Visualiser la résolution spatiale

Tout d’abord, vous allez en apprendre davantage sur le concept de résolution spatiale. Puis vous allez explorer l’imagerie satellite de différentes résolutions spatiales.

En savoir plus sur la résolution spatiale

L’imagerie peut être collectée par des avions, des drones, des satellites, des capteurs terrestres ainsi qu’en numérisant des cartes historiques. Elle est stockée au format raster, qui représente les informations sous la forme d’une grille de cellules (ou pixels).

Diagramme affichant un raster sous la forme d’une grille de cellules.
Exemple de raster représentant des informations mondiales sous la forme d’une grille de cellules.

Remarque :

Pour en savoir plus sur les données raster, reportez-vous à la section Introduction aux données d’image et raster.

La résolution spatiale (également appelée taille de pixel ou taille de cellule) n’est autre que la dimension de la zone d’occupation au sol. Elle est représentée par une cellule unique. Si un jeu de données est associé à une résolution spatiale de 10 mètres, cela indique la longueur d’un côté d’une cellule, autrement dit que chaque cellule représente un carré de 10 mètres par 10 mètres (zone 100m2) au sol.

La résolution spatiale concerne le niveau de détail représenté dans une image. Si les cellules sont de plus petite taille, la résolution spatiale est dite plus élevée. Il est alors possible de capturer plus de détails du monde réel dans le raster. Par exemple, sur le graphique suivant, le raster de gauche affiche une résolution spatiale plus élevée que le raster de droite.

Entité représentée par des rasters de différentes résolutions.
Exemple de la manière dont une entité du paysage, comme un lac (en haut), serait représentée par des rasters de différentes résolutions spatiales d’élevée (en bas à gauche) à faible (en bas à droite).

Remarque :

Une certaine taille de pixel implique que toutes les entités d’une cellule soient résumées par une seule valeur.

Une résolution spatiale plus élevée occupe un plus grand espace de stockage sur ordinateur et nécessite davantage de temps en matière de traitement et d’analyse. Elle peut également exiger l’achat de données commerciales. Lors du choix d’une résolution spatiale pour les données raster dans un projet, vous devez veiller à ce qu’elle soit :

  • suffisamment élevée pour capturer les entités d’intérêt pour votre projet (par exemple, avez-vous besoin de voir les montagnes, les rivières, les champs, les routes, etc. ?)
  • suffisamment basse pour réduire l’espace de stockage sur ordinateur, le délai de traitement et les coûts éventuels associés.
Remarque :

Pour en savoir plus, reportez-vous à la section Taille de pixel de l’image et données raster.

Pour les images satellite, la résolution spatiale peut couramment varier d’un capteur à l’autre. Parmi certains exemples de résolutions spatiales figurent 1 000 m, 500 m, 250 m (MODIS), 90 m, 60 m, 30 m (ASTER), 30 m (Landsat), 10 m (Sentinel), 5-3 m (PlanetScope) ou 0,5 m (SkySat). Pour les images capturées depuis des capteurs aériens ou des drones, la résolution spatiale peut être beaucoup plus élevée, allant de 1 m (NAIP) à 1 cm (drones) ou encore moins. Ce didacticiel est consacré sur l’imagerie satellite.

Explorer Pembamoto à l’échelle régionale

Ensuite vous allez explorer l’imagerie satellite et sa résolution spatiale dans ArcGIS Pro, avec un focus sur la zone de Pembamoto, en Tanzanie. Vous allez étudier l’imagerie qui peut efficacement illustrer la grande région de Pembamoto. Tout d’abord, vous allez configurer le projet ArcGIS Pro.

  1. Téléchargez le paquetage Pembamoto_spatial_resolution.

    Un fichier intitulé Pembamoto_spatial_resolution.ppkx est téléchargé sur votre ordinateur.

    Remarque :

    Un fichier .ppkx est un paquetage de projet ArcGIS Pro qui peut contenir des cartes, des données et d’autres fichiers pouvant être ouverts dans ArcGIS Pro. Pour en savoir plus sur la gestion des fichiers .ppkx, consultez ce guide.

  2. Recherchez le fichier téléchargé sur votre ordinateur.
    Conseil :

    La plupart des navigateurs Web téléchargent les fichiers dans le dossier Téléchargements.

  3. Double-cliquez sur Pembamoto_spatial_resolution.ppkx pour l’ouvrir dans ArcGIS Pro. À l’invite, connectez-vous avec votre compte ArcGIS.
    Remarque :

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

    Le projet s’ouvre. Il contient trois cartes : Pembamoto region (Région de Pembamoto), Regreening project (Projet de reverdissement) et Resampling (Rééchantillonnage). À présent, vous allez utiliser la première carte.

