Prise en main de l’imagerie concernant l’Afrique
Se familiariser avec l’application Digital Earth Africa Explorer
Vous allez commencer par ouvrir l’application Web, vous familiariser avec certains concepts d’imagerie et apprendre à mettre en évidence la végétation sur tout le continent africain.
- Ouvrez l’application Digital Earth Africa Explorer.
L’application s’ouvre sur la représentation de l’ensemble du continent africain avec l’imagerie satellite Sentinel-2.
Remarque :
Sentinel-2 est un programme satellite d’observation terrestre lancé par l’agence spatiale européenne (ESA) en 2015 qui génère une imagerie de haute qualité de l’ensemble de la Terre. En savoir plus sur le programme Sentinel-2.
Le programme Sentinel-2 génère une imagerie multispectrale, ce qui signifie qu’il capture des informations pour plusieurs plages de longueurs d’ondes. Certaines de ces plages de longueurs d’ondes sont visibles pour l’œil humain (bleu, vert et rouge, par exemple), contrairement à d’autres (proche infrarouge, onde courte infrarouge et aérosol côtier, par exemple). Chacune de ces plages s’appelle une bande spectrale et l’imagerie Sentinel-2 en contient 13. Le diagramme suivant illustre le positionnement des 13 bandes spectrales sur le spectre électromagnétique.
Les 13 bandes spectrales Sentinel-2 sont affichées sur le spectre électromagnétique. Voici la liste complète des bandes :
- Bande 1 - Aérosol côtier
- Bande 2 - Bleu
- Bande 3 - Vert
- Bande 4 - Rouge
- Bande 5 - Végétation - Red Edge
- Bande 6 - Végétation - Red Edge
- Bande 7 - Végétation - Red Edge
- Bande 8 - Proche infrarouge (NIR)
- Bande 8A - Flèche - Proche infrarouge (NIR)
- Bande 9 - Vapeur d’eau
- Bande 10 - Infrarouge à onde courte (SWIR) - Cirrus
- Bande 11 - Infrarouge à onde courte (SWIR)
- Bande 12 - Infrarouge à onde courte (SWIR)
L’imagerie multispectrale peut fournir de nombreuses informations intéressantes sur le paysage observé.
Pour utiliser les bandes, vous pouvez choisir trois d’entre elles et les combiner de façon à produire une image composite. Il existe de nombreuses combinaisons de bandes possibles et chacune permet d’appréhender l’imagerie différemment. Certaines combinaisons peuvent être particulièrement adaptées à la mise en évidence de certains types d’entités ou de propriétés du paysage.
Trois bandes spectrales (gauche) combinées en une image composite (droite). Vous allez maintenant apprendre à découvrir la combinaison de bandes affichée dans l’application.
- Le cas échéant, cliquez une fois sur le bouton Zoom Out (Zoom arrière) pour voir le continent entier.
- Dans la barre latérale, cliquez sur le bouton Explore Imagery (Explorer l’imagerie).
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), pour Layer (Couche), vérifiez que Sentinel-2 Annual GeoMAD est sélectionnée. Pour Rendering (Rendu), vérifiez que Natural Color with DRA (Couleur naturelle avec DRA) est sélectionné.
Natural Color with DRA (Couleur naturelle avec DRA) est la combinaison de bandes actuelle. Elle combine les bandes bleue, verte et rouge, qui montrent des couleurs proches de ce que voit habituellement l’œil humain. DRA signifie Dynamic Range Adjustment (ajustement dynamique de la plage). C’est une technique visant à améliorer le contraste de l’image.
Conseil :
Dans ce didacticiel, vous pouvez ignorer les messages en rouge qui apparaissent dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), tels que Zoom in to select images (Faites un zoom avant pour sélectionner des images). Vous pouvez également faire glisser la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie) pour la déplacer n’importe où dans l’application afin de s’assurer qu’elle ne masque pas des entités intéressantes.
La carte fait principalement apparaître des tons terreux (beige, marron et vert foncé) sur le continent africain.
C’est comme cela que la Terre vous apparaîtrait de l’espace. La combinaison de bandes Natural Color (Couleur naturelle) peut être utile dans certaines applications, mais les analystes choisissent souvent d’autres combinaisons de bandes en fonction d’entités spécifiques qu’ils souhaitent mettre en avant.
Vous allez modifier la combinaison de bandes pour adopter Couleur infrarouge, qui combine les bandes Proche infrarouge, Rouge et Vert. Cette combinaison est particulièrement utile pour mettre en évidence la végétation, qu’elle affiche en rouge vif.
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), pour Rendering (Rendu), sélectionnez Color Infrared with DRA (Couleur infrarouge avec DRA).
Remarque :
La combinaison de bandes ou d’autres processus que vous appliquez à l’imagerie pour changer son affichage sont désignés sous le nom de Rendering (Rendu).
Au bout de quelques instants, l’imagerie représentant l’Afrique s’actualise, affichant les zones très végétalisées en rouge vif. Les étiquettes et limites de pays qui apparaissent sur l’imagerie peuvent vous aider à vous orienter.
Remarque :
L’affichage des autres continents n’a pas changé. En effet, l’application comporte l’imagerie multispectrale uniquement pour l’Afrique. Pour le reste du monde, vous voyez un fond de carte d’imagerie simple, qui ne prend pas en charge ce type de rendu multispectral.
L’Afrique centrale est très nettement dominée par des tons de rouge, ce qui indique une forte présence de végétation. La couleur rouge la plus vive correspond à la région équatoriale qui est principalement recouverte de forêts humides et d’une végétation luxuriante. Les régions au climat tropical, également riches en végétation, sont représentées par un rouge légèrement moins vif.
