales à la fin de chaque nouvelle couche. Le didacticiel utilise YN en guise d’exemple (initiales de Your Name). Vous pouvez, bien entendu, les adapter à votre propre nom. Par exemple, si votre nom est Jane Smith, vous utiliserez les initiales JS.

  10. Dans le champ Suffix (Suffixe), saisissez _YN. Cliquez sur Apply (Appliquer).

    Préfixe et suffixe ajoutés au titre.

    Toutes les images chargées auront les mêmes préfixe et suffixe, par exemple, Corn_Fields_Before_Storm_YN.

  11. Saisissez les informations restantes concernant les images :
    • Dans Tags (Balises), saisissez Agriculture, Imagery, Damage Assessment (Agriculture, Imagerie, Évaluation des dommages) et appuyez sur Entrée.
    • Dans Summary (Résumé), saisissez Imagery for the Taber-Barnwell, Alberta region (Imagerie de la région de Taber-Barnwell, Alberta).
    • Pour Save in folder (Enregistrer dans le dossier), acceptez l’emplacement proposé par défaut ou choisissez le dossier de votre choix dans votre compte ArcGIS Enterprise.

    Fenêtre de la couche d’imagerie tuilée

  12. Cliquez sur Create (Créer).

    Le processus est effectué.

  13. Sur le ruban supérieur, cliquez sur Content (Contenu).
  14. Sous Folders (Dossiers), le cas échéant, cliquez sur All My Content (Tout mon contenu) ou sur le dossier spécifique dans lequel vous voulez stocker l’imagerie.

    Dossier All My Content (Tout mon contenu)

    Les deux couches d’image figurent en tête de la liste recensant le contenu.

    Deux couches d’image dans la page Content (Contenu).

Dans cette section, vous avez créé deux couches d’imagerie tuilée en ligne. Vous allez ensuite créer une carte Web et y afficher les deux couches d’imagerie.

Créer une carte Web avec des couches d’imagerie tuilée

Vous allez créer une carte Web et y ajouter les deux couches d’imagerie. Vous explorerez ensuite les deux couches.

  1. Sur le ruban, cliquez sur Map (Carte).

    Bouton Carte

    Remarque :

    Selon vos paramètres organisationnels et utilisateur, il est possible que vous ayez ouvert Map Viewer ou Map Viewer Classic. ArcGIS Enterprise propose deux Map Viewers pour afficher, utiliser et créer des cartes. Pour obtenir plus d’informations sur les visionneuses de carte disponibles et savoir celle qu’il convient d’utiliser, consultez la FAQ.

    Ce didacticiel utilise Map Viewer Classic.

  2. Si nécessaire, sur la barre d’outils supérieure, cliquez sur Open in Map Viewer Classic (Ouvrir dans le Map Viewer Classic).

    Une nouvelle carte s’ouvre dans Map Viewer Classic.

    Carte initiale

  3. Dans la barre latérale, cliquez sur Content (Contenu).

    Bouton Content (Contenu) dans Map Viewer Classic

    Pour le moment, la carte contient seulement la couche de fond de carte Topographic (Topographie).

  4. Sur le ruban, cliquez sur Add (Ajouter) et choisissez Search for Layers (Rechercher des couches).

    Option de menu Search for Layers (Rechercher des couches)

  5. Dans la fenêtre de recherche de contenu, assurez-vous que My Content (Mon contenu) est sélectionné. Dans la barre de recherche, saisissez Corn_Fields et appuyez sur Entrée.

    Les deux couches d’imagerie que vous avez créées s’affichent dans la liste de résultats.

    Recherche de Corn_Fields

  6. Dans la liste de résultats, pour Corn_Fields_Before_Storm_, cliquez sur Add (Ajouter).

    Ajoutez Corn_Fields_Before_Storm_YN à la carte.

    La couche est ajoutée à la carte, même si vous ne pouvez pas la voir du fait d’un faible facteur de zoom arrière. Vous allez ajouter la seconde couche et effectuez un zoom avant.

  7. Dans la liste des résultats, pour Corn_Fields_After_Storm_, cliquez sur Add (Ajouter).
  8. Cliquez sur Back (Revenir) pour retourner à la fenêtre Contents (Contenu).

    Bouton Retour

    Dans la fenêtre Contents (Contenu), les deux couches d’imagerie sont répertoriées.

    Les deux couches d’imagerie dans la fenêtre Contents (Contenu)

    Remarque :

    Même si le nom des couches d’imagerie comporte des traits de soulignement (_), dans la fenêtre Contents (Contenu), il apparaît sans les traits de soulignement.

  9. Pointez sur Corn Fields Before Storm (Champs de maïs avant l’orage), cliquez sur More options (Autres options) et sélectionnez Zoom to (Zoom sur).

    Option de menu Zoom to (Zoom sur)

    La carte effectue un zoom avant sur l’étendue de la région de Taber-Barnwel. La couche d’imagerie supérieure, Corn Fields After Storm (Champs de maïs après l’orage), est visible.

    Vue initiale de l’imagerie sur la carte

    Vous allez renommer les couches en supprimant vos initiales (par exemple, YN) pour plus de lisibilité.

    Remarque :

    Dans une carte Web , il est possible de renommer comme bon vous semble toutes les couches sans que cela ait de répercussions sur les données sous-jacentes.

  10. Dans la fenêtre Contents (Contenu), pointez sur Corn Fields Before Storm YN, cliquez sur More options (Autres options) et sélectionnez Rename (Renommer).

    Option de menu Rename (Renommer)

  11. Dans la fenêtre Rename, renommez Corn_Fields_Before_Storm_YN en Corn_Fields_Before_Storm et cliquez sur OK.

    Fenêtre Rename (Renommer)

    Dans la fenêtre Contents (Contenu), la couche apparaît comme Corn Fields Before Storm.

    Couche Corn Fields Before Storm dans la fenêtre Contents (Contenu)

  12. De même, renommez Corn Fields After Storm YN en Corn Fields After Storm.
    Remarque :

    Dans le reste de ce didacticiel, la nécessité de rendre chaque couche unique avec des initiales de style YN et la possibilité de renommer les couches pour améliorer la clarté ne seront pas rappelées. Ces principes sont cependant applicables à toute nouvelle couche générée.

    Vous allez maintenant comparer les deux images.

  13. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cochez et décochez la case de la couche Corn Fields After Storm pour activer et désactiver la couche. Sur la carte, observez les différences entre les deux couches d’images.

    Désactivez la couche Corn Fields After Storm.

    Sur l’image Corn Fields Before Storm, de nombreux champs sont visibles ; bon nombre d’entre eux sont de forme circulaire, mais certains sont rectangulaires. Les champs ont tendance à être d’un vert intense ou foncé, car en août, avant la tempête, de nombreuses récoltes arrivent à maturité.