  4. Confirmez que la carte Pembamoto region (Région de Pembamoto) est sélectionnée.

    Onglet de carte Région de Pembamoto

    La carte affiche le fond de carte topographique par défaut et est axée sur la Tanzanie. Un petit rectangle en rouge, l’Est de Dodoma, présente la zone globale d’intérêt dans le cadre de ce didacticiel.

    Carte de Tanzanie

  5. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Region_of_Interest (Région d’intérêt) et choisissez Zoom To Layer (Zoom sur la couche).

    Option de menu Zoom to Layer (Zoom sur la couche)

    La carte s’actualise, révélant une couche d’imagerie intitulée Landsat9 - 01/28/2023 - 30m - region (Landsat9 –28/01/2023 – 30 m – région).

    Image Landsat 9 sur la carte

    Il s’agit d’une image satellite Landsat 9 qui a été capturée le 28 janvier 2023 et a été découpée à la taille du rectangle rouge. Les images Landsat 9 ont une résolution spatiale de 30 mètres, qui les rend efficaces en matière de représentation d’étendues plus grandes, comme une région toute entière, sans occuper un trop grand espace de stockage.

    Remarque :

    Landsat 9 est une mission satellite de USGS et de la NASA lancée en 2021. Elle produit l’imagerie avec 11 canaux spectraux, la plupart d’entre eux associés à une résolution spatiale de 30 mètres. Les images couvrent l’intégralité de la planète et chaque lieu sur Terre est capturé tous les 16 jours (ou tous les 8 jours si en lien avec les images Landsat 8). Landsat est le programme d’acquisition d’images satellite le plus ancien, offrant cinq décennies de données d’observation en continu de la Terre.

    Les images Landsat sont disponibles en accès libre. Découvrez comment télécharger votre propre imagerie Landsat.

  6. Observez l’imagerie.

    Pouvez-vous identifier différents types d’occupation du sol dans la région ?

    • Zones arides avec un sol quasiment nu et à la végétation clairsemée (en rose clair et rose foncé)
    • Zones montagneuses avec une certaine végétation (zones sauvages dans les teintes vertes)
    • Vallées à la végétation très dense (vert foncé)

    Zones mises en surbrillance dans l’image Landsat 9
    L’imagerie Landsat illustre (1) les zones arides, (2) les zones montagneuses avec une certaine végétation et (3) les vallées à la végétation extrêmement luxuriante.

  7. Avec la molette de la souris, faites un zoom avant jusqu’à ce que l’image devienne pixelisée et à ce que vous puissiez voir les cellules de manière individuelle.

    Image pixelisée

    Avec une taille de cellule de 30 mètres, les images Landsat 9 ne vous permettent pas d’identifier les petites entités au sol, telles que les maisons ou les arbres de manière individuelle.

  8. Vous avez la possibilité de faire un zoom arrière et de revenir aux différentes zones de l’image afin de l’étudier plus en détail.

    Globalement, les images Landsat sont parfaites pour identifier et surveiller le phénomène régional, comme la désertification, l’expansion urbaine et tout autre tendance de changement de l’occupation du sol.

Comparer les résolutions spatiales

Maintenant que la Tanzanie n’a plus de secret pour vous, vous allez effectuer un zoom avant pour découvrir le projet de restauration de la végétation qui a lieu dans la région de Pembamoto. L’ONG Justdiggit, qui n’a de cesse de lutter contre le réchauffement climatique à l’échelle internationale en reverdissant l’Afrique, a collaboré avec la communauté locale de Pembamoto pour creuser une série de murets de rétention (fosses semi-circulaires) afin d’aider le sol à capturer les eaux de pluie. Grâce à la création de ces murets, le site, autrefois aride et sec, a vu naître une végétation importante en quelques années.

Projet de restauration de la végétation dans la région de Pembamoto, en Tanzanie
Projet de restauration de la végétation à Pembamoto, Tanzanie : le site aux multiples murets de rétention reverdit progressivement entre le (1) 27 mai 2018 et le (2) 28 mai 2020 et le (3) 11 mai 2022 (Crédits : Planet Labs).

Vue du sol du projet de restauration de la végétation
L’image du haut montre la vue du sol au début du projet, avec les murets de rétention tout juste achevés. L’image du bas montre le même endroit quelques années plus tard à l’arrivée à maturité du projet de restauration (Crédits : Justdiggit).