En Afrique du Nord, le désert du Sahara apparaît principalement dans des tons blanc et beige, ce qui indique une absence de végétation. Tout le long de la côte méditerranéenne, on compte plusieurs zones richement végétalisées, favorisées par le climat méditerranéen.
En Afrique du Sud, les régions plus humides de l’est sont assez riches en végétation, tandis que l’ouest est beaucoup plus aride et pauvre en végétation, avec la présence des déserts de Kalahari et de Namib.
L’imagerie satellite affichée en couleur infrarouge offre un résumé optimal de la distribution de la végétation sur le continent africain.
- Cliquez deux fois sur le bouton Zoom In (Zoom avant).
- Si nécessaire, faites glisser la carte avec la souris pour la déplacer jusqu’à la centrer sur l’Afrique centrale en rouge vif.
Des rayures diagonales traversent la carte. Elles correspondent aux trajectoires que les satellites empruntent pour capturer l’imagerie une image (ou scène) après l’autre. Ce que vous voyez n’est pas une grande image unique de l’ensemble du continent. Ce sont des milliers d’images individuelles assemblées (ou mosaïquées). Il arrive parfois que les limites entre les images apparaissent légèrement, ce qui donne cet effet de rayures.
De plus, ces images ne comportent aucun nuage. Cela est surprenant, car les satellites volent autour des nuages, qui masquent souvent partiellement les images qu’ils capturent.
Exemple d’imagerie comportant des nuages. Si aucun nuage n’est visible sur la carte, c’est parce que la couche d’imagerie actuelle, Sentinel-2 Annual GeoMAD, ne se compose pas d’images satellite simples. La carte présente en réalité un résumé année par année de l’imagerie, où les nuages et d’autres problèmes mineurs ont été retirés.
Remarque :
Actuellement, la couche Sentinel-2 Annual GeoMAD dans l’application contient les images du résumé année par année entre 2016 et 2019. Pour en savoir plus sur la création de la couche GeoMAD, consultez la documentation DE Africa.
Évaluer la distribution de la végétation à Abidjan
Même s’il est intéressant d’identifier des modèles sur un continent entier, l’imagerie s’utilise aussi généralement pour observer des zones locales. Vous allez évaluer la distribution de la végétation dans la région d’Abidjan en Côte d’Ivoire. Avec plus de 4 millions d’habitants, Abidjan est la plus grande ville de la Côte d’Ivoire.
Vous allez d’abord localiser Abidjan sur la carte.
- Si nécessaire, fermez la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie). Dans la zone de recherche, saisissez Abidjan et appuyez sur Entrée.
La carte s’actualise sur la nouvelle localisation. Au bout d’un certain temps, l’imagerie apparaît dans une résolution supérieure qui montre plus de détails.
- Fermez la fenêtre Search result (Résultat de la recherche), car vous n’en avez plus besoin.
Avec le rendu Couleur infrarouge avec DRA, la végétation s’affiche toujours dans des tons rouge vif, les zones urbaines construites d’Abidjan apparaissent en gris bleuté et les étendues d’eau apparaissent en noir bleuté.
- Examinez la distribution de la végétation dans la région.
En un coup d’œil : la région est-elle riche en végétation ? Quel est le type de climat probable ? La ville d’Abidjan paraît-elle densément urbanisée ? Est-ce qu’elle comporte des zones végétalisées ?
- Effectuez un zoom avant et déplacez-vous à travers différents endroits de la ville et de la région pour affiner votre observation.
Remarque :
Pour appliquer un zoom avant ou arrière, vous pouvez utiliser la molette de la souris en plus des boutons de zoom. À chaque zoom ou déplacement, l’imagerie peut prendre quelques instants pour s’actualiser.
Outre les étiquettes et les limites régionales, les routes principales sont dessinées sur l’imagerie. Ceci peut être utile dans certains cas, mais pour l’instant, vous allez plutôt alléger l’imagerie. Comme ces informations superflues font partie du fond de carte, vous allez en utiliser un autre avec moins d’informations.
- Dans la barre latérale, cliquez sur le bouton Basemap Gallery (Bibliothèque de fonds de carte).
- Dans la fenêtre Basemap Gallery (Bibliothèque de fonds de carte), sélectionnez Light Gray Canvas (Nuance de gris).
La plupart des informations superflues affichées sur l’imagerie disparaissent. Le fond de carte sous-jacent utilise également un thème gris clair, mais il est actuellement recouvert par l’imagerie, vous ne pouvez pas le voir.
- Fermez la fenêtre Basemap Gallery (Bibliothèque de fonds de carte).
Pour poursuivre votre évaluation de la région, vous allez essayer un autre rendu : Agriculture with DRA (Agriculture avec DRA).
- Rouvrez la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie). Pour Rendering (Rendu), sélectionnez Agriculture with DRA (Agriculture avec DRA).
Sur la carte, l’imagerie est mise à jour.
La combinaison de bandes Agriculture utilise les bandes Onde courte infrarouge, Proche infrarouge et Bleu. Elle est idéale pour mettre en valeur la végétation (en vert vif) et sert souvent pour des applications agricoles, comme son nom l’indique. Elle montre cependant d’autres entités clairement : l’environnement urbain construit apparaît en rose ou violet, les étendues d’eau en bleu foncé et les plages de sable et la terre brute en orange ou marron clair. En conséquent, ce rendu est plutôt polyvalent.
- Continuez votre observation de la ville avec le nouveau rendu.
Ce nouveau rendu vous permet-il de voir les données autrement ou d’obtenir des informations supplémentaires ? Par exemple, il est plus facile de faire la distinction entre les zones construites et sablonneuses qu’avec le rendu Couleur infrarouge. Les étendues d’eau sont également plus faciles à identifier dans la ville.
- Appliquez un zoom avant et déplacez-vous pour observer la partie sud de la ville.
