Sources : en.wikipedia.org
V.1.3 - Dernière mise à jour : 06/03/2006
(avec l'autorisation du Clark Labs - exercice librement inspiré du didacticiel UNITAR pour Idrisi32 )
Objectifs : fonctionnalités de reclassement et de croisement dans les SIG pour la gestion de base en sylviculture
Fonctions décrites dans ce TD : RECLASS, ASSIGN, EDIT, BUFFER, OVERLAY, GROUP, AREA, Symbol Workshop,
Cet exercice d'introduction se compose d'une application des SIG à la gestion des forêts et implique certaines des procédures les plus communes utilisées dans SIG. Dans l'exercice il faudra identifier des secteurs de coupes les plus appropriés à la location aux compagnies forestières. L'image finale devra montrer les parcelles appropriées à l'exploitation, chacune ayant un identifiant unique, la voirie dans le secteur, et une légende pertinente.
Cet exercice a été développé, à l'origine, par Len Gaydos de l'Université de Californie à Santa Barbara. Il a été édité et distribué, avec les données, par le National Center for Geographic Information and Analysis (Dodson, 1991) et a été adapté pour ce cahier de travail.
Sources : en.wikipedia.org
Les données de cet exercice couvrent un domaine portant sur Maple Mountain, situé dans Timiskaming District dans l'Ontario, au Canada (cf. fig.1). Le secteur est approximativement de 70 kilomètres d'est en ouest et de près 30 kilomètres du nord au sud. Les images ont une résolution de 350 mètres, signifiant que les pixels font 350 mètres de côté.
En utilisant les données fournies, vous localiserez les secteurs appropriés à la coupe, en vous basant sur les critères suivants :
- seul le Pin blanc (ou pin de Weymouth, Pinus strobus L. ou White Pine) doit être exploité ;
- on ne peut pas accorder des baux pour des secteurs à moins de 1000 mètres d'un cours d'eau ;
- on ne peut pas accorder des baux pour des secteurs de moins de 1000 hectares.
On peut seulement accorder des baux pour des secteurs répondant à chacun des trois critères. A chaque secteur ainsi identifié sera assigné un code unique d'identification comme marque à employer pour le bail d'exploitation.
Vous êtes doté de trois images : FOREST, SHORELINE et ROADS. En vous basant uniquement sur ces trois images, vous créerez un certain nombre d'images intermédiaires utilisant une large palette de commandes. L'image en sortie d'un traitement sert souvent d'image en entrée pour l'étape suivante. Il est important de regarder chaque nouvelle image juste après quelle soit crée, afin de vérifier si le résultat est conforme. La détection précoce d'erreurs permet d'éviter de longs retours en arrière.
Avant de commencer cet exercice, il faut se procurer les données !
- Les documents à télécharger seront à mettre dans un environnement de travail du genre :
D:\geo\Votre_Nom\U2-1
Qui sera votre Working folder. Le créer si ce n'est pas encore fait !
Attention : il ne faut pas d'accents, de blancs ou de caractères spéciaux dans l'arborescence pour le Data Paths d'Idrisi !
1) le fichier raster forest.rst (16 ko)
2) le fichier en-tête du raster forest.rdc (1 ko)
3) le fichier raster shorelin.rst (16 ko)
4) le fichier en-tête du raster shorelin.rdc (1 ko)
5) le fichier vecteur roads.vct (3 ko)
6) le fichier en-tête du vecteur roads.vdc (1 ko)
7) le fichier attributs forest.avl (1 ko)
8) le fichier attributs shorelin.avl (1 ko)
a) Pour cet exercice, vérifiez que sont cochés, dans les préférences de l'utilisateur, File / User Preferences :
- l'affichage automatique des résultats d'analyse ;
- le titre ;
- la légende.
b) Avant de commencer les traitements,
Dans le gestionnaire d'environnement (File/Data Paths/Project Environment), sélectionnez comme répertoire de travail (Working folder), le répertoire qui porte Votre_Nom\U2-1
- Enregistrer cet environnement sous Votre_Nom\ Projet ;
- Valider par OK.
c) Afficher (DISPLAY Launcher) le fichier raster FOREST.
