Créer des couches d’imagerie tuilée en ligne et les ajouter à une carte Web
Pour évaluer les dommages provoqués dans les champs de maïs de la région de Taber et de Barnwell, vous allez utiliser l’imagerie satellite. Dans ce scénario, vous détenez cette imagerie sur votre ordinateur local et vous voulez effectuer l’analyse dans ArcGIS Online. 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 compressé contenant cette imagerie pour l’avoir à disposition sur votre ordinateur local.
- Téléchargez le fichier compressé Corn_Fields_Imagery_data.zip.
- Localisez le fichier Corn_Fields_Imagery_data.zip téléchargé sur votre ordinateur.
Remarque :
Par défaut, la plupart des navigateurs Web téléchargent les fichiers dans le dossier Téléchargements de votre ordinateur.
- Cliquez avec le bouton droit sur le fichier Corn_Fields_Imagery_data.zip et extrayez-le dans un emplacement facile d’accès, par exemple votre dossier Documents.
- Ouvrez le dossier Corn_Fields_Imagery_data 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.
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.
Vous trouverez ci-dessous un aperçu de la première image, Before_Storm.tif, et de la seconde, After_Storm.tif
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 Online en créant des couches d’imagerie tuilée en ligne.
- 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.
- Sur le ruban supérieur, cliquez sur Content (Contenu).
- Cliquez sur New item (Nouvel élément).
- Dans la fenêtre New item (Nouvel élément), cliquez sur Imagery Layer (Couche d’imagerie).
- Dans la fenêtre Get started (Prise en main), assurez-vous que Tiled Imagery Layer (Couche d’imagerie tuilée) est sélectionné.
Remarque :
Pour en savoir plus sur les divers types de couches d’imagerie en ligne prises en charge par ArcGIS Online, consultez Your Guide to Sharing Imagery & Raster Data.
- Cliquez sur Next (Suivant). 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).
Remarque :
Cette option permet de charger plusieurs images, en une seule opération, en créant une couche par image.
- 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_data téléchargé. Appuyez sur Ctrl+A pour sélectionner tous les fichiers de la liste et cliquez sur Open (Ouvrir).
Le chargement des fichiers commence. Vous pouvez en surveiller la progression dans la colonne Upload status (Statut de chargement).
Une fois tous les fichiers chargés à 100 %, vous allez définir 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 Online.
- Cliquez sur Next (Suivant). Pour Title (Titre), cliquez sur Define titles (Définir les titres).
- 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 Online, 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.
- Dans le champ Suffix (Suffixe), saisissez _YN. Cliquez sur Apply (Appliquer).
Toutes les images chargées auront les mêmes préfixe et suffixe, par exemple, Corn_Fields_Before_Storm_YN.
- 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 sélectionnez le dossier de votre choix dans votre compte ArcGIS Online.
- Cliquez sur Create (Créer).
Le processus est effectué.
- 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.
Les deux couches d’image figurent en tête de la liste recensant le 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.
- Sur le ruban, cliquez sur Map (Carte).
Remarque :
Selon vos paramètres organisationnels et utilisateur, il est possible que vous ayez ouvert Map Viewer Classic. ArcGIS Online 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 ce FAQ.
Ce didacticiel utilise Map Viewer.
- Si nécessaire, dans la barre d’outils supérieure, cliquez sur Open in Map Viewer (Ouvrir dans Map Viewer).
Une nouvelle carte s’ouvre dans Map Viewer.
Pour le moment, la carte contient seulement la couche de fond de carte Topographic (Topographie). Vous allez ajouter les deux couches d’imagerie.
- Dans la fenêtre Layers (Couches), cliquez sur le bouton Add (Ajouter).
- Dans la fenêtre Add layer (Ajouter une couche), vérifiez 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.
- Dans la liste de résultats, pour Corn_Fields_Before_Storm_YN, cliquez sur Add (Ajouter).
La couche s’affiche sur la carte.
- Dans la liste de résultats, pour Corn_Fields_After_Storm_YN, cliquez sur Add (Ajouter).