À présent, vous allez examiner le site du projet de reverdissement de Pembamoto avec les images satellite avec différentes résolutions, capturées entre décembre 2022 et janvier 2023. Pour commencer, vous allez passer à la carte suivante.

  1. Cliquez sur l’onglet de carte Regreening project (Projet de reverdissement).

    Onglet de carte Projet de reverdissement

    La carte présente la même zone globale de Pembamoto que vous avez étudiée précédemment. Un petit rectangle en rouge indique la zone d’intérêt (AOI) beaucoup plus petite du projet de reverdissement.

    Zone d’intérêt du projet de reverdissement

  2. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur Pembamoto_AOI et sélectionnez Zoom To Layer (Zoom sur la couche)

    Option de menu Zoom to Layer (Zoom sur la couche)

    Dans la fenêtre Contents (Contenu), quatre couches d’imagerie sont actuellement désactivées.

    Quatre couches d’imagerie dans la fenêtre Contenu

    Le nom de chaque image répertorie le type d’image, sa date de capture et sa résolution spatiale. Ces images ont été découpées selon les dimensions AOI et leur résolution spatiale varie de 30 à  0,5 mètres. Vous allez activer les couches en partant de celle avec la résolution spatiale la plus basse à celle ayant la résolution spatiale la plus élevée afin de les comparer.

  3. Vérifiez que la case en regard de la couche Landsat9 - 01/28/2023 - 30m (Landsat9 – 28/01/2023 – 30 m) est cochée.

    Couche Landsat9 – 28/01/2023 – 30 m activée

    L’image apparaît sur la carte.

    Image Landsat 9 sur la carte

    Il s’agit de la même image Landsat que celle observée précédemment, mais qui est désormais découpée pour correspondre à la zone d’intérêt plus petite. Sans surprise, à cette échelle plus grande, l’image Landsat apparaît quelque peu pixelisée. Elle vous permet néanmoins de toujours voir clairement la zone du projet de reverdissement qui s’affiche dans des tons de vert foncé. Les sols non végétalisés l’entourant apparaissent en rose bleuté ou bleu bleuté selon les types de sol et les formations géologiques sous-jacentes.

    Zone du projet de reverdissement en vert foncé

  4. Dans la fenêtre Contents (Contenu), activez la couche Sentinel2 - 12/09/2022 - 10m (Sentinel2 – 09/12/2022 – 10 m).

    Image Sentinel 2 activée

    L’image apparaît sur la carte.

    Image Sentinel 2 sur la carte

    Il s’agit d’une image satellite Sentinel-2 capturée le 9 décembre 2022. Les images Sentinel-2 affichent une résolution spatiale allant jusqu’à 10 mètres, ce qui les rend plutôt versatiles, car elles sont toujours utilisées pour un affichage et une analyse au niveau de la région, mais elles peuvent également afficher des entités plus détaillées au sol.

    À l’échelle actuelle, l’image n’est pas pixelisée et présente très clairement la zone du projet de reverdissement. Vous pouvez également identifier d’autres entités, telles que quelques montagnes au Nord, quelques champs agricoles au Sud-Est et plusieurs axes routiers. À l’Est des montagnes, un nuage blanc a été capturé. Pouvez-vous apercevoir l’ombre du nuage ?

    Remarque :

    Sentinel-2 est une mission satellite de l’Agence spatiale européenne. Lancée en 2015, elle produit l’imagerie avec 13 bandes spectrales, dont plusieurs affichent une résolution de 10 mètres. Les images couvrent la totalité de la Terre et chaque lieu sur Terre est capturé au moins tous les 5 jours.

    Les images Sentinel-2 sont disponibles en accès libre et peuvent être téléchargées via le Copernicus Data Space Ecosystem.

  5. Dans la fenêtre Contents (Contenu), activez la couche PlanetScope - 01/01/2023 - 3m (PlanetScope – 01/01/2023 – 3 m).

    Image PlanetScope sur la carte

    Il s’agit d’une image satellite PlanetScope capturée le 1er janvier 2023. Les images PlanetScope ont une résolution spatiale de 3 mètres, présentant de nombreuses entités détaillées au sol. L’imagerie avec ce type de résolution spatiale est souvent utilisée pour l’analyse à l’échelle de l’entité et comprend des applications agricoles, archéologiques, infrastructurelles et sylvicoles.