La lagune Ébrié se trouve au sud d’Abidjan, séparée sur presque toute sa longueur de l’océan Atlantique par une étroite bande côtière. En jaune orange, des plages de sable bordent la majeure partie de la côte Atlantique. D’autres plages de sable se trouvent également autour de Port-Bouët. Quant à la distribution de la végétation, certaines de ces zones sud sont densément urbanisées et d’autres largement végétalisées.
- Déplacez-vous pour examiner la partie nord de la ville.
Ce qui est frappant, c’est que le Parc National du Banco, une réserve forestière primaire, se trouve dans la partie ouest de la ville. Les alentours de la ville semblent densément urbanisés, tandis que le côté est de la ville comporte un mélange de parcelles construites et végétalisées.
- Effectuez un zoom arrière pour examiner la végétation autour de la ville. Effectuez un zoom avant et déplacez-vous pour explorer différents détails de la région.
Abidjan est entourée de végétation. La ville se situe au milieu de l’écorégion forestière de l’est de la Guinée, qui se compose de forêts humides tropicales. La zone autour d’Abidjan présente quelques parcelles restantes de cette forêt primaire, en alternance avec des terres cultivées pour la production de café, de cacao, de bananes et d’huile de palme. Sur la carte, les zones boisées s’affichent en vert plus foncé et les champs prennent l’aspect de petits rectangles ou de taches de vert plus clair (par exemple à proximité de la ville d’Ahoutoue, au nord-est de la ville).
Vous avez évalué visuellement la distribution de la végétation dans la ville d’Abidjan et sa région. Ces connaissances sont utiles pour des responsables de l’aménagement urbain et régional, des environnementalistes ou une coopérative agricole cherchant à développer ses activités. Vous savez maintenant comment visualiser l’imagerie détaillée de n’importe quelle localisation en Afrique avec l’application Digital Earth Africa Explorer.
Rechercher une oasis en Égypte
Vous allez poursuivre votre exploration de l’imagerie dans un autre pays, l’Égypte. Cette fois, vous avez pour objectif d’identifier et d’analyser une oasis au milieu du désert. Vous allez d’abord observer les niveaux d’humidité dans l’ensemble du pays, en distinguant les zones sèches des zones humides. Vous allez ensuite identifier l’oasis et analyser sa composition. Au cours du processus, vous allez apprendre à utiliser les indices spectraux, qui sont conçus pour identifier certaines propriétés du paysage. Vous allez commencer par réinitialiser le rendu d’imagerie et le fond de carte et par localiser l’Égypte sur la carte.
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), pour Layer (Couche), vérifiez que Sentinel-2 Annual GeoMAD est sélectionnée. Pour Rendering (Rendu), sélectionnez Natural Color with DRA (Couleur naturelle avec DRA).
La carte s’actualise pour montrer des couleurs que voit habituellement l’œil humain.
- Dans la barre latérale, cliquez sur le bouton Basemap Gallery (Bibliothèque de fonds de carte). Dans la fenêtre Basemap Gallery (Bibliothèque de fonds de carte), sélectionnez Imagery with Labels (Imagerie avec étiquettes).
Pour l’exploration à venir, les limites de pays et les étiquettes seront utiles.
- Fermez la fenêtre Basemap Gallery (Bibliothèque de fonds de carte).
- Dans la zone de recherche, saisissez Égypte et appuyez sur Entrée.
La carte s’actualise sur la nouvelle localisation et au bout d’un certain temps, l’imagerie Sentinel-2 Annual GeoMAD correspondante apparaît.
- Fermez la fenêtre Search result (Résultat de la recherche).
Avec le rendu Natural Color with DRA (Couleur naturelle avec DRA), la majeure partie du pays s’affiche dans des tons de beige avec certaines zones en vert foncé.
Vous voulez identifier rapidement le niveau d’humidité dans tout le pays. Toutes les étendues d’eau (rivières, lacs ou mers), mais également les zones couvertes de végétation, présentent un taux d’humidité élevé. C’est le contraire des zones construites ou désertiques qui ont un taux d’humidité très bas.
Vous allez utiliser un indice spectral nommé indice d’humidité. Un indice spectral est une autre façon d’utiliser l’image multispectrale, par opposition aux combinaisons de couleurs que vous avez vues jusque-là. Il applique un calcul mathématique pour produire un ratio entre différentes bandes pour chaque pixel de l’imagerie, dans l’objectif de mettre en évidence un phénomène en particulier. Dans le cas de l’indice d’humidité, les bandes concernées sont Proche infrarouge (NIR) et Infrarouge à ondes courtes (SWIR). La formule est la suivante :
(NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)
Remarque :
Dans l’application, vous n’avez pas à vous charger du calcul ; les indices spectraux sont disponibles sous forme de rendus prêts à l’emploi.
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), pour Rendering (Rendu), sélectionnez Moisture Index (NDMI) (Indice d’humidité (NDMI)).
Au bout de quelques instants, la carte s’actualise pour montrer les pixels riches en humidité dans des tons de bleu et les pixels moins humides en marron orange.
La majeure partie de l’Égypte est aride et son taux d’humidité est faible. Cela est logique, puisque le désert du Sahara s’étend sur la plupart du pays. Deux exceptions frappantes sont la vallée et le delta du fleuve Nil, qui ont un niveau d’humidité très élevé et qui se trouvent à l’est du pays. La mer Méditerranée, le golfe de Suez et la mer Rouge qui entourent l’Égypte semblent également présenter une humidité forte.
- Effectuez un zoom sur la vallée et le delta du Nil, comme illustré dans l’image d’exemple suivante :
Conseil :
Pour zoomer sur une étendue en particulier, maintenez la touche Maj enfoncée et dessinez un cadre autour de la zone qui vous intéresse.