- Cliquez sur le bouton Back (Retour) pour revenir à la fenêtre Layers (Couches).
Dans la fenêtre Layers (Couches), les deux couches d’imagerie sont répertoriées.
Conseil :
Vous pouvez renommer les couches et supprimer vos initiales (par exemple, YN) pour plus de lisibilité. Cliquez sur le bouton Options, puis sélectionnez Rename (Renommer).
Dans une carte Web, il est possible de renommer les couches sans que cela ait de répercussions sur les données sous-jacentes.
Dans le reste de ce didacticiel, la nécessité de rendre chaque couche unique avec des initiales de style YN ne sera pas rappelée, mais elle reste applicable à toute nouvelle couche générée.
Sur la carte, la couche d’imagerie supérieure, Corn_Fields_After_Storm, est visible.
Vous allez maintenant comparer les deux images.
- Dans la fenêtre Layers (Couches), à côté de Corn_Fields_After_Storm, activez et désactivez le bouton Visibility (Visibilité). Sur la carte, observez les différences entre les deux couches d’images.
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.
Vous allez ensuite enregistrer la carte.
- Dans la barre d’outils Contents (Contenu) (foncée), cliquez sur Save and open (Enregistrer et ouvrir) et choisissez Save as (Enregistrer sous).
- 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).
- Pour Folder (Dossier), acceptez la valeur par défaut ou choisissez un dossier.
- 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.
- Cliquez sur Save (Enregistrer).
Dans cette section, vous avez créé une carte Web et y avez ajouté les deux couches d’imagerie. Vous avez ensuite exploré visuellement les deux couches et enregistré la carte.
Modifier la combinaison de canaux pour utiliser des couleurs naturelles
Vous allez maintenant améliorer l’affichage de l’image.
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.

Vous allez commencer par l’image Corn_Fields_Before_Storm.
- Dans la fenêtre Layers (Couches), à côté de Corn_Fields_After_Storm, cliquez sur le bouton Visibility (Visibilité) pour désactiver la couche. Assurez-vous que la couche Corn_Fields_Before_Storm est activée et cliquez dessus pour la sélectionner.
La barre bleue sur la couche indique que celle-ci est sélectionnée.
- Sur la barre d’outils Settings (Paramètres) (claire), cliquez sur Styles.
- Dans la fenêtre Style, sous Select Style (Sélectionner un style), sous RGB (RVB), sélectionnez Style options (Options de style).
- Dans la fenêtre Style options (Options de style), sous RGB (RVB), sélectionnez les valeurs suivantes :
- Pour Red (Rouge), sélectionnez Band_3.
- Pour Green (Vert), vérifiez que Band_2 est sélectionné.
- Pour Bleu, sélectionnez Band_1.
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.
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.
De même vous allez mettre à jour l’affichage de Corn_Fields_After_Storm.
- Dans la fenêtre Layers (Couches), activez la couche Corn_Fields_After_Storm et sélectionnez-la.
- Dans la fenêtre Style, sous RGB (RVB), sélectionnez Style options (Options de style).
- Dans la fenêtre Style options (Options de style), sous RGB (RVB), sélectionnez les valeurs suivantes :
- Pour Red (Rouge), sélectionnez Band_3.
- Pour Green (Vert), vérifiez que Band_2 est sélectionné.
- Pour Bleu, sélectionnez Band_1.
- Dans la fenêtre Style options (Options de style), cliquez sur Done (Terminé). Cliquez à nouveau sur Done (Terminé).
Vous pouvez maintenant inspecter les images avant et après la tempête et les observer en couleurs naturelles.
- Dans la fenêtre Layers (Couches), à côté de Corn_Fields_After_Storm, activez et désactivez le bouton Visibility (Visibilité). Sur la carte, observez les différences entre les deux couches d’images.
- Cliquez sur Save and open (Enregistrer et ouvrir) et sur Save (Enregistrer).
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 de végétation ajusté aux sols (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.

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.