    À première vue, l’image Corn Fields After Storm présente des tons un peu plus clairs à certains endroits. En particulier, des traces présentant des tons clairs semblent traverser l’image selon un axe nord-ouest/sud-est. Il est cependant difficile à ce stade d’obtenir des informations plus précises sur les dommages provoqués par la grêle.

Dans cette section, vous avez créé une carte Web et y avez ajouté les deux couches d’imagerie. Vous avez ensuite exploré les deux couches.

Modifier la combinaison de canaux pour utiliser des couleurs naturelles

Vous allez maintenant améliorer l’affichage de l’image et enregistrer la carte.

Avant de pousser plus loin l’analyse, il est nécessaire que mieux comprendre ce que vous voyez et d’apporter des modifications à l’affichage de l’image. Les deux images sont multispectrales, c’est-à-dire qu’elles contiennent des bandes spectrales distinctes :

  • Bleu (Band_1)
  • Vert (Band_2)
  • Rouge (Band_3)
  • Proche infrarouge (Band_4)
Remarque :

La lumière Proche infrarouge est invisible à l’œil humain mais est souvent capturée par les capteurs d’imagerie satellite et aérienne. Elle est utile dans deux nombreuses applications, comme vous le verrez par la suite au cours de didacticiel.

Les bandes peuvent être combinées de différentes manières et affichées via les canaux rouge, vert et bleu pour générer une image composite. Actuellement, les bandes sont affectées aux canaux RVB dans un ordre par défaut :

  • Rouge : Band_1 ou bleu
  • Vert : Band_2 ou vert
  • Bleu : Band_3 ou rouge
  • La bande proche infrarouge (Band_4) n’est pas affichée.

L’ordre n’est pas particulièrement judicieux : vous allez le modifier pour former des images composites en couleurs naturelles se rapprochant de la manière dont nous percevons les couleurs. Par exemple, les zones de sol nu qui apparaissent actuellement dans des tons bleu-gris apparaîtront dans des tons de brun plus naturels.

Sol nu apparaissant dans des tons bleu-gris dans l’image Corn Fields Before Storm

Vous allez commencer par l’image Corn Fields Before Storm.

  1. Dans la fenêtre Contents (Contenu), décochez la case de la couche Corn Fields After Storm pour désactiver la couche. Assurez-vous que Corn Fields Before Storm est activé.
  2. Dans la fenêtre Contents (Contenu), pointez sur Corn Fields Before Storm, cliquez sur More options (Autres options) et sélectionnez Image Display (Affichage des images).

    Option de menu Image Display (Affichage des images)

  3. Dans la fenêtre Image Display (Affichage des images), sous RGB composite (Composition colorée RVB), choisissez les valeurs suivantes :
    • Cliquez sur la flèche vers le bas en regard de Band_1 et choisissez Band_3.
    • Cliquez sur la flèche vers le bas en regard de Band_3 et choisissez Band_1.

    Changez les bandes.

    Cette nouvelle combinaison de bandes affiche la bande rouge via le canal rouge, la bande verte via le canal vert et la bande bleue via le canal bleu.

  4. Cliquez sur Appliquer, puis sur Fermer.

    L’image Corn Fields Before Storm est actualisée pour s’afficher dans des couleurs naturelles. À présent, le sol nu en marron apparaît de manière flagrante.

    Corn Fields Before Storm en couleurs naturelles.

    De même vous allez mettre à jour l’affichage Corn Fields After Storm.

  5. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cochez la case de la couche Corn Fields After Storm pour activer la couche.
  6. Dans la fenêtre Contents (Contenu), pointez sur Corn Fields After Storm, cliquez sur More options (Autres options) et sélectionnez Image Display (Affichage des images).
  7. Dans la fenêtre Image Display (Affichage des images), sous RGB composite (Composition colorée RVB), mettez à jour la couche pour lire Band_3, Band_2 et Band_1. Cliquez sur Appliquer, puis sur Fermer.

    Vous pouvez maintenant inspecter les images avant et après la tempête et les observer en couleurs naturelles.

  8. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cochez et décochez la case à côté de la couche Corn Fields After Storm pour activer et désactiver la couche et observez les différences entre les deux couches.

    Vous allez ensuite enregistrer la carte.

  9. Sur le ruban, cliquez sur Enregistrer et choisissez Enregistrer.

    Bouton Enregistrer

  10. Dans la fenêtre Save Map (Enregistrer la carte), saisissez ce qui suit :
    • Dans Title (Titre), tapez Hail Damage in corn fields (Dommages causés par la grêle dans les champs de maïs).
    • Dans Tags (Balises), saisissez Agriculture, Imagery, Damage Assessment (Agriculture, Imagerie, Évaluation des dommages) et appuyez sur Entrée.
    • Pour Summary (Résumé), saisissez Assessment of the damage caused by a hail storm to corn fields in the Taber - Barnwell region (Évalation des dommages causés par une tempête de grêle dans les champs de maïs de la région de Taber - Barnwell) ou un résumé plus détaillé de votre choix.
    • Pour Save in folder (Enregistrer dans le dossier), acceptez l’emplacement proposé par défaut ou choisissez le dossier de votre choix.

    Fenêtre Save Map (Enregistrer la carte)

  11. Cliquez sur Enregistrer la carte.

Dans ce module, vous avez créé des couches d’imagerie tuilée en ligne, affiché les couches dans une carte Web, modifié la combinaison des bandes et avez examiné les couches visuellement.


Analyse des changements avec l’indice SAVI

Dans ce module, vous allez procéder à l’analyse des changements pour évaluer les dommages causés par la tempête de grêle. Vous allez appliquer l’indice SAVI à une image pré-tempête et à une image post-tempête pour détecter la présence de végétation et mesurer son état. Vous calculerez ensuite la différence entre les deux couches SAVI pour mesurer la quantité de végétation saine qui a été perdue. Enfin, vous extrairez la perte moyenne de végétation saine dans chaque champ cultivé.

Avant toute chose, vous allez découvrir l’utilité des bandes rouge et proche infrarouge en matière d’évaluation de l’état sanitaire de la végétation.

Comprendre l’état sanitaire de la végétation et le réfléchissement

Pour détecter la présence de la végétation et évaluer son état, vous pouvez utiliser les bandes rouge et proche infrarouge (NIR) d’une image multispectrale.

  • Dans la végétation saine, la chlorophylle absorbe la majeure partie de la lumière dans la bande rouge et l’utilise pour la photosynthèse, et en reflète donc une infime partie.
  • La structure cellulaire de la végétation saine reflète fortement la lumière NIR.