Au bout de quelques instants, la carte s’actualise pour montrer l’imagerie en détail. Le fleuve Nil assure l’irrigation de sa vallée et de l’ensemble du delta, ce qui les recouvre en permanence d’une végétation luxuriante. On peut remarquer une zone en forme de cœur dont le taux d’humidité semble élevé, bien qu’elle ne soit pas située dans la vallée du Nil, comme illustré dans l’image d’exemple suivante :
Il s’agit d’El Fayoum (ou Faiyum, ou Fayum), une vaste oasis dont l’origine remonte à l’époque antique. Vous allez l’examiner plus en détail.
Vue de l’oasis El Fayoum. Vous allez commencer par changer de fond de carte pour supprimer certaines informations superflues.
- Dans la barre latérale, cliquez sur le bouton Basemap Gallery (Bibliothèque de fonds de carte) et sélectionnez le fond de carte Light Gray Canvas (Nuance de gris).
- Zoomez sur l’oasis El Fayoum.
Au bout de quelques instants, l’imagerie s’actualise. La zone en forme de cœur présente une forte humidité globale. À l’intérieur de l’oasis, la ville d’El Fayoum et d’autres villages de l’oasis apparaissent sous forme de points marron orange à faible taux d’humidité.
L’indice d’humidité est un outil efficace pour identifier rapidement les zones à fort taux d’humidité dans une région principalement recouverte par le désert.
Remarque :
L’indice d’humidité permet également de surveiller les niveaux de sécheresse et de mesurer les tendances à la désertification.
Vous voulez maintenant connaître la composition de la zone à fort taux d’humidité de l’oasis El Fayoum. Vous allez d’abord appliquer un indice différent, spécialisé dans l’identification des étendues d’eau : l’indice de teneur en eau par différence normalisée (NDWI). Sa formule repose sur les bandes Proche infrarouge (NIR) et Vert :
(NIR – Green) / (NIR + Green)
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), pour Rendering (Rendu), sélectionnez Water Index (NDWI) (Indice de teneur en eau (NDWI)).
La carte s’actualise, affichant les pixels d’eau en bleu. Les autres pixels apparaissent en gris clair à foncé.
Vous pouvez identifier plusieurs étendues d’eau. Tout d’abord, au nord se trouve le lac principal de l’oasis El Fayoum, le lac Qarun. D’autres lacs de plus petite taille sont également présents au sud-ouest de l’oasis. À l’est, vous pouvez clairement voir le fleuve Nil traverser la vallée du Nil.
- Effectuez un zoom avant sur le bras entre l’oasis et la vallée du Nil, comme illustré dans l’image d’exemple suivante :
- Continuez à zoomer et à vous déplacer pour voir la zone délimitée dans l’image d’exemple suivante :
Les cours d’eau qui s’écoulent le long du bras sont mis en évidence en bleu clair.
Il s’agit de deux canaux. Le plus sinueux est Bahr Yusef, le canal principal qui achemine l’eau depuis le fleuve Nil vers l’oasis depuis l’époque antique. Le plus droit est un canal secondaire. À quelques distances des canaux se trouvent quelques petits réservoirs d’eau et bassins.
NDWI vous a permis d’identifier rapidement des étendues d’eau de différentes tailles dans la zone.
Remarque :
Des techniques plus avancées vous permettraient d’extraire les pixels identifiés comme de l’eau et de les enregistrer dans une couche distincte à réutiliser ultérieurement dans d’autres analyses.
Vous allez maintenant utiliser un indice spécialisé dans l’identification de la végétation : l’indice de végétation par différence normalisée (NDVI). Sa formule repose sur les bandes Proche infrarouge (NIR) et Rouge :
(NIR – Red) / (NIR + Red)
- Effectuez un zoom arrière pour voir l’oasis entière.
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), pour Rendering (Rendu), sélectionnez Vegetation Index (NDVI) (Indice de végétation (NDVI)).
La carte s’actualise pour montrer les pixels de végétation dans des tons vert clair à foncé, et les autres pixels dans des tons marron et beige. Les pixels vert foncé représentent la végétation la plus épaisse et la plus saine.
La majeure partie de l’oasis est recouverte de végétation.
- Effectuez un zoom avant au cœur de l’oasis et déplacez-vous pour examiner la végétation alentour.
La majeure partie de la végétation s’affiche sous forme de mosaïque de petits rectangles en vert moyen et clair : il s’agit de champs cultivés. Certaines zones plus uniformes en vert plus foncé correspondent à des bosquets d’arbres. La végétation dans l’oasis El Fayoum comprend des cultures telles que le coton, le trèfle et les céréales. Les oliveraies et les vergers sont fréquents, et les palmiers sont régulièrement ponctués d’autres cultures. (Fayum)
En marron moyen, vous pouvez identifier des villes et villages entre les zones végétalisées, et en jaune, les routes qui les relient.
Grâce aux indices de teneur en eau et de végétation, vous savez maintenant que l’oasis El Fayum à taux d’humidité élevé contient un grand lac, des canaux, des champs cultivés, des vergers, des villes et des villages et bien plus.
Vous avez identifié une oasis au milieu du désert égyptien et analysé sa composition. Vous avez appris à connaître les indices spectraux, qui calculent des ratios entre les bandes spectrales, et permettent d’identifier des types d’occupation du sol et des propriétés de paysage en particulier. Les indices spectraux peuvent vous permettre d’identifier rapidement et précisément les zones à fort taux d’humidité, la végétation, l’eau et de nombreux autres éléments intéressants dans votre zone d’étude.
Visualiser la construction de la plus grande raffinerie de pétrole d’Afrique
Jusqu’à présent, vous avez exploré une imagerie qui représente un moment unique dans le temps avec la couche d’imagerie Sentinel-2 Annual GeoMAD. Et si vous vouliez suivre une évolution au fil du temps ? Et si vous vouliez comparer le développement urbain d’Abidjan aujourd’hui avec celui d’il y a 10 ans? Ou voir comment le lac dans l’oasis El Fayoum s’est agrandi ou réduit au cours des dernières décennies ?