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 :
Le facteur L de la formule SAVI 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 Online, vous pouvez calculer l’indice SAVI à l’aide de la fonction Band Arithmetic (Arithmétique de bande) figurant parmi les plus de 150 fonctions raster fournies.
Vous allez d’abord appliquer l’indice SAVI à la couche Corn_Fields_Before_Storm à l’aide de la fonction raster Band Arithmetic (Arithmétique de bande).
- Sur la barre d’outils Settings (Paramètres), cliquez sur Analysis (Analyse).
- Dans la fenêtre Analysis (Analyse), cliquez sur Raster Functions (Fonctions raster).
- Dans la barre de recherche de la fenêtre Raster Functions (Fonctions raster), entrez Band Arithmetic (Arithmétique de bande) et appuyez sur Entrée. Dans la liste de résultats, cliquez sur l’outil Band Arithmetic (Arithmétique de bande) pour l’ouvrir.
- Dans la fenêtre de la fonction raster Band Arithmetic (Arithmétique de bande), définissez les valeurs de paramètre suivantes :
- Pour Raster, sélectionnez Corn_Fields_Before_Storm.
- Dans Method (Méthode), sélectionnez SAVI.
- Dans Band indexes (Indices de bande), saisissez 4 3 0.5.
- Dans Output name (Nom en sortie), saisissez SAVI Before.
- Pour Result type (Type de résultat), vérifiez que Tile imagery layer (Couche de tuiles d’imagerie) est sélectionné.
- Pour Save in folder (Enregistrer dans un dossier), sélectionnez un dossier ou acceptez le dossier par défaut.
Remarque :
Dans le paramètre Band Indexes (Indices de bande), la saisie de 4 3 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.
Vous allez maintenant vérifier le nombre de crédits que cette analyse consomme.
- Dans la fenêtre de l’outil Band Arithmetic (Arithmétique de bande), cliquez sur Estimate credits (Estimer les crédits).
L’estimation indique qu’un crédit sera consommé.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît dans la fenêtre Layers (Couches) et sur la carte.
- Sur la carte, étudiez la nouvelle couche.
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 maintenant appliquer l’indice SAVI à Corn_Fields_After_Storm en modifiant les valeurs de paramètre Band Arithmetic (Arithmétique de bande).
- Dans la fenêtre Band Arithmetic (Arithmétique de bande), pour Raster, sélectionnez Corn_Fields_After_Storm. Dans Output name (Nom en sortie), saisissez SAVI After.
- Acceptez les autres valeurs de paramètre et cliquez sur Run (Exécuter).
Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît dans la fenêtre Layers (Couches) et sur la carte.
Vous allez comparer les deux couches SAVI.
- Dans la fenêtre Layers (Couches), activez et désactivez la couche SAVI After pour la comparer à la couche SAVI Before.
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.
- 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.
- Dans la fenêtre Band Arithmetic (Arithmétique de bande), cliquez sur Back (Retour).
- Dans la barre de recherche de la fenêtre Raster Functions (Fonctions raster), saisissez Compute Change (Calculer les modifications), puis appuyez sur Entrée. Dans la liste des résultats, cliquez sur l’outil Compute Change (Calculer les modifications) pour l’ouvrir.
- Dans la fenêtre de la fonction raster Compute Change (Calculer les modifications), définissez les valeurs de paramètre suivantes :
- Pour From Raster (Raster d’origine), sélectionnez SAVI_Before.
- Pour To Raster (Raster de destination), sélectionnez SAVI_After.
- Dans Compute Change Method (Mode de calcul du changement), contrôlez que Difference (Différence) est sélectionné.
- Pour Output name (Nom en sortie), entrez Loss of healthy vegetation (Perte de végétation saine).
- Pour Save in folder (Enregistrer dans un dossier), sélectionnez un dossier ou acceptez le dossier par défaut.
- Acceptez les autres valeurs par défaut et cliquez sur Estimate credits (Estimer les crédits).