Puisque le capteur satellitaire capture la quantité de lumière reflétée dans les différentes bandes, les valeurs d’un pixel d’image indiquant une végétation saine sont généralement faibles dans la bande rouge et élevées dans la bande NIR. Cet aspect est illustré dans le diagramme de profil spectral ci-dessous. Par contraste, la végétation éprouvée ou mourante absorbe moins de lumière rouge (et donc en reflète plus) et reflète moins de lumière NIR. Le diagramme indique également qu’un pixel représentant le sol nu refléterait encore plus de lumière rouge et moins de lumière NIR.

Diagramme de réflectance

En mesurant le ratio entre les bandes rouge et NIR sur une image satellite pour chaque pixel, vous pouvez détecter la présence de végétation sur le sol et mesurer son état sanitaire. C’est ce que vous allez faire avec l’indice SAVI.

Remarque :

Ce type d’analyse s’effectue au niveau du pixel ou de la cellule.

Les images TIFF satellite, comme celles que vous utilisez au cours de ce didacticiel, sont des rasters. Un raster correspond à des données représentées sous forme d’une grille de cellules, ou pixels.

Exemple de grille raster

Lorsque vous effectuez une analyse raster, vous calculez les valeurs pour chaque cellule présente dans le raster. En savoir plus sur les données raster.

Appliquer l’indice SAVI

Vous allez utiliser l’indice de végétation ajusté aux sols (SAVI), mesurant l’écart entre les bandes rouge et infrarouge, pour évaluer la santé des plantes dans les images pré-tempête et post-tempête.

Remarque :

Un indice spectral combine différentes bandes spectrales via une formule mathématique, généralement en calculant un type de ratio. La sortie résultante constitue une nouvelle couche raster.

Une valeur SAVI plus élevée indique une présence plus importante de végétation saine. Voici la formule de l’indice SAVI :

SAVI = ((NIR - Red) / (NIR + Red + L)) * (1 + L)

Remarque :

L’indice SAVI est une amélioration par rapport à l’indice NDVI plus classique.

Le facteur L de la formule est ajouté pour minimiser l’influence de la variation de la luminosité du sol, avec une valeur par défaut de 0,5. La valeur SAVI finale varie de -1,5 à +1,5 (lorsque L=0,5).

Dans ArcGIS Enterprise, vous pouvez calculer l’indice SAVI à l’aide de la fonction Band Arithmetic (Arithmétique de bande) figurant parmi les 150 fonctions raster fournies.

Vous allez d’abord appliquer l’indice SAVI à l’image Corn Fields Before Storm à l’aide de la fonction raster Band Arithmetic (Arithmétique de bande).

  1. Sur le ruban, cliquez sur Analyse. Dans la fenêtre Perform Analysis (Effectuer une analyse), cliquez sur Raster Analysis (Analyse raster).

    Option Raster Analysis (Analyse raster)

  2. Dans la fenêtre Raster Analysis (Analyse raster), cliquez sur Browse Raster Function Templates (Parcourir les modèles de fonction raster).

    Bouton Parcourir les modèles de fonction raster

  3. Dans la fenêtre Custom Analysis Tools and Raster Functions (Fonctions raster et outils d’analyse personnalisés), dans la zone de recherche, saisissez Arithmetic (Arithmétique).

    Recherche de la fonction arithmétique

  4. Dans la liste des résultats, dans Band Arithmetic (Arithmétique de bande), cliquez sur Select (Sélectionner).

    Bouton Select (Sélectionner) pour Band Arithmetic (Arithmétique de bande)

    La fonction raster Band Arithmetic (Arithmétique de bande) s’ouvre dans la fenêtre latérale.

  5. Saisissez les valeurs de paramètre Band Arithmetic (Arithmétique de bande) suivantes :
    • Sous Select the input data and set parameters (Sélectionner les données en entrée et définir les paramètres), dans Raster, sélectionnez Corn_Fields_Before_Storm.
    • Dans Method (Méthode), sélectionnez SAVI.
    • Dans Band Indexes (Indices de bande), saisissez B4 B3 0.5.
    • Sous Result layer name (Nom de la couche de résultat), entrez SAVI Before.
    • Dans Save result in (Enregistrer le résultat dans), choisissez un dossier ou laissez le dossier par défaut.
    • Décochez Use current map extent (Utiliser l’étendue courante de la carte).
    Remarque :

    Dans le paramètre Band Indexes (Indices de bande), la saisie de B4 B3 0.5 indique que la formule SAVI doit utiliser la Bande 4 et la Bande 3 dans votre image qui correspondent aux bandes proche infrarouge et rouge, ainsi que la valeur 0,5 pour le facteur de correction de la luminosité du sol.

    Paramètres de la fonction Arithmétique de bande

  6. Cliquez sur Show Preview (Afficher l’aperçu).

    Afficher l'aperçu

    Au bout de quelques instants, l’aperçu apparaît. L’aperçu étant satisfaisant, vous allez passer à l’exécution de l’outil pour générer une couche de résultat.

  7. Cliquez sur Run Analysis (Exécuter l’analyse).

    Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît dans la fenêtre Contents (Contenu) et sur la carte.

    Couche SAVI Before

  8. Sur la carte, étudiez la nouvelle couche.

    Couche SAVI Before sur la carte

    Les zones en blanc ou en gris clair représentent une végétation saine. Les zones plus foncées représentent une végétation en mauvais état ou morte, ou encore un sol dénudé.

    Remarque :

    Contrairement à l’image satellite d’origine, la couche raster SAVI n’est pas une couche multibande. Chaque cellule raster contient exactement une valeur SAVI numérique qui mesure le statut de végétation saine à cet emplacement.

    Vous allez également appliquer l’indice SAVI à Corn Fields After Storm.

  9. Sur le ruban, cliquez sur Analyse. Dans la fenêtre Perform Analysis (Effectuer une analyse), cliquez sur Raster Analysis (Analyse raster). Dans la fenêtre Raster Analysis (Analyse raster), cliquez sur Browse Raster Function Templates (Parcourir les modèles de fonction raster).
  10. Dans la fenêtre Custom Analysis Tools and Raster Functions (Fonctions raster et outils d’analyse personnalisés), dans la zone de recherche, saisissez Arithmetic (Arithmétique). Dans la liste des résultats, dans Band Arithmetic (Arithmétique de bande), cliquez sur Select (Sélectionner).

    La fonction raster Band Arithmetic (Arithmétique de bande) s’ouvre dans la fenêtre latérale.

  11. Saisissez les valeurs de paramètre Band Arithmetic (Arithmétique de bande) suivantes :
    • Sous Select the input data and set parameters (Sélectionner les données en entrée et définir les paramètres), dans Raster, sélectionnez Corn_Fields_After_Storm.
    • Dans Method (Méthode), sélectionnez SAVI.
    • Dans Band Indexes (Indices de bande), saisissez B4 B3 0.5.
    • Sous Result layer name (Nom de la couche de résultat), entrez SAVI After.
    • Dans Save result in (Enregistrer le résultat dans), choisissez un dossier ou laissez le dossier par défaut.
    • Décochez Use current map extent (Utiliser l’étendue courante de la carte).