    Sur l’image, vous pouvez voir autant de nombreuses entités que précédemment, mais elles s’affichent de manière plus détaillée. Les champs en marron foncé sont apparus dans plusieurs zones, suggérant que fin décembre fut une période de labourage (préparation de la terre pour les cultures) ou dédiée à d’autres activités agricoles.

    Remarque :

    Les images PlanetScope sont produites par Planet Labs. PlanetScope regroupe un ensemble de plus de 180 satellites déployés depuis 2014 et produit des images avec une résolution de 3 mètres et jusqu’à 8 bandes spectrales. Les images couvrent quasiment l’intégralité du territoire et chaque lieu est capturé quasiment au quotidien.

  6. Dans la fenêtre Contents (Contenu), activez la couche SkySat - 12/13/22 - 0.5m (SkySat – 13/12/2022 – 0,5 m).

    Image SkySat sur la carte

    Il s’agit d’une image satellite SkySat capturée le 13 décembre 2022. Les images SkySat se distinguent par une résolution spatiale de 0,5 mètre, présentant des entités au sol avec un niveau élevé de détails. L’imagerie avec ce type de résolution spatiale est frréquemment utilisée à des fins de cartographie de précision, de modélisation des villes en 3D ou d’agriculture de précision.

    Sur l’image, vous pouvez voir de nombreux détails, comme des arbres ou des buissons de manière individuelle, et des nuances subtiles au sol.

    Remarque :

    Les images PlanetScope sont produites par Planet Labs. SkySat désigne un ensemble de quelques 20 satellites déployés depuis 2013 ; il produit l’imagerie avec une résolution de 0,5 mètre et 4 bandes spectrales. Les satellites SkySat peuvent être activement manœuvrés pour capturer l’imagerie depuis n’importe quel emplacement sur la Terre.

    Vous avez maintenant passé en revue toutes les images fournies dans ce projet.

  7. En option, explorez les images plus en détail en les activant, puis en les désactivant, et en effectuant des zooms avant et arrière avec la molette de la souris.
    Conseil :

    Peu importe quelles couches se trouvent dessus, cela bloque votre vue des couches en dessous ; ainsi activez-les ou désactivez-les en conséquence.

Explorer les tailles de cellule et les étendues spatiales

Vous allez continuer votre exploration de la résolution spatiale en zoomant sur des zones spécifiques autour du site de reverdissement de Pembamoto à l’aide de géosignets. Vous allez également comparer l’étendue des images d’origine.

  1. Sur le ruban, cliquez sur l’onglet Map (Carte). Dans le groupe Navigate (Naviguer), cliquez sur Bookmarks (Géosignets).

    Bouton Géosignets

    Pour mieux comprendre la notion de taille de cellule, vous allez effectuer un zoom à un niveau de détail vous permettant de visualiser les cellules de manière individuelle.

  2. Dans la liste des géosignets, sélectionnez Cells (Cellules).

    Géosignet Cellules

  3. Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez l’intégralité des quatre couches d’imagerie (les couches Landsat-9, Sentinel-2, PlanetScope et SkySat) et activez-les à nouveau une à une.

    Les quatre images affichées pour l’étendue du géosignet Cellules
    Images (1) Landsat-9, (2) Sentinel-2, (3) PlanetScope et (4) SkySat.

    Les tailles de cellule varient considérablement. Combien de cellules l’étendue actuelle comporte-t-elle pour chaque type d’imagerie ? Elle ne contient que quelques cellules Landsat 9, environ 60 cellules Sentinel 2, quelques centaines de cellules PlanetScope et des milliers de cellules SkySat.

  4. Sur le ruban, sur l’onglet Map (Carte), cliquez sur Bookmarks (Géosignets) et sélectionnez Roads and fields (Routes et champs).

    Géosignet Routes et champs

    La carte effectue un zoom avant sur le côté Est de la zone d’intérêt (AOI).

  5. Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez les quatre couches d’imagerie et activez-les à nouveau une à une.

    Les quatre images affichées pour l’étendue du géosignet Routes et champs
    Images (1) Landsat-9, (2) Sentinel-2, (3) PlanetScope et (4) SkySat.

    Vous souhaitez opter pour l’imagerie qui exige l’espace de stockage le plus minime qui soit, tout en vous permettant de distinguer les routes principales : parmi ces quatre images, laquelle choisiriez-vous ? Qu’en est-il des routes secondaires ou chemins de terre ? Les champs agricoles ? Les maisons ? Les arbres ou les buissons individuels ?

  6. Vous avez la possibilité d’effectuer un zoom avant sur le géosignet Town (Ville) et de faire des observations similaires.