L’estimation indique qu’un crédit sera consommé.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît dans la fenêtre Layers (Couches) et sur la carte.
- Sur la carte, observez la nouvelle couche.
Les tons noirs et gris clair indiquent une perte de végétation saine (valeurs numériques négatives). 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 positives peu élevées, 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 supérieures à 0 dans le raster. Vous allez le faire au cours de la section suivante.
Nettoyer le raster de résultat et le styliser
Vous allez nettoyer le raster Loss of healthy vegetation (Perte de végétation saine) pour éliminer toutes les valeurs positives indiquant de faibles gains de végétation. Pour cela, vous allez utiliser la fonction raster Remap (Classification). Vous allez ensuite changer le style du raster afin de mieux visualiser les résultats.
- Dans la fenêtre Compute Change (Calculer les modifications), cliquez sur le bouton Back (Retour).
- Dans la fenêtre Raster Functions (Fonctions raster), recherchez la fonction raster Remap (Classification) et ouvrez-la.
- Dans la fenêtre de la fonction raster Remap (Classification), pour Raster, sélectionnez Loss of healthy vegetation (Perte de végétation saine).
Vous allez spécifier une règle de classification selon laquelle toutes les valeurs positives du raster doivent être remplacées par 0. Pour vous assurer de capturer la totalité des valeurs négatives, vous allez utiliser 2 comme valeur minimale.
- Dans la colonne Maximum du tableau des valeurs, cliquez sur la cellule 0. Entrez 2 et appuyez sur Entrée.
- Sur la première ligne du tableau, cochez la case NoData.
Toutes les valeurs de cellule du raster comprises entre 0 et 2 seront remplacées par NoData.
- Saisissez les autres valeurs de paramètre suivantes :
- Pour Output name (Nom en sortie), entrez Loss of healthy vegetation cleaned (Perte de végétation saine nettoyée).
- Pour Save in folder (Enregistrer dans un dossier), sélectionnez un dossier ou acceptez le dossier par défaut.
- Cliquez sur Estimate credits (Estimer les crédits).
L’estimation indique qu’un crédit sera consommé.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Passé un certain temps, la nouvelle couche de résultat apparaît dans la fenêtre Layers (Couches) et sur la carte. Vous allez changer le style afin de mieux visualiser les résultats.
- Dans la fenêtre Layers (Couches), désactivez toutes les couches sauf Loss of healthy vegetation cleaned (Perte de végétation saine nettoyée). Si nécessaire, cliquez sur Loss of healthy vegetation cleaned (Perte de végétation saine nettoyée) pour sélectionner la couche.
- Dans la barre d’outils Settings (Paramètres), cliquez sur Styles.
- Dans la fenêtre Style, sous Select Style (Sélectionner un style), sous Stretch (Étirer), sélectionnez Style options (Options de style).
- Dans la fenêtre Style options (Options de style), définissez les valeurs de paramètre suivantes :
- Pour Stretch Type (Type d’étirement), vérifiez que Percent Clip (Pourcentage de découpe) est sélectionné.
- Pour Min, entrez 1.
- Pour Max, entrez 1.
- Pour Gamma, utilisez le curseur pour choisir la valeur 0,7.
- Pour Color scheme (Combinaison de couleurs), cliquez sur le bouton Edit (Mettre à jour).
- Dans la fenêtre Color scheme (Combinaison de couleurs), cliquez sur le bouton Edit (Mettre à jour).
- Dans la fenêtre Ramp (Dégradé), faites défiler l’affichage vers le bas et sélectionnez la combinaison de couleurs Blue Bright (Bleu vif).
- Cliquez sur Done (Terminé) et fermez la fenêtre Color scheme (Combinaison de couleurs). Dans la fenêtre Style options (Options de style), cliquez sur Done (Terminé). Dans la fenêtre Style, cliquez sur Done (Terminé).
Sur la carte, le style de la couche a été mis à jour.
Les teintes en violet foncé indiquent la perte la plus importante de végétation saine, les teintes en violet plus clair indiquent une perte limitée de végétation saine et les zones vides indiquent qu’il ne s’est produit aucune perte de végétation saine.