    Paramètres de la fonction Arithmétique de bande pour SAVI After

  12. Cliquez sur Run Analysis (Exécuter l’analyse).

    Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît dans la fenêtre Contents (Contenu) et sur la carte.

    Couche SAVI After

    Vous allez comparer les deux couches SAVI.

  13. Dans la fenêtre Contents (Contenu), activez et désactivez la couche SAVI After YN pour la comparer à la couche SAVI Before.

    Les deux couches SAVI côte à côte
    SAVI Before (à gauche) et SAVI After (à droite).

    Davantage de champs sont représentés dans des tons foncés après la tempête, ce qui signifie qu’ils ont des valeurs SAVI moins élevées et une moindre quantité de végétation saine. Cependant, il reste difficile de savoir si certains champs ont été plus affectés par la tempête que d’autres. Vous allez ensuite calculer la différence entre les deux couches SAVI pour mesurer plus précisément le changement survenu dans la végétation.

  14. Sur le ruban, enregistrez la carte.

Dans cette section, vous avez appliqué l’indice de végétation SAVI aux images avant et après pour mesurer la santé de la végétation dans chacune d’elles.

Calculer le changement entre les deux couches SAVI

Vous voulez maintenant mesurer le changement de végétation provoqué par la tempête. Vous allez calculer la différence entre les deux couches SAVI à l’aide de la fonction raster Compute Change (Calculer les changements). Pour chaque cellule raster, la valeur SAVI dans SAVI After sera soustraite de la valeur figurant dans SAVI Before. Une valeur résultante positive indiquera une perte de végétation saine.

  1. Sur le ruban, cliquez sur Analyse. Dans la fenêtre Perform Analysis (Effectuer une analyse), cliquez sur Raster Analysis (Analyse raster). Dans la fenêtre Raster Analysis (Analyse raster), cliquez sur Browse Raster Function Templates (Parcourir les modèles de fonction raster).
  2. Dans la fenêtre Custom Analysis Tools and Raster Functions (Fonctions raster et outils d’analyse personnalisés), dans la zone de recherche, saisissez Compute Change (Calculer les changements). Dans la liste des résultats, dans Compute Change (Calculer les changements), cliquez sur Select (Sélectionner).

    Recherche de la fonction Calculer les changements.

    La fonction raster Compute Change (Calculer les changements) s’ouvre dans la fenêtre latérale.

  3. Saisissez les valeurs de paramètre Compute Change (Calculer les changements) suivantes :
    • Sous Select the input data and set parameters (Sélectionner les données en entrée et définir les paramètres), dans From Raster (Raster d’origine), sélectionnez SAVI_After.
    • Dans Raster, sélectionnez SAVI_Before.
    • Dans Compute Change Method (Mode de calcul du changement), contrôlez que Difference (Différence) est sélectionné.
    • Sous Result layer name (Nom de la couche de résultat), entrez Loss of healthy vegetation (Perte de végétation saine).
    • Dans Save result in (Enregistrer le résultat dans), choisissez un dossier ou laissez le dossier par défaut.
    • Décochez Use current map extent (Utiliser l’étendue courante de la carte).

    Paramètres du calcul des changements

  4. Cliquez sur le bouton bascule Show Preview (Afficher l’aperçu).

    Au bout de quelques instants, l’aperçu apparaît et paraît satisfaisant.

  5. Cliquez sur Run Analysis (Exécuter l’analyse).

    Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît dans la fenêtre Contents (Contenu) et sur la carte.

    Couche Loss of healthy vegetation dans la fenêtre Contents (Contenu)

  6. Sur la carte, observez la nouvelle couche.

    Les zones en blanc ou en gris clair indiquent une perte de végétation saine (valeurs numériques positives). Une inspection visuelle indique très clairement que la tempête de grêle a traversé cette zone en diagonale dans l’axe nord-ouest/sud-est, endommageant la plupart des champs dans cette zone diagonale. Les champs situés en haut à droite et en bas à gauche sur l’image sont beaucoup moins touchés.

    Remarque :

    Certaines zones comportent des valeurs numériques négatives, ce qui semble indiquer de faibles gains en végétation. Puisque seulement quatre jours séparent les deux images, il est peu probable qu’une forte croissance de la végétation agricole ait eu lieu durant ce laps de temps. Toutefois, il est possible que sur certaines surfaces de sols dénudés qui étaient sèches en raison de la météorologie du mois d’août, de la mauvaise herbe ait commencé à pousser rapidement après que le sol se soit imprégné de pluie et de grêle fondue pendant la tempête.

Les faibles gains en végétation étant sans intérêt pour votre analyse des dommages subis par les récoltes, vous allez supprimer toutes les valeurs inférieures à 0 dans le raster. Vous allez le faire au cours de la section suivante.

Nettoyer le raster de résultat et le symboliser

Vous allez nettoyer le raster Loss of healthy vegetation pour éliminer toutes les valeurs négatives indiquant de faibles gains de végétation. Pour cela, vous allez utiliser la fonction raster Remap (Classification). Vous allez ensuite changer la symbologie du raster afin de mieux visualiser les résultats.

  1. Sur le ruban, cliquez sur Analyse. Dans la fenêtre Perform Analysis (Effectuer une analyse), cliquez sur Raster Analysis (Analyse raster). Dans la fenêtre Raster Analysis (Analyse raster), cliquez sur Browse Raster Function Templates (Parcourir les modèles de fonction raster).
  2. Dans la fenêtre Custom Analysis Tools and Raster Functions (Fonctions raster et outils d’analyse personnalisés), dans la zone de recherche, saisissez Remap (Classification). Dans la liste des résultats, dans Remap (Classification), cliquez sur Select (Sélectionner).

    Recherchez Remap (Classification).

    La fonction raster Remap (Classification) s’ouvre dans la fenêtre latérale. Vous allez saisir les valeurs de paramètre.

  3. Sous Select the input data and set parameters (Sélectionner les données en entrée et définir les paramètres), vérifiez que Raster a pour valeur Loss_of_healthy_vegetation (Perte_végétation_saine).

    Vous allez spécifier une règle de classification selon laquelle toutes les valeurs négatives du raster doivent être remplacées par 0. Pour vous assurer de capturer la totalité des valeurs négatives, vous allez utiliser -2 comme valeur minimale.

  4. Dans la colonne Minimum du tableau des valeurs, cliquez sur la cellule 0. Entrez -2 et appuyez sur Entrée.

    Valeur minimale

  5. Sur la première ligne du tableau, cochez la case NoData.

    Case NoData cochée

    Toutes les valeurs de cellule du raster comprises entre -2 et 0 seront remplacées par NoData.