Vous allez ensuite apprendre à visualiser l’évolution au fil du temps. Vous allez par exemple visualiser le développement de la raffinerie de pétrole Dangote, qui est en construction depuis plusieurs années dans la région de Lekki au Nigeria. Une fois terminée, ce sera la plus grande raffinerie de pétrole d’Afrique Elle pourra répondre à la demande de combustible domestique de tout le pays et exporter des produits raffinés. Elle créera également 135 000 emplois permanents dans la région.
Vos objectifs sont de comprendre quand le projet a commencé au sol et de suivre les différentes étapes de construction. Pour visualiser le site du projet au fil du temps, vous allez utiliser la couche d’imagerie Landsat.
Remarque :
Landsat est un programme satellite d’observation terrestre des États-Unis. Il fournit continuellement des images de l’ensemble de la Terre depuis 1972. Comme Sentinel-2, l’imagerie qu’il produit est multispectrale. Pour en savoir sur le programme Landsat, consultez le site Web du programme.
La couche Landsat incluse dans l’application offre une large sélection d’images Landsat de 1972 à nos jours.
La raffinerie de pétrole Dangote se trouve à proximité de la ville d’Idaso au Nigeria. Vous allez la rechercher. Mais tout d’abord, vous allez choisir un rendu plus neutre.
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), pour Rendering (Rendu), sélectionnez Natural Color with DRA (Couleur naturelle avec DRA). Fermez la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie).
- Dans la zone de recherche, saisissez Idaso, Nigeria.
Le moteur de recherche suggère Idaso, Epe, NGA (Epe étant le district et Lagos l’État où se situe Idaso).
- Cliquez sur Idaso, Epe, Lagos, NGA.
La carte s’actualise sur la nouvelle localisation.
- Fermez la fenêtre Search result (Résultat de la recherche).
- Effectuez un zoom arrière jusqu’à ce que l’ensemble du site de la raffinerie de pétrole Dangote s’affiche, comme dans l’image d’exemple suivante :
Situé à proximité de la côte du golfe de Guinée, le site de la raffinerie apparaît principalement dans des tons blanc et gris clair et fait la taille d’une petite ville. La vue actuelle est la couche d’imagerie Sentinel-2 Annual GeoMAD de 2019. Vous allez passer à la couche Landsat.
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), définissez les paramètres suivants :
- Pour Layer (Couche), choisissez Landsat.
- Pour Rendering (Rendu), vérifiez que Natural Color with DRA (Couleur naturelle avec DRA) est sélectionné.
- Le cas échéant, pour Date, réglez le curseur sur la date December 28, 2019 (28 décembre 2019).
Remarque :
Selon le fuseau horaire de votre ordinateur, certaines des dates peuvent être décalées d’une journée. En outre, l’imagerie Landsat étant constamment actualisée, la date de l’image la plus récente qui apparaît dans le curseur temporel peut être plus récente que celle de l’image d’exemple.
Sur la carte, l’imagerie est mise à jour.
L’imagerie s’arrête brutalement à l’ouest du site de la raffinerie, ce qui fait transparaître le fond de carte gris clair. Avec un zoom avant de ce niveau, la couche Landsat montre une seule image (ou scène) à la fois, capturée à une date en particulier.
Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), dans la section Date, le curseur temporel montre toutes les images individuelles disponibles, des débuts du programme Landsat jusqu’à des dates plus récentes. L’image la plus ancienne disponible pour cette zone date de novembre 1972 et la plus récente de quelques semaines seulement. Le curseur se trouve actuellement sur la date December 28, 2019 (28 décembre 2019), c’est donc celle qui apparaît sur la carte.
Vous allez maintenant commencer à faire défiler le curseur dans le temps.
- Faites glisser le pointeur sur November 6, 1972 (6 novembre 1972) (ou November 7, 1972 (7 novembre 1972), selon votre fuseau horaire).
L’imagerie est mise à jour. Ces quelques premières scènes, capturées avec des satellites Landsat plus anciens, ne sont pas d’aussi bonne qualité que les images plus récentes. Certaines de ces scènes plus anciennes peuvent toutefois être utiles pour comprendre comment le monde a changé. Vous allez ignorer les premières scènes, qui présentent principalement un paysage nuageux.
- À droite de la chronologie, cliquez sur le bouton Plus pour passer à la scène suivante de la zone en suivant l’ordre chronologique.
- Cliquez sur le bouton Plus jusqu’à December 17, 1984 (17 décembre 1984) ou December 18, 1984 (18 décembre 1984).
Bien que la scène soit granuleuse, il est clair que le site de la future raffinerie n’est absolument pas exploité. Il est recouvert de végétation (en vert foncé) ou présente quelques parcelles de terre nue (dans des tons de marron). Au sud du site, le long de la côte, vous pouvez voir la ville d’Idaso et d’autres zones construites (en marron clair). Au nord se trouve la lagune de Lekki (en noir bleuté).
- Continuez à cliquer sur le signe Plus pour observer l’évolution de la zone.
Remarque :
Contrairement à la couche Sentinel-2 Annual GeoMAD, qui synthétise les données d’imagerie et fournit des images sans aucun nuage, la couche Landsat se compose de scènes individuelles, qui peuvent contenir des nuages. En conséquence, vous devez examiner les scènes et identifier celles qui répondent à vos besoins.
De plus, lorsque vous passez d’une scène à la suivante, vous pouvez remarquer que toutes n’ont pas la même étendue. Certaines semblent s’étendre vers l’est et d’autres vers l’ouest. Cela dépend de la position précise du satellite lorsqu’il a capturé chaque scène.