- Enregistrez la carte.
Dans cette section, vous avez nettoyé le raster Loss of healthy vegetation pour éliminer les valeurs positives non pertinentes. Vous avez ensuite changé le style 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.
- Dans la fenêtre Layers (Couches), cliquez sur le bouton Add (Ajouter). Dans la fenêtre Add layer (Ajouter une couche), cliquez sur la flèche vers le bas à côté de My Content (Mon contenu) et choisissez ArcGIS Online.
- Dans la barre de recherche, saisissez Taber field boundaries owner:Learn_ArcGIS. Dans la liste des résultats, dans Taber field boundaries, cliquez sur Add (Ajouter).
Les limites de champ apparaissent sur la carte, symbolisés en rouge.
- Dans la fenêtre Add layer (Ajouter une couche), cliquez sur le bouton 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.
- Sur la barre d’outils Settings (Paramètres), cliquez sur Analysis (Analyse).
- Dans la fonction raster Remap (Reclassification), cliquez sur Tools (Outils).
- Dans la fenêtre Tools (Outils), cliquez sur Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales en tant que table).
- Dans la fenêtre Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales en tant que table), sous Input Layers, choisissez les valeurs de paramètre 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), sélectionnez Field_ID (ID_champ).
- Pour Input value raster (Raster de valeurs en entrée), choisissez Loss of healthy vegetation cleaned (Perte de végétation saine nettoyée).
- Sélectionnez les valeurs de paramètre supplémentaires suivantes :
- Sous Statistical analysis settings (Paramètres d’analyse statistique), pour Statistic type (Type de statistique), sélectionnez Mean (Moyenne).
- Sous Result layer (Couche de résultat), pour Output table name (Nom de la table en sortie), entrez Vegetation loss table (Table des pertes de végétation).
- Pour Save in folder (Enregistrer dans un dossier), sélectionnez un dossier ou acceptez le dossier par défaut.
- Acceptez toutes les autres valeurs par défaut et cliquez sur Estimate credits (Estimer les crédits).
L’estimation indique que 1,98 crédits seront consommés.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
Le résultat sera une table autonome, et non une couche. Vous allez ouvrir la fenêtre Table.
- Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Tables (Tables).
Passé un certain temps, la nouvelle table de résultats apparaît dans la fenêtre Tables. Vous allez examiner le contenu de la table.
- Dans la fenêtre Tables, cliquez sur Vegetation loss table (Table des pertes de végétation) pour la sélectionner.
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.
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 nommée Vegetation loss per field.
- Fermez la fenêtre Vegetation loss table (Table des pertes de végétation).
- Dans la fenêtre Zonal Statistics as Table (Statistiques zonales en tant que table), cliquez sur le bouton Back (Retour). Dans la fenêtre Tools (Outils), cliquez sur Join Features (Joindre des entités).
- Dans la fenêtre Join Features (Joindre des entités), sous Input Features (Entités en entrée), saisissez les valeurs de paramètre suivantes :
- Dans Target layer (Couche cible), sélectionnez Taber field boundaries.
- Pour Join layer (Couche de jointure), choisissez Vegetation loss table (Table des pertes de végétation).
- Sous Join settings (Paramètres de jointure), choisissez les valeurs de paramètre suivantes :
- Dans Target field (Champ cible), sélectionnez Field_ID (ID_champ).
- Dans Join field (Champ de jointure), sélectionnez Field_ID (ID_champ).
- Sous Result layer (Couche de résultat), choisissez les valeurs de paramètre suivantes :
- Pour Output name (Nom en sortie), entrez Vegetation loss per field (Perte de végétation par champ).
- Pour Save in folder (Enregistrer dans un dossier), sélectionnez un dossier ou acceptez le dossier par défaut.
- Acceptez toutes les autres valeurs par défaut et cliquez sur Estimate credits (Estimer les crédits).
L’estimation indique que 0,635 crédit sera consommé.