  6. Saisissez les autres valeurs de paramètre suivantes :
    • Sous Result layer name (Nom de la couche de résultat), entrez Loss of healthy vegetation cleaned (Perte de végétation saine nettoyée).
    • Dans Save result in (Enregistrer le résultat dans), choisissez un dossier ou laissez le dossier par défaut.
    • Décochez Use current map extent (Utiliser l’étendue courante de la carte).

    Autres paramètres des propriétés de classification

  7. Cliquez sur le bouton bascule Show Preview (Afficher l’aperçu).

    Au bout de quelques instants, l’aperçu apparaît et paraît satisfaisant.

  8. Cliquez sur Run Analysis (Exécuter l’analyse).

    Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît dans la fenêtre Contents (Contenu) et sur la carte. Vous allez changer la symbologie afin de mieux visualiser les résultats.

  9. Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez toutes les couches sauf Loss of healthy vegetation cleaned (Perte de végétation saine nettoyée).
  10. Dans la fenêtre Contents (Contenu), pointez le curseur sur Loss of healthy vegetation cleaned, cliquez sur More options (Autres options) et sélectionnez Image Display (Affichage des images).

    Option de menu Image Display (Affichage des images)

  11. Dans la fenêtre Image Display (Affichage des images), choisissez les valeurs de paramètre suivantes :
    • Pour Stretch Type (Type d’étirement), sélectionnez Percent Clip (Pourcentage de découpe).
    • Sous Trim extreme pixel values (Tronquer les valeurs extrêmes de pixels), dans Exclude top (Exclure la valeur haute), saisissez 1.
    • Sous Trim extreme pixel values (Tronquer les valeurs extrêmes de pixels), dans Exclude botton (Exclure la valeur basse), saisissez 1.
    • Dans Gamma, utilisez la barre du curseur pour choisir la valeur 1,25.
    • Dans Color Ramp (Dégradé de couleurs), sélectionnez le dégradé Blue Bright (Bleu vif).

    Fenêtre Image Display (Affichage des images)

  12. Cliquez sur Apply (Appliquer).

    La carte est mise à jour.

    Raster Loss of healthy vegetation cleaned symbolisé

    Dans la nouvelle couche, les teintes en violet foncé indiquent la perte la plus importante de végétation saine. Les zones vides indiquent l’absence de perte de végétation saine.

  13. Dans la fenêtre Display (Affichage des images), cliquez sur Close (Fermer).
  14. Enregistrez la carte.

Dans cette section, vous avez nettoyé le raster Loss of healthy vegetation pour éliminer les valeurs négatives non pertinentes. Vous avez ensuite changé la symbologie du raster afin de mieux visualiser les résultats.

Extraire la perte moyenne de végétation pour chaque champ

Dans la dernière partie de l’analyse, vous allez calculer la perte moyenne de végétation saine dans chaque champ de culture. Pour ce faire, vous allez d’abord ajouter la classe d’entités Taber field boundaries (Limites de champ de Taber) à la carte. Elle contient les limites de tous les champs cultivés dans la zone, représentés par des polygones. Cette couche serait gérée par votre organisation agricole.

  1. Sur le ruban, cliquez sur le bouton Ajouter, puis sélectionnez Rechercher des couches.
  2. Dans le volet de rechercher de contenu, cliquez sur la flèche déroulante My Content (Mon contenu) et sélectionnez ArcGIS Online. Dans la barre de recherche, saisissez Taber field boundaries owner:Learn_ArcGIS.

    Recherchez la couche Taber field boundaries.

  3. Dan la liste des résultats, dans Taber field boundaries, cliquez sur Add (Ajouter).

    Les limites de champ apparaissent sur la carte, symbolisés en rouge.

    Limites de champ de Taber sur la carte

  4. Cliquez sur Back (Retour).

    Vous allez calculer la perte moyenne de végétation saine dans chaque champ à l’aide de la fonction raster Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales en tant que table). Pour chaque polygone Taber Field boundaries (Limites de champ de Taber), l’outil va calculer la valeur moyenne de tous les cellules de perte de végétation saine qui font partie du polygone.

  5. Sur le ruban, cliquez sur Analyse. Dans la fenêtre Perform Analysis (Effectuer une analyse), cliquez sur Raster Analysis (Analyse raster).
  6. Dans la fenêtre Raster Analysis (Analyse raster), développez Summarize Data (Synthétiser les données) et sélectionnez Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales en tant que table).

    Statistiques zonales (table), outil

    La fonction raster apparaît.

  7. Dans la fenêtre de la fonction raster, saisissez les valeurs de paramètre Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales en tant que table) suivantes :
    • Dans Choose zone raster or features (Choisir des entités ou un raster de zones), sélectionnez Taber field boundaries.
    • Dans Zone field (Champ de zone), vérifiez que Field_ID est sélectionné.
    • Dans Choose value raster (Choisir un raster de valeurs), sélectionnez Loss_of_healthy_vegetation_cleaned.
    • Pour Ignore NoData in calculations (Ignorer NoData dans les calculs), assurez-vous que la case Ignore (Ignorer) est cochée.
    • Dans Statistic type (Type de statistique), sélectionnez Mean (Moyenne).
    • Pour Result table name (Nom de la table de résultat), entrez Vegetation loss table (Table des pertes de végétation).
    • Décochez Use current map extent (Utiliser l’étendue courante de la carte).

    Paramètres de l’outil Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales (table))

  8. Cliquez sur Run Analysis (Exécuter l’analyse).

    Passé un certain temps, la nouvelle table de résultats apparaît. Il s’agit d’une table autonome et non d’une couche. Vous allez examiner le contenu de la table.

  9. Dans la fenêtre Contents (Contenu), pointez le curseur sur Vegetation loss table et cliquez sur Show Table (Afficher la table).

    Bouton Afficher la table

    La table s’ouvre. Elle contient une ligne pour chaque polygone de champ cultivé. La colonne Mean (Moyenne) indique la perte moyenne de végétation saine pour chaque polygone.

    Colonne Mean (Moyenne)

    Vous devez maintenant joindre cette table à la couche Table Field boundaries à l’aide de la valeur Field_ID (ID_champ) commune et générer le résultat sous forme d’une nouvelle couche baptisée Vegetation loss per field.

  10. Fermez Vegetation loss table.
  11. Sur le ruban, cliquez sur Analyse.
  12. Dans la fenêtre Perform Analysis (Effectuer une analyse), cliquez sur Feature Analysis (Analyse des entités).

    Option Feature Analysis (Analyse des entités)

  13. Dans la fenêtre Feature Analysis (Analyse des entités), développez la section Summarize Data (Synthétiser les données) et cliquez sur Join Features (Joindre des entités).

    Outil Entités jointes

    L’outil s’ouvre.