Observez en particulier l’imagerie aux dates suivantes :
- December 12 or 13, 1999 (12 ou 13 décembre 1999) : le site de la raffinerie est toujours inexploité.
- January 2 or 3, 2011 (2 ou 3 janvier 2011) : bien qu’un peu nuageuse, cette scène montre la construction de routes et de certains bâtiments, à l’ouest de la future raffinerie. Cela fait partie de la zone de libre-échange de Lekki, un projet conçu pour faciliter l’implantation et le développement d’entreprises et de commerces dans la région.
- December 18, 2013 (18 décembre 2013) : les premiers signes de travaux sur le site de la raffinerie sont visibles dans la partie sud.
- January 15, 2015 (15 janvier 2015) : une partie du sol a été creusée pour préparer le site.
- January 4, 2017 (4 janvier 2017) : la majeure partie du site se trouve maintenant sans végétation et a été activement préparée. Le site apparaît en blanc vif.
- January 1, 2019 (1er janvier 2019) : un quadrillage de routes et de nombreux bâtiments sont apparus.
- February 2, 2022 (2 février 2022) : le développement de nombreux bâtiments industriels importants se poursuit. Sur la côte, la structure portuaire est également apparue, au sud du site de la raffinerie.
Conseil :
Vous pouvez également cliquer sur le bouton Show images in drop-down list (Afficher les images dans une liste déroulante) sur la gauche du curseur temporel pour passer à une liste déroulante de dates.
Dans les scènes les plus récentes, même si la raffinerie n’est pas encore entièrement fonctionnelle, la construction semble faire de gros progrès. Avec l’ajout de nouvelles images dans la couche Landsat, il est possible de continuer à surveiller l’évolution du site.
Site de la raffinerie Dangote le 2 février 2022. Vous avez observé le site de la raffinerie Dangote au fil du temps. Vous avez appris que l’imagerie Landsat remonte aux années 1970, ce qui vous permet de visualiser l’évolution sur plusieurs décennies n’importe où en Afrique. Cela ouvre la voie à des opportunités infinies d’observer et de mieux comprendre les changements environnementaux, le développement urbain, ainsi que les évolutions industrielles et en génie civil.
Surveiller le niveau d’eau d’un lac au Ghana
Vous voulez maintenant suivre l’évolution au fil du temps d’une ressource essentielle : l’eau. Vous allez utiliser la couche Water Observation from Space (WOfS) Annual Summary, qui découle de l’imagerie Landsat et qui vise strictement à afficher la présence de l’eau sur le continent africain.
Remarque :
La couche WOfS Annual Summary fournit un résumé annuel de l’endroit et de la fréquence d’observation de l’eau tout au long de l’année sur l’ensemble du continent africain. Cela permet aux utilisateurs de savoir où les étendues d’eau sont localisées et comment elles évoluent au fil du temps, où des inondations risquent de se produire et tout autre phénomène lié à l’eau. Actuellement, cette couche contient des données de 1983 à 2020. En savoir plus sur le jeu de données WOfS.
Vous allez par exemple utiliser la couche pour surveiller le niveau de l’eau du lac Volta au Ghana. Le lac Volta est une vaste étendue d’eau qui a été créée par la construction du barrage d’Akosombo en 1961-1965. Le barrage produit une grande partie de l’électricité du Ghana, ainsi que de l’électricité exportée vers des pays voisins.
Le lac est également une source de subsistance majeure dans la région avec des activités telles que la pêche et le tourisme. Les fluctuations du niveau d’eau du lac peuvent avoir des conséquences importantes sur la quantité d’électricité produite et sur l’activité économique de la région. Dans le contexte du changement climatique, il est encore plus important de surveiller et de connaître ces fluctuations.
Vous allez accéder à la localisation du lac Volta et afficher la couche WOfS Annual Summary.
- Dans la zone de recherche, saisissez Lac Volta, Ghana et appuyez sur Entrée.
La carte s’actualise sur la nouvelle localisation.
- Fermez la fenêtre Search result (Résultat de la recherche).
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), pour Layer (Couche), choisissez WOfS Annual Summary (Résumé annuel WOfS). Pour Rendering (Rendu), vérifiez que WOfS Annual Frequency (Fréquence annuelle WOfS) est sélectionné.
L’imagerie s’actualise sur la couche WOfS de 2021 (datée du December 31, 2020 (31 décembre 2020) ou du January 1, 2021 (1er janvier 2021)).
Pour ce processus, vous allez vous concentrer sur la variation du niveau d’eau d’une portion du lac Volta à l’embouchure de la rivière Obosum, l’un des affluents du lac.
Votre objectif est de visualiser la présence d’eau chaque année entre 2012 et 2021.
- Sur la carte, déplacez-vous légèrement vers le sud pour voir clairement l’embouchure de la rivière Obosum.
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), sous Date, faites glisser le curseur temporel jusqu’à December 31, 2011 (31 décembre 2011) ou January 1, 2012 (1er janvier 2012).
En 2011, le niveau d’eau de cette portion du lac était assez élevé.
La symbologie utilisée pour la couche est la suivante :
- Bleu plus foncé : ces pixels ont contenu de l’eau constamment tout au long de l’année.
- Vert et jaune : ces pixels ont contenu de l’eau à certains moments au cours de l’année.
- Rouge : ces pixels ont rarement contenu de l’eau.
- Pixels sans couleur : ces pixels n’ont jamais contenu d’eau au cours de l’année.
Le lac est majoritairement bleu foncé. Les fines lignes vertes, jaunes ou rouges proches des rives représentent une légère variation saisonnière : au cours de la saison plus sèche, le niveau d’eau baisse légèrement et la superficie du lac se rétracte légèrement.
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), cliquez sur le bouton Plus pour afficher les quatre années suivantes, puis examinez la carte pour chaque année.