- Cliquez sur Run (Exécuter).
- Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Layers (Couches) pour revenir à la fenêtre Layers (Couches).
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.
Styliser et explorer les résultats finaux
Vous allez maintenant symboliser la couche d’après la valeur Mean (Moyenne) à l’aide d’une combinaison de couleurs graduée. Vous observerez ensuite la carte finale.
- Dans la fenêtre Layers (Couches), cliquez sur la couche Vegetation loss per field pour la sélectionner. Dans la barre d’outils Settings (Paramètres), cliquez sur Styles (Styles).
- Dans la fenêtre Styles, sous Choose attributes (Choisir des attributs), cliquez sur Field (Champ).
- Dans la fenêtre Select fields (Sélectionner des champs), cochez la case en regard de Mean (Moyenne) pour la sélectionner, puis cliquez sur Add (Ajouter).
- Sous Pick a style (Sélectionner un style), pour Counts and Amounts (Color) (Totaux et quantités [couleur]), cliquez sur Style options (Options de style).
- Sous Counts and Amounts (Color) (Totaux et quantités [couleur]), pour Symbol style (Style de symbole), cliquez sur le bouton Edit (Modifier).
- Dans la fenêtre Symbol style (Style de symbole), pour Fill color (Couleur de remplissage), cliquez sur le bouton Edit (Modifier). Faites défiler la fenêtre Ramp (Dégradé) vers le bas, sélectionnez le dégradé Orange 4 et cliquez sur Done (Terminé).
- Dans la fenêtre Symbol style (Style de symbole), pour Outline color (Couleur du contour), cliquez sur le bouton Edit (Modifier). Dans la fenêtre Select color (Sélectionner une couleur), pour #, saisissez 5c5c5c, puis cliquez sur Done (Terminé).
- Dans la fenêtre Symbol style (Style de symbole), pour Outline transparency (Transparence du contour), positionnez le curseur Transparency (Transparence) sur 0%.
- Fermez la fenêtre Symbol style (Style de symbole).
- Dans la fenêtre Counts and Amounts (color) (Totaux et montants [couleur]), sous Data range (Plage de données), cliquez sur le bouton Flip ramp colors (Inverser les couleurs du dégradé).
- Cliquez sur Done (Terminé). Cliquez à nouveau sur Done (Terminé).
- Dans la fenêtre Layers (Couches), 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.
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.
Accédez à l’historique d’analyse.
Vous allez enfin consulter l’historique de toute votre analyse.
- Sur la barre d’outils Settings (Paramètres), cliquez sur Analysis (Analyse).
- Dans la fenêtre Analysis (Analyse), cliquez sur History (Historique).
Toutes les étapes de l’analyse que vous venez de réaliser sont répertoriées. Vous pouvez afficher des informations détaillées sur chaque analyse ayant été exécutée et les rouvrir avec les mêmes paramètres que ceux que vous avez utilisés précédemment. Vous pouvez utiliser l’historique d’analyse pour résoudre les erreurs, rouvrir des outils et des fonctions raster avec les paramètres utilisés pour une précédente exécution et documenter ou partager votre processus d’analyse. L’historique d’analyse est visible par les utilisateurs qui consulte une carte Web partagée.
- Enregistrez la carte.
L’étape suivante est facultative. Elle consiste à modifier les autorisations de partage de la carte que vous avez créée afin que vous puissiez la partager les agriculteurs et d’autres parties prenantes.
- Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Share map (Partager la carte).
- Sélectionnez les options de partage qui vous conviennent et fermez la fenêtre.
Remarque :
Vous pouvez aller plus loin en intégrant cette carte Web dans une application d’opérations sur le terrain. 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 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 et outils raster, puis vous avez déterminé la perte moyenne de végétation saine par champ. Cela vous a permis d’évaluer les dommages provoqués par la tempête de grêle. Pour terminer, vous avez appris à accéder à l’historique d’analyse.
Vous trouverez des didacticiels supplémentaires sur la page Introduction à l’imagerie et la télédétection.