  14. Dans la fenêtre Join Features (Joindre des entités), saisissez les valeurs de paramètre suivantes :
    • Dans Choose target layer (Choisir une couche cible), sélectionnez Taber field boundaries.
    • Dans Choose layer to join to target layer (Choisir la couche à joindre à la couche cible), sélectionnez Vegetation_loss_table.
    • Dans Select the type(s) of join (Sélectionner les types de jointure), cliquez sur Choose the fields to match (Choisir les champs à apparier).
    • Dans Target field (Champ cible), sélectionnez Field_ID (ID_champ).
    • Dans Join field (Champ de jointure), sélectionnez Field_ID (ID_champ).
    • Dans Choose join operation (Choisir l’opération de jointure), vérifiez que l’option Join one to one (Joindre un vers un) est sélectionnée.
    • Pour Result layer name (Nom de la couche de résultat), entrez Vegetation loss per field (Perte de végétation par champ).
    • Décochez Use current map extent (Utiliser l’étendue courante de la carte).

    Paramètres de Join Features (Joindre des entités)

  15. Cliquez sur Run Analysis (Exécuter l’analyse).

    Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît. Elle contient désormais la valeur de la perte moyenne de végétation pour chaque champ cultivé.

Dans cette section, vous avez ajouté à votre carte une classe d’entités représentant les limites des champs cultivés. Vous avez ensuite calculé la perte moyenne de végétation saine dans chaque champ.

Symboliser et explorer les résultats finaux

Vous allez maintenant symboliser la couche d’après cette valeur moyenne à l’aide d’une combinaison de couleurs graduée. Vous observerez ensuite la carte finale.

  1. Dans la fenêtre Contents (Contenu), pointez le curseur sur Vegetation loss per field et cliquez sur Change Style (Modifier le style).

    Bouton Changer de style

  2. Dans la fenêtre Change Style (Modifier le style), dans Choose an attribute to show (Choisir un attribut à afficher), sélectionnez Mean (Moyenne).

    Option Choose an attribute to show (Choisir un attribut à afficher)

  3. Sous Select a drawing style (Sélectionner un style de dessin), dans Counts and Amounts (Color) (Totaux et montants [Couleur]), cliquez sur Options.

    Options Counts and Amounts (Color) (Totaux et montants [Couleur])

  4. Dans Mean (Moyenne), cliquez sur Symbols (Symboles).

    Bouton Symbols (Symboles)

  5. Dans la fenêtre des symboles, sélectionnez les options suivantes :
    • Dans Fill (Remplissage), faites défiler les options jusqu’à voir le dégradé de couleurs crème à rouge foncé.
    • Définissez le curseur Transparency (Transparence) sur 0 %.

    Sélection d’un dégradé de couleurs

  6. Cliquez sur Outline (Contour). Sous l’onglet Outline (Contour), sélectionnez les options suivantes :
    • Dans la palette de couleurs, choisissez un gris foncé.
    • Définissez le curseur Transparency (Transparence) sur 0 %.

    Onglet Outline (Contour)

  7. Cliquez sur OK. Dans le volet Modifier le style, cliquez sur OK. Cliquez sur Done (Terminé).
  8. Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez toutes les couches, sauf Vegetation loss per field.

    Désactivez toutes les couches, sauf Vegetation loss per field.

    La carte illustre la perte moyenne de végétation par champ, les champs les plus affectés apparaissant en rouge foncé.

    Carte finale

    Les champs ayant subi les pertes les plus élevées sont clairement concentrés sur le même axe nord-ouest/sud-est que celui observé auparavant. Les champs avec les pertes les plus faibles sont essentiellement concentrés dans les coins supérieur droit et inférieur gauche.

    Il se peut qu’il y ait des champs voisins présentant des niveaux de dommages différents. Il peut y avoir de nombreuses raisons à cela. Par exemple, différents types de récolte peuvent être affectés différemment par une tempête de grêle. En outre, deux champs produisant exactement la même récolte, mais chacun à un niveau de maturité de récolte différent, peuvent également être affectés différemment.

    La carte permet une première évaluation des dommages provoqués par la tempête de grêle. Elle pourrait servir de guide pour une inspection plus détaillée du sol.

  9. Enregistrez la carte.

    L’étape facultative suivante consiste à partager la carte que vous avez créée avec les agriculteurs et autres parties prenantes.

  10. Si vous le souhaitez, sur le ruban, cliquez sur Share (Partager).

    Bouton Partager

  11. Sélectionnez les options de partage qui vous conviennent, et cliquez sur Done (Terminé).
    Remarque :

    Vous pouvez aller plus loin en intégrant cette carte Web dans une application d’opérations sur le terrain telle que ArcGIS QuickCapture ou ArcGIS Collector. Les inspecteurs sur site pourraient ainsi interagir directement avec la carte via leurs appareils mobiles et la mettre à jour avec leurs résultats en temps réel. Vous trouverez un exemple de processus similaire dans le didacticiel Inspecter des bouches d’incendie.

Dans ce module, vous avez appliqué une série de fonctions raster et des outils d’analyse des entités afin d’analyser les changements et évaluer les dommages causés par la tempête de grêle.


Développer un modèle de fonction raster réutilisable

Dans le module précédent, vous avez exécuté manuellement chaque fonction raster l’une après l’autre pour effectuer une analyse des changements. Toutefois, en utilisant ArcGIS Enterprise avec ArcGIS Image Server, vous pouvez également automatiser un tel workflow : il suffit d’enchaîner toutes les fonctions raster les unes aux autres et de les encapsuler dans un modèle de fonction raster qui s’exécute comme un outil unique. Une fois le modèle de fonction raster créé, vous serez en mesure de le réutiliser autant de fois que vous le désirez en l’appliquant à différentes zones d’étude ou à toute nouvelle imagerie que vous pourriez acquérir à l’avenir.

Dans ce module, vous allez créer un modèle de fonction raster capable de réaliser les opérations suivantes :

  • Appliquer l’indice SAVI aux images avant et après (grâce à la fonction Band Arithmetic (Arithmétique de bande)).
  • Calculer la différence entre les deux couches SAVI (grâce à la fonction Compute Change (Calculer les changements)).
  • Nettoyer le raster de différence pour en supprimer les valeurs non pertinentes (grâce à la fonction Remap (Classification)).
  • Produire un raster de résultat qui quantifie la perte de végétation.

Commencer à générer le modèle de fonction raster

Dans un premier temps, vous allez créer le modèle de fonction raster.

  1. Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez la couche Vegetation loss per field. Activez Corn Fields Before Storm (Champs de maïs avant l’orage) et Corn Fields After Storm (Champs de maïs après l’orage).
  2. Sur le ruban, cliquez sur Analyse. Dans la fenêtre Perform Analysis (Effectuer une analyse), cliquez sur Raster Analysis (Analyse raster).