Rivière Obosum en 2016. La superficie du lac semble s’être rétrécie chaque année entre 2012 et 2016. À titre de référence, vous pouvez comparer le niveau d’eau avec le fond de carte gris, qui montre les rives les plus étendues du lac en gris moyen.
- Cliquez sur le bouton Plus pour afficher les cinq années suivantes.
Embouchure de la rivière Obosum en 2021. Maintenant, la superficie du lac augmente à nouveau, avec la montée du niveau de l’eau.
Une autre façon intéressante de visualiser ces changements consiste à comparer l’imagerie à deux dates avec l’outil Compare Imagery (Comparer l’imagerie).
- Dans la barre latérale, cliquez sur le bouton Compare Imagery (Comparer l’imagerie).
La fenêtre Compare imagery (Comparer l’imagerie) apparaît. Avec cet outil, vous pouvez afficher deux images à droite et à gauche de la carte, et effectuer un mouvement de balayage entre les deux.
- Dans la fenêtre Compare Imagery (Comparer l’imagerie), configurez les options suivantes pour l’image de gauche :
- Vérifiez que l’option Left Image (Image de gauche) est sélectionnée.
- Pour Layer (Couche), choisissez WOfS Annual Summary (Résumé annuel WOfS).
- Pour Rendering (Rendu), vérifiez que WOfS Annual Frequency (Fréquence annuelle WOfS) est sélectionné.
- Cochez la case Select a date (Sélectionner une date).
- Faites glisser le curseur temporel jusqu’à la date December 31, 2011 (31 décembre 2011) ou January 1, 2012 (1er janvier 2012).
- Configurez les options suivantes pour l’image de droite :
- Cliquez sur Right Image (Image de droite) pour la sélectionner.
- Pour Layer (Couche), choisissez WOfS Annual Summary (Résumé annuel WOfS).
- Pour Rendering (Rendu), vérifiez que WOfS Annual Frequency (Fréquence annuelle WOfS) est sélectionné.
- Cochez la case Select a date (Sélectionner une date).
- Faites glisser le curseur temporel jusqu’à la date December 31, 2015 (31 décembre 2015) ou January 1, 2016 (1er janvier 2016).
- Saisissez la poignée de balayage et balayez plusieurs fois de gauche à droite pour comparer les deux images.
L’outil Compare Imagery (Comparer l’imagerie) vous permet d’examiner en détail les différences entre deux images.
- Dans la fenêtre Compare Imagery (Comparer l’imagerie), vous pouvez également sélectionner d’autres dates entre 2012 et 2021 pour les images de gauche et de droite, et les comparer avec l’outil de balayage.
Le changement du niveau d’eau est particulièrement visible à l’embouchure de la rivière Obosum en raison des spécificités du terrain. Vous pouvez toutefois observer des tendances similaires dans le reste du lac.
D’après des études, ces fluctuations du niveau d’eau du lac Volta sont en grande partie le fait de périodes prolongées de faibles précipitations sur la région, ce qui entraîne des conditions de sécheresse. Fait intéressant, en raison de la dynamique complexe induite par le barrage d’Akosombo, l’impact des périodes de sécheresse sur le niveau d’eau du lac peut être retardé d’une durée allant jusqu’à deux années (Ndehedehe & al.). C’est le cas des données que vous avez visualisées, puisque des niveaux plus faibles de précipitations ont été signalés dans la région entre 2010 et 2013, et que vous avez observé une baisse du niveau d’eau du lac entre 2012 et 2016.
Vous avez surveillé le niveau d’eau du lac Volta à l’embouchure de la rivière Obosum. Vous avez appris que la couche WOfS Annual Summary permet de surveiller étroitement les étendues d’eau dans toute l’Afrique, et qu’elle fournit des informations cruciales pour gérer les ressources en eau de façon plus proactive et durable. Vous avez également appris à comparer deux images avec l’outil Compare Imagery (Comparer l’imagerie).
Enregistrer vos résultats de visualisation
Lorsque la visualisation que vous obtenez sur la carte est intéressante, il peut être judicieux de l’enregistrer pour un usage futur. Dans cette section, vous allez apprendre à enregistrer la visualisation sous forme de fichier image local sur votre ordinateur ou sous forme de couche d’imagerie en ligne. Vous allez par exemple enregistrer le rendu NDVI de l’oasis El Fayoum que vous avez visualisé plus tôt dans le didacticiel.
Tout d’abord, vous allez revenir à cette vue.
- Dans la zone de recherche, saisissez El Fayoum et appuyez sur Entrée. Fermez la fenêtre Search result (Résultat de la recherche).
- Effectuez un zoom arrière jusqu’à ce que l’oasis entière soit affichée.
- Ouvrez la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie) et sélectionnez les options suivantes :
- Pour Layer (Couche), sélectionnez Sentinel-2 Annual GeoMAD.
- Pour Rendering (Rendu), sélectionnez Vegetation Index (NDVI) (Indice de végétation (NDVI)).
- Pour Date, sélectionnez January 1, 2020 (1er janvier 2020).
La carte s’actualise sur la vue d’imagerie que vous voulez enregistrer.
- Dans la barre latérale, cliquez sur le bouton Image Export (Exportation d’image).
- Dans la fenêtre Image Export (Exportation d’image), sélectionnez Default Image (Image par défaut).
La première option permet d’enregistrer la vue d’imagerie actuelle sur votre ordinateur.
- Pour Save location (Emplacement d’enregistrement), sélectionnez Save to disk (Enregistrer sur le disque). Pour TIFF download options (Options de téléchargement TIFF), vérifiez que l’option As displayed (Tel qu’à l’écran) est sélectionnée.
- Cliquez sur Save (Enregistrer).