    Tandis que les quatre couches d’imagerie ont été découpées pour correspondre aux limites de la zone d’intérêt, les images d’origine capturées par les différents satellites étaient beaucoup plus grandes.

    L’illustration suivante représente chaque image dans son étendue d’origine complète ; la zone d’intérêt de Pembamoto est représentée par un petit rectangle en rouge dans le quadrant en bas à gauche.

    Chaque image est représentée dans son étendue d’origine complète.

    Qu’observez-vous par rapport aux tailles relatives de ces images ? Pour Landsat 9, parce que la taille de cellule est si grande, une seule image peut capturer une très grande étendue. Comme vous optez pour une imagerie aux tailles de cellule de plus en plus petites, une seule image peut capturer une étendue de plus en plus petite. Il s’agit d’une tendance générale, même si le nombre exact de cellules par image dépend des caractéristiques techniques de chaque capteur.

Dans cette partie du didacticiel, vous vous êtes familiarisé avec les concepts de base de la résolution spatiale et vous avez comparé les images satellite aux résolutions spatiales diverses. Vous avez exploré la région de Pembamoto et y avez découvert un projet de reverdissement innovant. Leçon à retenir : il existe un compromis entre le niveau de détail supérieur qu’offre l’imagerie à résolution spatiale élevée et l’espace de stockage réduit et le délai de traitement qu’exige l’imagerie à faible résolution spatiale. Vous devez tenir compte de ce compromis au moment du choix de l’imagerie pour un projet.


Modifier la résolution spatiale d’une image

Ensuite, vous en découvrirez davantage sur la modification de la résolution d’une image et vous familiariserez avec le concept de rééchantillonnage. Puis vous procéderez vous-même au rééchantillonnage de l’imagerie et comparer la couche d’imagerie d’origine avec le résultat rééchantillonné.

En savoir plus sur la modification de la résolution spatiale et le rééchantillonnage

À réception de certaines images ou d’un autre type de données raster, vous pouvez les utiliser avec leur résolution spatiale d’origine. Cependant, dans certains cas, il se peut que vous souhaitiez modifier leur résolution spatiale.

  • Si les entités d’intérêt dans le cadre de votre projet ne nécessitent pas une résolution spatiale très élevée, et que vous souhaitez réduire le temps de stockage et de traitement, vous pouvez augmenter la taille de cellule.
  • Si plusieurs couches raster de votre projet ont différentes résolutions spatiales, la bonne pratique en matière d’analyse consiste à modifier la résolution spatiale de certaines couches afin qu’elles aient toute la même taille de cellule.

Modification de la taille de cellule d’un raster
Modification de la résolution spatiale d’un raster depuis une cellule de plus petite taille (gauche) en une cellule de plus grande taille (droite).

Changer la résolution spatiale reste possible grâce à un processus appelé rééchantillonnage. Le rééchantillonnage est utilisé à tout moment lorsqu’une grille raster doit être transformée. Autre exemple de transformation de grille : vous devez reprojeter un raster (pour en savoir plus sur les projections, consultez le didacticiel Choose the right projection (Choisir la projection appropriée)). En outre, différents outils de géotraitement utilisent également le rééchantillonnage, tels que le jeu d’outils Surface (Surface).

Rééchantillonnage d’un raster en une grille projetée différemment
Raster d’origine (gauche) rééchantillonné sur une grille projetée différemment (droite).

Pour appliquer le rééchantillonnage, vous devez choisir une méthode pour calculer la valeur de chaque cellule dans le raster en sortie. Voici trois exemples de méthodes de rééchantillonnage pouvant être appliquées à l’imagerie :

  • Voisin le plus proche : chaque cellule du raster en sortie prend la valeur exacte de la cellule correspondante la plus proche dans le raster d’origine.
  • Interpolation bilinéaire : la valeur d’une cellule dans le raster en sortie est calculée par la moyenne des quatre cellules voisines correspondantes dans le raster d’origine, générant une sortie plus lisse.
  • Convolution cubique : la valeur d’une cellule dans le raster en sortie est calculée par la moyenne des 16 cellules voisines correspondantes dans le raster d’origine.

Diagrammes illustrant trois techniques de rééchantillonnage
Trois techniques de rééchantillonnage : Voisin le plus proche (gauche), Bilinéaire (centre) et Cubique (droite). Les points en bleu indiquent les cellules en entrée utilisée pour calculer la valeur de la cellule en sortie en rouge.