    Option Raster Analysis (Analyse raster)

  3. Dans la fenêtre Raster Analysis (Analyse raster), cliquez sur Create a raster function template to perform complex processing and analysis (Créer un modèle de fonction raster pour effectuer des traitements et des analyses complexes).

    Bouton Créer un modèle de fonction raster pour effectuer des traitements et des analyses complexes

    La fenêtre Function Editor (Éditeur de fonctions) s’ouvre. Dans cette fenêtre, vous allez créer votre modèle de fonction raster de l’analyse des changements. Vous allez d’abord ajouter la fonction raster Band Arithmetic (Arithmétique de bande) au modèle.

  4. Dans la fenêtre de la fonction raster, assurez-vous que System (Système) est sélectionné. Dans la zone Search Raster Functions (Rechercher les fonctions raster), saisissez Arithmetic (Arithmétique) et appuyez sur Enter (Entrée).

    Recherche de la fonction arithmétique

  5. Dans Band Arithmetic (Arithmétique de bande), cliquez sur Add Function (Ajouter une fonction).

    Ajoutez la fonction raster Arithmétique de bande.

    La fonction Band Arithmetic (Arithmétique de bande) s’affiche dans la fenêtre de mise à jour.

    Élément Band Arithmetic (Arithmétique de bande)

    Vous allez maintenant choisir les paramètres de la fonction Band Arithmetic (Arithmétique de bande) de manière à calculer l’indice SAVI.

  6. Dans la fenêtre de mise à jour, double-cliquez sur l’élément Band Arithmetic (Arithmétique de bande) pour ouvrir la fenêtre Properties (Propriétés).
  7. Dans la fenêtre Band Arithmetic Properties (Arithmétique de bande - Propriétés), sélectionnez les valeurs de paramètre suivantes :
    • Dans Method (Méthode), sélectionnez SAVI.
    • Dans Band Indexes (Indices de bande), saisissez B4 B3 0.5.

    Propriétés de la fonction Arithmétique de bande

    Vous allez maintenant donner un nom à cette fonction. Cette fonction servira spécifiquement à traiter l’imagerie précédant l’événement, aussi vous allez la désigner sous le nom de SAVI Before.

  8. Cliquez sur l'onglet Général. Dans Name (Nom), saisissez SAVI Before.

    Nom de la fonction Arithmétique de bande

    À présent, vous allez choisir les paramètres en entrée de la fonction.

  9. Cliquez sur l’onglet Variables, dans la ligne Raster, sous Name (Nom), remplacez Raster par Before raster. Dans la même ligne, cliquez sur IsPublic.

    Variable du raster

    Vous avez déclaré que l’entrée du Raster est publique, cela signifie qu’elle est visible dans l’outil et que l’utilisateur peut choisir la couche d’imagerie qui sera utilisée en entrée.

  10. Cliquez sur OK.

    La fenêtre de mise à jour est actualisée et affiche l’élément SAVI Before.

    Élément SAVI Before

    Vous allez maintenant ajouter un deuxième élément Band Arithmetic (Arithmétique de bande) pour calculer l’indice SAVI dans l’imagerie suivant l’événement.

  11. Dans la fenêtre de la fonction raster Band Arithmetic (Arithmétique de bande), cliquez sur Add Function (Ajouter une fonction).
  12. Dans la fenêtre de mise à jour, double-cliquez sur l’élément Band Arithmetic (Arithmétique de bande) pour ouvrir la fenêtre Properties (Propriétés).
  13. Dans la fenêtre Band Arithmetic Properties (Arithmétique de bande - Propriétés), sélectionnez les valeurs de paramètre suivantes :
    • Dans Method (Méthode), sélectionnez SAVI.
    • Dans Band indexes (Indices de bande), saisissez B4 B3 0.5.
  14. Cliquez sur l'onglet Général. Dans Name (Nom), saisissez SAVI After.
  15. Cliquez sur l’onglet Variables, à la ligne Raster, sous Name (Nom), remplacez Raster par After raster. Dans la même ligne, cliquez sur IsPublic.
  16. Cliquez sur OK.

    La fenêtre de mise à jour est actualisée et affiche les éléments SAVI Before et SAVI After.

  17. En haut de la fenêtre de mise à jour, cliquez sur Auto Layout (Mise en forme automatique).

    Bouton Mise en forme automatique

    La fenêtre de mise à jour organise tous les éléments dans un ordre cohérent.

    La mise en forme automatique est d’abord appliquée.

Dans cette section, vous avez commencé à générer un modèle de fonction raster.

Finaliser et exécuter le modèle de fonction raster

Vous allez ajouter d’autres fonctions au modèle de fonction raster et enregistrer ce dernier. Ensuite, vous allez l’exécuter sur votre imagerie. Vous allez d’abord ajouter la fonction Compute Change (Calculer les changements) à la fenêtre de mise à jour et la connecter aux fonctions SAVI Before et SAVI After.

  1. Dans le volet de la fonction raster, recherchez Compute Change (Calculer les changements). Dans la liste de résultats, dans Compute Change (Calculer les changements), cliquez sur Add Function (Ajouter une fonction) pour ajouter la fonction raster dans la fenêtre de mise à jour.

    Recherche de la fonction Calculer les changements.

    La fonction Compute Change (Calculer les changements) apparaît. Vous allez dessiner des flèches entre les deux fonctions Band Arithmetic (Arithmétique de bande) et Compute Change (Calculer les changements), pour indiquer que la sortie des deux fonctions doit être utilisée comme entrée de la fonction Compute Change (Calculer les changements).

  2. Dans la fenêtre de mise à jour, faites glisser le curseur pour tracer une flèche entre SAVI After et Compute Change (Calculer les changements) pointant vers l’entrée From Raster.

    Connectez SAVI After à Compute Change (Calculer les changements).

  3. De même, faites glisser le curseur pour tracer une flèche entre SAVI Before et Compute Change (Calculer les changements), en ciblant l’entrée To Raster (Raster de destination).
  4. En haut de la fenêtre de mise à jour, cliquez sur Auto Layout (Mise en forme automatique).

    SAVI After et SAVI Before sont tous les deux connectés à Compute Change (Calculer les changements).

    Connectez SAVI Before à Compute Change (Calculer les changements).

  5. Double-cliquez sur l’élément Compute Change (Calculer les changements) pour vérifier ses propriétés. Contrôlez que Compute Change Method (Mode de calcul des changements) est Difference (Différence). Cliquez sur OK.

    Différence comme mode de calcul des changements

    Vous allez maintenant ajouter la fonction Remap (Classification) au modèle de fonction raster.

  6. Dans la fenêtre des fonctions raster, recherchez Remap (Classification). Dans la liste de résultats, dans Remap (Classification), cliquez sur Add Function (Ajouter une fonction) pour ajouter la fonction raster dans la fenêtre de mise à jour.

    Recherchez et ajoutez Remap (Classification).

