Etude de l’hypothèse d’extrapolation du bilan de qualité

Etude de l’hypothèse d’extrapolation du bilan de qualité

Des distances et bilans de qualité ont été recommandés pour la démarche de l’évaluation de la qualité des produits de fusion dans le chapitre précédent. Ce chapitre est consacré à la vérification de l’hypothèse d’extrapolation du bilan de qualité (BQ). Nous rappelons que cette hypothèse concerne la vérification de la propriété de synthèse. Comme aucune référence n’est disponible à la haute résolution spatiale pour comparer les produits de fusion, on suggère de se placer à une échelle de plus faible résolution. L’hypothèse d’extrapolation consiste à admettre que le BQ établi à res1 est assez proche, voire moins bon que celui qui aurait pu être établi à la haute résolution res0, si le capteur MS considéré avait été conçu pour proposer la haute résolution spatiale. Or nous avons vu que, en théorie, cette hypothèse n’est pas vérifiée à coup sûr, mais qu’elle l’est parfois. En fait, on peut se poser les questions suivantes : description de la démarche suivie pour l’étude. La partie 3.2 liste les images et extraits sur lesquels nous avons procédé à l’étude empirique. Ensuite, la partie 3.3 indique les bilans de qualité choisis pour cette étude. Le paragraphe 3.4 présente des exemples de résultats obtenus pour deux extraits de paysage complètement différents en terme de signature spectrale et variabilité spatiale. Les résultats font l’objet de la partie 3.5 en proposant une approche progressive dans la vérification de l’hypothèse proposée. Leur interprétation est donnée dans la partie 3.6 qui offre des explications quant à l’origine de la vérification ou non de l’hypothèse.

Démarche suivie 

Pour vérifier le protocole, l’idéal serait de posséder un ensemble MS fusionné B* et de référence B, à basse résolution res1 (bilan de qualité entre B1 et B1*) et à haute résolution spatiale res0 (entre B0 et B0*). Mais dans la réalité, cet ensemble B0 n’existe pas. Pour observer l’évolution du BQ avec les échelles, nous avons été contraints de déplacer le problème dans les échelles, et de comparer les bilans aux résolutions res1 et res2, et quand nous en avions la possibilité, entre des résolutions encore plus grossières (res2 et res3, res3 et res4). capable de synthétiser des images de référence à plusieurs résolutions pour les mêmes ensembles A et B placés en entrée, d’y appliquer ensuite une méthode de fusion et enfin de délivrer des BQ aux diverses échelles. L’outil mathématique qui nous permet d’atteindre des résolutions plus grossières en simulant des images de plus basse résolution spatiale est l’analyse multirésolution (Mallat 1989). A partir des résolutions initiales des images des ensembles A et B, on procède à une décomposition pyramidale hiérarchique de l’information en créant des versions de plus en plus grossières d’une image, appelées approximations successives, auxquelles on applique la méthode de fusion choisie. Ainsi, à chaque image fusionnée correspond une référence issue de cette décomposition hiérarchique. L’algorithme de décomposition hiérarchique de l’information que nous avons utilisé est la transformée en ondelettes « à trous » ATWT, acronyme pour A Trous Wavelet Transform (Dutilleux 1989). Cette transformée a pour caractéristique d’être dyadique, non-décimée et non-orthogonale.

Nous avons construit une base de données d’images offrant une bonne variabilité des paysages, aussi bien en terme de contenu spectral, que spatial (rivières, forêts, montagnes, cultures différentes, bâtiments, routes, …). Cet échantillon de la population des images n’est certes pas suffisant pour servir de référence à toutes les tâches qui peuvent être accomplies en fusion d’images multispectrales, mais nous avons tenté de couvrir les paysages complexes ou moins complexes usuellement rencontrés par les utilisateurs d’images satellites. ratio 4. Les images satellites que nous avons sélectionnées ont été préalablement corrigées géométriquement. Les extraits sélectionnés sont de taille de 512 par 512 pixels. En ce qui concerne le ratio 2, nous avons travaillé avec des images provenant des satellites SPOT2 et SPOT5. Pour SPOT2, Il s’agit d’un extrait couvrant la ville de Barcelone avec une résolution spatiale de 20 m en mode multispectrale. Nous avons synthétisé des produits de fusion aux résolutions spatiales de 20, 40 et 80 m.