Remarque :

Pour en savoir plus sur le rééchantillonnage, reportez-vous à Cell size and resampling in analysis (Taille de cellule et rééchantillonnage dans l’analyse).

Rééchantillonner l’imagerie en une taille de cellule plus grande

Ensuite, vous découvrirez comment rééchantillonner l’imagerie pour changer sa taille de cellule. Vous prévoyez d’utiliser une image PlanetScope de 3 m pour votre projet, mais vous savez que d’autres couches raster dans le même projet affichent une taille de cellule de 10 m. Vous allez rééchantillonner l’image PlanetScope pour qu’elle corresponde à la résolution de 10 m. Tout d’abord, vous allez basculer sur la troisième carte du projet.

  1. Cliquez sur l’onglet Resampling (Rééchantillonnage).

    Onglet de carte Rééchantillonnage

    Cette carte contient l’image PlanetScope_01012023_3m, similaire à celle que vous avez vue précédemment dans le processus. Pour rééchantillonner l’image, vous allez utiliser l’outil de géotraitement Resample (Rééchantillonner).

  2. Sur le ruban, dans l’onglet View (Vue), dans le groupe Windows (Fenêtres), cliquez sur Geoprocessing (Géotraitement).

    Bouton Geoprocessing (Géotraitement)

    La fenêtre Geoprocessing (Géotraitement) s’affiche.

  3. Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), dans la zone de recherche, saisissez Resample (Rééchantillonner). Dans la liste des résultats, cliquez sur l’outil Resample (Rééchantillonner) pour l’ouvrir.

    Cet outil se trouve dans la boîte à outils Data Management (Gestion des données).

    Recherche de l’outil Rééchantillonner

  4. Dans l’outil Resample (Rééchantillonner), sélectionnez les valeurs de paramètre suivantes :
    • Pour Input Raster (Raster en entrée), sélectionnez PlanetScope_01012023_3m.
    • Pour Output Raster Dataset (Jeu de données raster en sortie), saisissez PlanetScope_01012023_10m.

    Paramètres de l’outil Rééchantillonner

    Sous Output Cell Size (Taille de cellule en sortie), les champs X et Y montrent actuellement la résolution de votre image en entrée : environ 3 mètres. Vous allez la remplacer par votre valeur cible.

  5. Sous Output Cell Size (Taille de cellule en sortie), pour X et Y, saisissez 10.

    Paramètres de la taille de cellule en sortie

    Remarque :

    Lors du rééchantillonnage de l’imagerie, vous optez souvent pour une taille de cellule plus grande, comme cela est le cas dans ce processus.

    Vous devez faire preuve de prudence lors du rééchantillonnage vers une taille de cellule plus petite. Il est important de comprendre qu’aucune donnée ne sera générée. En précisant une taille de cellule de 50 mètres lorsque l’image en entrée affiche une résolution de 100 mètres, vous créez un raster en sortie avec une taille de cellule de 50 mètres ; cependant, la précision est toujours de seulement 100 mètres.

  6. Pour Resampling Technique (Technique de rééchantillonnage), choisissez Bilinear (Bilinéaire).

    Paramètre de technique de rééchantillonnage

    Les techniques de rééchantillonnage que vous avez apprises précédemment sont disponibles : Nearest Neighbor (Voisin le plus proche), Bilinear (Bilinéaire) et Cubic (Cubique). Ces trois techniques peuvent être utilisées pour l’imagerie. La technique Bilinear (Bilinéaire) produit un résultat plus lisse.

    Une autre option s’offre à vous, Majority (Majorité). Elle n’est généralement pas utilisée pour l’imagerie. Vous pouvez en découvrir davantage sur cette option dans la documentation Resample (Rééchantillonner).

    Remarque :

    Un autre type de raster intitulé thématique (ou catégorique, ou encore discret) est rééchantillonné uniquement avec les méthodes Nearest (Le plus proche) ou Majority (Majorité), car il est important de préserver les valeurs d’origine de cellule. En savoir plus sur les différents types de données raster.

  7. Dans la fenêtre de l’outil Resample (Rééchantillonner), cliquez sur l’onglet Environments (Environnements) et localisez la section Output Coordinates (Coordonnées en sortie).

    Section Coordonnées en sortie dans l’onglet Environnements

    Si vous souhaitiez reprojeter l’image plutôt que, ou en sus de modifier la taille de cellule, c’est précisément là que vous préciserez le système de coordonnées cible. Dans ce processus, vous n’allez pas reprojeter, aussi vous laisserez ces paramètres vides.