  7. Dans la fenêtre de mise à jour, faites glisser le curseur pour tracer une flèche entre Compute Change (Calculer les changements) et Remap (Classification).

    La sortie de la fonction Compute Change (Calculer les changements) servira d’entrée pour Remap (Classification).

  8. Double-cliquez sur l’élément Remap (Classification) pour ouvrir la fenêtre Properties (Propriétés).

    Comme précédemment dans le workflow manuel, vous allez supprimer les valeurs négatives.

  9. Dans la fenêtre Remap Properties (Propriétés de classification), au niveau de la première ligne de la table, dans Minimum, saisissez -2. Dans Maximum et Output (Sortie), acceptez les valeurs par défaut 0. Cochez la case NoData.

    Table de classification

  10. Cliquez sur l'onglet Général. Dans Name (Nom), saisissez Clean up (Nettoyer). Cliquez sur OK.
  11. En haut de la fenêtre de mise à jour, cliquez sur Auto Layout (Mise en forme automatique).

    La mise en forme est actualisée.

    Modèle de fonction raster terminé

    Le modèle de fonction raster est prêt. Vous allez l’enregistrer et lui attribuer un nom.

  12. En bas de la fenêtre de mise à jour, cliquez sur Save (Enregistrer).

    Enregistrez le modèle de fonction raster.

  13. Dans la fenêtre Save (Enregistrer), définissez les paramètres suivants :
    • Pour Title (Titre), saisissez Compute loss of healthy vegetation (Calculer la perte de végétation saine).
    • Dans Type, assurez-vous que Mosaic (Mosaïque) est sélectionné.
    • Dans Tags (Balises), saisissez Agriculture, Imagery, SAVI, Damage assessment (Agriculture, Imagerie, SAVI, Évaluation des dommages) et appuyez sur Entrée.
    • Dans Folder (Dossier), acceptez l’emplacement proposé par défaut ou choisissez le dossier de votre choix.
    • Dans Share (Partager), vérifiez que le niveau est défini sur Owner (Propriétaire).

    Fenêtre Save (Enregistrer) du modèle de fonction raster

  14. Cliquez sur Save (Enregistrer).

    La fenêtre Success (Réussite) s’ouvre.

    Fenêtre Success (Réussite)

    Remarque :

    Dans la fenêtre Success (Réussite), un message indique l’emplacement où la fonction raster est conservée. Si vous cliquez sur le lien, vous le verrez sous la forme d’un élément ArcGIS Enterprise ordinaire.

    Pour le moment, vous allez appliquer le modèle à l’imagerie de votre carte Web Hail Damage in corn fields (Dommages causés par la grêle dans les champs de maïs).

  15. Dans la fenêtre Success (Réussite), cliquez sur OK. Dans l’éditeur de fonctions, cliquez sur OK pour le fermer et revenir dans votre carte Web.

    Bouton OK

    Dans votre carte Web, le modèle de fonction raster s’affiche à côté de la carte. Il est prêt à être appliqué à vos données.

    Remarque :

    Si, à tout moment, vous souhaitez revenir à la mise à jour du modèle de fonction raster, il suffit de cliquer sur la fenêtre miniature figurant dans l’angle inférieur de la carte. Lorsque vous avez terminé, cliquez sur OK.

    Revenez au modèle de fonction raster en mode de mise à jour.

  16. Dans la fenêtre Compute loss of healthy vegetation (Calculer la perte de végétation saine), saisissez les valeurs de paramètre suivantes :
    • Dans SAVI After, sélectionnez Corn_Fields_After_Storm.
    • Dans SAVI Before, sélectionnez Corn_Fields_Before_Storm.
    • Dans Result layer name (Nom de la couche de résultat), entrez Loss of healthy vegetation cleaned 2 (Perte de végétation saine nettoyée 2).
    • Décochez Use current map extent (Utiliser l’étendue courante de la carte).
    Remarque :

    Vous choisissez le nom de couche Loss of healthy vegetation cleaned 2 (Perte de végétation saine nettoyée 2) pour la différencier de la couche Loss of healthy vegetation cleaned (Perte de végétation saine nettoyée) générée précédemment.

    Paramètres de calcul de la perte de végétation saine

  17. Cliquez sur le bouton bascule Show Preview (Afficher l’aperçu).

    Afficher l'aperçu

    L’aperçu s’affiche.

    Aperçu de la couche Loss of healthy vegetation cleaned 2

    L’aperçu étant satisfaisant, vous allez passer à l’exécution de l’outil pour générer une couche de résultat.

  18. Cliquez sur Run Analysis (Exécuter l’analyse).

    Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît dans la fenêtre Contents (Contenu) et sur la carte. En exécutant le modèle Compute loss of healthy vegetation (Calculer la perte de végétation saine), vous êtes passé directement des couches d’imagerie d’origine à la couche Loss of healthy vegetation cleaned 2. Remarquez que Loss of healthy vegetation cleaned et Loss of healthy vegetation cleaned 2 sont identiques, ce qui correspond au résultat escompté.

    Couche Loss of healthy vegetation cleaned 2

    Remarque :

    Ce modèle de fonction raster se focalise uniquement sur la partie analyse raster du workflow. Vous pouvez également effectuer les étapes finales du workflow manuellement : symbolisez Loss of healthy vegetation cleaned 2, appliquez Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales (table)) et Join Features (Joindre les entités) et symbolisez le résultat final. Vous pouvez obtenir une couche identique à la couche Vegetation loss per field.

    À l’avenir, vous pourrez appliquer de modèle de fonction raster à d’autres imageries. Pour récupérer ce modèle de fonction raster à partir d’une nouvelle carte Web, vous procéderez de la façon suivante. Sur le ruban, cliquez sur Analysis (Analyse), Raster Analysis (Analyse raster) et Browse Raster Function Templates (Parcourir les modèles de fonction raster). Dans la fenêtre Custom Analysis Tools and Raster Functions (Fonctions raster et outils d’analyse personnalisés), cliquez sur la flèche située en regard de System (Système) et sélectionnez My Content (Mon contenu). Dans la liste des modèles de fonction raster, localisez le modèle Compute loss of healthy vegetation (Calculer la perte de végétation saine).

    Retrouvez le modèle de fonction raster.

  19. Enregistrez la carte.

Dans ce didacticiel, vous avez créé deux couches d’imagerie tuilée en ligne, affiché les couches dans une carte Web, modifié la combinaison des bandes et examiné les couches visuellement. Vous avez ensuite effectué une analyse des changements sur l’imagerie en utilisant plusieurs fonctions raster et déterminé la perte moyenne de végétation saine par champ. Pour finir, vous avez généré un modèle de fonction raster afin d’automatiser le processus d’analyse raster et faciliter sa reproductibilité.

Vous trouverez plus de didacticiels de ce type sur la page Introduction à l’imagerie et à la télédétection.