Au bout de quelques instants, l’image TIFF est téléchargée sur votre ordinateur, généralement dans votre dossier Downloads (Téléchargements). Selon les paramètres de votre navigateur Web, elle peut également s’afficher automatiquement en mode d’aperçu. Vous pouvez enregistrer cette image comme vous le souhaitez, par exemple en l’intégrant dans un rapport que vous rédigez.
Vous pouvez aussi enregistrer la vue d’imagerie actuelle en tant que couche d’imagerie en ligne. Cela exige un compte ArcGIS Online.
Remarque :
Si vous n’avez pas de compte ArcGIS Online, vous pouvez en obtenir un gratuitement via le géoportail Africa GeoPortal (cliquez sur Sign In (Connexion), sur Create an Africa GeoPortal account (Créer un compte Africa GeoPortal) et suivez les instructions). Africa GeoPortal est une communauté cartographique ouverte prise en charge par Esri, dont les membres collaborent pour fournir des données et informations sur toute l’Afrique.
Vous pouvez également créer un compte public ArcGIS gratuit (cliquez sur Create an ArcGIS public account (Créer un compte public ArcGIS) et suivez les instructions).
ArcGIS Online vous permet de créer des cartes Web dynamiques, que vous pouvez partager avec votre communauté.
- Dans la fenêtre Image Export (Exportation d’image), définissez les options suivantes :
- Pour Save location (Emplacement d’enregistrement), sélectionnez Save to portal (Enregistrer sur le portail).
- Pour Title (required) (Titre (obligatoire)), saisissez Végétation dans l’oasis El Fayoum.
- Pour Description, saisissez Couche Sentinel-2 Annual Geomad avec rendu NDVI, illustrant la présence d’une végétation saine.
- Pour Tags (required) (Balises (obligatoire)), saisissez Imagerie, Égypte, végétation.
- Cliquez sur Preview (Aperçu). Dans la fenêtre Sign In (Connexion), connectez-vous avec votre nom d’utilisateur ArcGIS et votre mot de passe.
Dans la fenêtre Image Export (Exportation d’image), un aperçu miniature apparaît.
- Cliquez sur Save (Enregistrer).
Vous allez examiner l’imagerie que vous venez d’enregistrer sur ArcGIS Online.
- Accédez à ArcGIS Online et connectez-vous avec le compte que vous avez utilisé pour enregistrer l’image.
- Sur le ruban, cliquez sur Content (Contenu).
- Dans la liste de contenu, cliquez sur Vegetation in the El Fayoum oasis (Végétation dans l’oasis El Fayoum).
- Sur la page des éléments Vegetation in the El Fayoum (Végétation dans l’oasis El Fayoum), cliquez sur Open in Map Viewer (Ouvrir dans Map Viewer).
La couche apparaît dans ArcGIS Online Map Viewer.
Vous pouvez maintenant enregistrer cette carte et la partager avec vos collègues ou votre communauté. Vous pouvez également ajouter d’autres couches de données ou d’autres types d’informations utiles.
Remarque :
Pour en savoir plus sur la création de vos propres cartes Web avec ArcGIS Online, consultez Prise en main de ArcGIS Online.
Explorer d'autres emplacements
Pour poursuivre l’exploration, l’application Digital Earth Africa Explorer comprend plusieurs autres localisations marquées d’un géosignet. Vous pouvez en examiner une ou plusieurs. Pour obtenir plus d’informations, veillez à changer la couche d’imagerie et à appliquer différentes combinaisons de bandes et différents indices spectraux, comme vous l’avez appris au cours de ce didacticiel. Les géosignets sont les suivants :
- Lagos, Nigeria
- Dakar, Sénégal
- Réserve forestière d’Apamprama, Ghana
- Forêt de Maasai Mau, Kenya
- Effiduase, Ghana
- Municipalité de Gulu, Ouganda
- Municipalité d’Ife, Nigeria
- Plaines inondables Asaba Onitsha, Nigeria
- Réservoir de Weija, Ghana
- Bahi Swamp, Tanzanie
- Lac Ngami, Botswana
- Dans la fenêtre Explore Imagery (Explorer l’imagerie), pour Layer (Couche), sélectionnez Sentinel-2 Annual GeoMAD. Pour Rendering (Rendu), vérifiez que Natural Color with DRA (Couleur naturelle avec DRA) est sélectionné.
- Pour Date, vérifiez que la date la plus récente est sélectionnée.
- Dans la barre latérale, cliquez sur le bouton Bookmarks (Géosignets).
- Dans la fenêtre Bookmarks (Géosignets), faites défiler la liste des géosignets vers le bas et cliquez sur l’un d’entre eux.
La carte s’actualise sur cette localisation.
- Explorez la zone et essayez d’en savoir plus.
Est-ce qu’elle comporte des étendues d’eau et si oui, comment ont-elles évolué au fil du temps ? Comment la végétation est-elle distribuée ? Est-ce qu’elle présente des habitations humaines ou des zones urbaines ?
- Explorez plusieurs autres géosignets.
- Vous pouvez également utiliser la zone de recherche pour rechercher des zones spécifiques qui vous intéressent et poursuivre l’exploration.
Dans ce didacticiel, vous avez parcouru le continent africain à l’aide de l’application Digital Earth Africa Explorer. Vous avez découvert l’imagerie multispectrale et certaines de ses fonctionnalités. Vous avez utilisé différentes combinaisons de bandes spectrales et différents indices spectraux pour surveiller l’occupation du sol et les propriétés du paysage. Vous avez aussi visualisé l’évolution au fil du temps. Vous pouvez maintenant utiliser l’imagerie pour surveiller vos propres zones d’intérêt et acquérir des informations cruciales pour vous aider à résoudre des défis importants.
La série Explorer l’imagerie satellite sur l’Afrique contient d’autres didacticiels tels que celui-ci.