  8. Cliquez sur Run (Exécuter).

    Après un moment, la nouvelle image PlanetScope_01012023_10m s’affiche sur la carte.

    Image PlanetScope_01012023_10m sur la carte

    Elle semble plus sombre que l’image d’origine, car elle utilise un rendu par défaut. Vous allez modifier les paramètres d’affichage pour qu’ils correspondent à l’originale.

    Remarque :

    Découvrez-en davantage sur les options Apparence des images.

  9. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur PlanetScope_01012023_10m et sélectionnez Symbology (Symbologie).

    Option de menu Symbology (Symbologie)

  10. Dans la fenêtre Symbology (Symbologie), cliquez sur le bouton Options et sélectionnez Import from layer (Importer depuis la couche).

    Option de menu Importer depuis la couche

  11. Dans la fenêtre Apply Symbology From Layer (Appliquer la symbologie d’une couche), choisissez les valeurs de paramètre suivantes :
    • Pour Input Layer (Couche en entrée), confirmez que PlanetScope_01012023_10m est sélectionnée.
    • Pour Symbology Layer (Couche de symbologie), sélectionnez PlanetScope_01012023_3m.

    Paramètres de l’outil Apply Symbology From Layer (Appliquer la symbologie d’une couche)

  12. Cliquez sur Run (Exécuter).

    L’image rééchantillonnée se met à jour pour afficher un rendu similaire à l’image d’origine.

Comparer les images d’origine et les images rééchantillonnées

Ensuite, vous allez comparer les couches d’origine avec les couches rééchantillonnées à l’aide de l’outil Swipe (Balayer).

  1. Dans la fenêtre Contents (Contenu), veillez à ce que la couche PlanetScope_01012023_10m soit sélectionnée.

    Couche PlanetScope_01012023_10m

  2. Sur le ruban, dans l’onglet Raster Layer (Couche raster), dans le groupe Compare (Comparer), cliquez sur Swipe (Balayer).

    Bouton Balayer

  3. Sur la carte, faites glisser du haut vers le bas pour retirer la couche PlanetScope_01012023_10m et révéler la couche PlanetScope_01012023_3m juste en dessous.

    Pointeur de balayage

    À cette échelle, vous ne constatez quasiment aucune différence entre les deux images. Dans les deux cas, vous pouvez distinguer les entités plus grandes comme la zone du projet de reverdissement et les nombreux champs agricoles. Vous allez faire un zoom avant pour obtenir un niveau de détail plus important.

  4. Sur le ruban, dans l’onglet Map (Carte), dans le groupe Navigate (Naviguer), cliquez sur Bookmarks (Géosignets) et sélectionnez le géosignet Roads and fields (Routes et champs).

    Géosignet Routes et champs

  5. Faites glisser pour balayer de haut en bas avec le pointeur de balayage.

    Balayage dans l’étendue Routes et champs

    À cette échelle, la couche rééchantillonnée semble plus grossière que l’image d’origine, car ses cellules sont plus grandes. Enfin, vous allez faire un nouveau zoom avant pour voir les cellules de manière individuelle.

  6. Sur le ruban, dans l’onglet Map (Carte), cliquez sur Bookmarks (Géosignets) et sélectionnez le géosignet Cells (Cellules).

    Géosignet Cellules

    Faites glisser pour balayer et comparez les deux couches.

    Balayage dans l’étendue Cellules

    Vous pouvez clairement voir que les cellules des couches rééchantillonnées sont environ trois fois plus larges que celles de la couche d’origine.

  7. Lorsque vous avez terminé votre exploration, sur le ruban, sur l’onglet Map (Carte), dans le groupe Navigate (Naviguer), cliquez sur le bouton Explore (Explorer) pour fermer le mode balayage.

    Bouton Explorer

Dans cette partie du didacticiel, vous avez appris que vous pouviez modifier la résolution spatiale d’une image. Vous avez découvert le concept de rééchantillonnage et vous vous êtes familiarisé avec plusieurs méthodes de rééchantillonnage. Puis vous avez rééchantillonné une image sur une taille de cellule plus importante et comparé l’entrée d’origine avec la sortie rééchantillonnée.


Identifier la taille de cellule d’une image

Chaque image rencontrée dans ce processus a sa résolution spatiale répertoriée dans son nom. Cependant, lorsque vous recevez un jeu de données d’imagerie dans la réalité, vous pouvez ignorer sa résolution spatiale. Vous allez découvrir la façon de trouver cette information.

Trouver la taille de cellule dans les propriétés d’image

La façon standard de rechercher la taille de cellule d’une image consiste à examiner ses propriétés.

  1. Veillez à ce que l’onglet de carte Resampling (Rééchantillonnage) soit sélectionné.

    Onglet de carte Rééchantillonnage

  2. Dans la fenêtre Contents (Contenu), cliquez avec le bouton droit sur PlanetScope_01012023_3m et choisissez Properties (Propriétés).

    Option de menu Properties (Propriétés)

  3. Dans la fenêtre Properties (Propriétés), cliquez sur l’onglet Source (Source), développez la section Raster Information (Informations raster), et localisez les champs Cell Size X (Taille de cellule X) et Cell Size Y (Taille de cellule Y).

    Champs Taille de cellule X et Taille de cellule Y de la fenêtre Propriétés

    Les champs Cell Size X (Taille de cellule X) et Cell Size Y (Taille de cellule Y) affichent chacun une valeur de 3. Cela signifie que chaque cellule représente un carré de 3 mètres par 3 mètres au sol. Il se peut que vous ne soyez pas certain que l’unité de mesure soit le mètre. Vous trouverez cette information dans la section Spatial Reference (Référence spatiale).

  4. Développez Spatial Reference (Référence spatiale) et localisez le champ Linear Unit (Unité linéaire).

    Champ Unité linéaire

    Cette section contient des informations relatives à la projection des images et au système de coordonnées. La valeur Projected Coordinate System (Système de coordonnées projetées) est WGS 1984 UTM Zone 37S, tandis que la valeur Linear Unit (Unité linéaire) est Meters (Mètres). Cela confirme que la taille de cellule est exprimée en mètres. Désormais vous savez que votre image PlanetScope a une taille de cellule de 3 mètres.

  5. Vous pouvez utiliser ce que vous venez d’apprendre pour vérifier la taille de cellule de la couche PlanetScope_01012023_10m.

Mesurer les cellules de l’imagerie

Enfin, vous allez apprendre à mesurer les cellules d’une image par vous-même. Tandis que la recherche dans les propriétés de l’imagerie reste la méthode la plus courante, mesurer vous-même les cellules est une bonne façon de démystifier davantage le concept de taille de cellule.

  1. Dans la carte Resampling (Rééchantillonnage), veillez à ce que les couches PlanetScope01012023_10m et PlanetScope01012023_3m soient activées.

    Couches PlanetScope01012023_10m et PlanetScope01012023_3m

    PlanetScope01012023_10m s’affiche en haut, aussi vous allez la mesurer en premier.

  2. Le cas échéant, sur le ruban, sur l’onglet Map (Carte), cliquez sur Bookmarks (Géosignets) et sélectionnez le signet Cells (Cellules).

    Géosignet Cellules

  3. Sur le ruban, sur l’onglet Map (Carte), dans la section Inquiry (Requête), cliquez sur Measure (Mesurer).

    Bouton Mesurer

    Sur la carte, la fenêtre Measure Distance (Mesurer la distance) s’affiche, ainsi que le pointeur de mesure.

  4. Cliquez sur deux côtés d’une cellule pour mesurer sa largeur.

    Mesure de la largeur de cellule

    La cellule fait environ 10 mètres de large.

  5. Dans la fenêtre Measure Distance (Mesurer la distance), cliquez sur le bouton Clear Results (Effacer les résultats).

    Bouton Effacer les résultats

  6. Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez la couche PlanetScope01012023_10m.

    La couche PlanetScope01012023_10m est désactivée

    Sur la carte, l’image PlanetScope01012023_3m s’affiche.

  7. Cliquez sur deux côtés d’une cellule pour mesurer sa largeur.

    Elle fait environ 3 mètres de large.

    Mesure d’une cellule de 3 mètres de large

  8. Lorsque vous avez terminé la mesure, sur le ruban, sur l’onglet Map (Carte), cliquez sur le bouton Explore (Explorer) pour fermer le mode Mesurer.

    Bouton Explorer

Dans ce didacticiel, vous vous êtes familiarisé avec les concepts de base de la résolution spatiale. Vous avez appris à distinguer visuellement l’imagerie avec une résolution spatiale plus élevée ou plus basse et à sélectionner la résolution spatiale la plus adaptée à votre projet. Vous avez appris à modifier la résolution spatiale d’une image et vous vous êtes familiarisé avec plusieurs méthodes de rééchantillonnage. Enfin, vous avez découvert comment trouver la résolution spatiale d’une image en recherchant dans ses propriétés ou en mesurant directement ses cellules.

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