- Choisir la palette Qualitative ;
- Valider par OK.
Ces données sont qualitatives, puisque les différentes valeurs dans l'image indiquent une différence de caractère (par exemple, le pin blanc contre le pin gris Pinus banksiana Lamb ou Jack Pine). Dans cet exercice vous travaillerez avec ce type de données aussi bien que des données quantitatives, lesquelles indiquent des différences de quantité (par exemple, d'altitude). En général, vous regarderez les données qualitatives avec la palette Qualitative et les données quantitatives avec la palette Quantitative (Standard Idrisi). Les palettes qualitatives soulignent les contrastes entre les valeurs tandis que les palettes quantitatives font des montées en valeurs continues. L'affichage est basé sur un ensemble de règles de décision. Parfois, ces règles mènent à un choix inadapté de palette et l'image s'affiche en noir ou de façon illogique. Quand ceci se produit pendant les exercices, affichez les propriétés d'affichage (Layer Properties) du Composer et choisissez la palette appropriée.
1. Quel type de palette, quantitatif (comme la palette standard d'Idrisi), ou qualitatif (comme la palette qualitative) serait la plus utile pour afficher les données suivantes ?
a) altitude
b) catégories d'utilisation du sol
c) secteurs administratifs
d) âge des peuplements (stands) forestiers
d) Avec l'image toujours affichée à l'écran,
- Sélectionnez l'icône du Curseur d'interrogation (Cursor Inquiry Mode).
Un marqueur cruciforme apparaît et la position en colonne (c) et de rangée (r), en x et y du curseur est indiquée dans la barre d'état. Pour vérifier la valeur de n'importe quel pixel, cliquer avec le bouton de gauche de la souris. La valeur z est montrée sur l'image à côté du Pixel choisi.
- Déplacez la souris à travers l'écran et cliquez en divers points pour vérifier les valeurs z. Notez que les valeurs z correspondent aux catégories de forêt indiquées dans la légende.
Le pin blanc (White Pine) a une valeur z de 1
Le pin gris (Jack Pine) a une valeur z de 2
- Après ces vérifications, fermez l'image.
e) Avant de procéder à l'identification des emplacements appropriés au bail d'exploitation, vous aurez besoin d'informations sur les fichiers de données.
- Cliquez sur File/Metadata
- Choisissez FOREST dans la liste, et sélectionnez l'onglet Legend.
2) Saurez-vous complétez les légendes des catégories ci-dessous ?
FOREST Légende SHORELINE Légende Catégorie 1 : ? Catégorie 1 : ? Catégorie 2 : ? Catégorie 2 : ? Catégorie 3 : ? - - - Faire de même pour SHORELINE.
- Fermer la zone de dialogue de Metadata.
Afin d'isoler les secteurs qui répondent aux critères indiqués, vous emploierez une technique usuelle qui combine des images booléennes. Une image booléenne a seulement deux valeurs, habituellement 1 et 0. Le 1 représente les secteurs qui répondent aux critères indiqués, alors que le 0 représente des secteurs qui ne répondent pas aux critères. Cette image booléenne est parfois appelée "masque" car elle est employé pour masquer des secteurs désirés sur des images plus complexes. Vous créerez une image booléenne pour chaque critère, combinant alors ces derniers pour produire une image finale dans laquelle seuls les secteurs réunissant chacun des trois critères seront montrés.
Les endroits répondant au premier critère, où seul le pin blanc (White Pine) devraient être récoltés, peuvent être identifiés en créant une image booléenne dans laquelle les pixels représentant le pin blanc (White Pine) ont la valeur 1 et tous les autres pixels ont la valeur 0. Il y a deux modules d'Idrisi qui peuvent être utilisés pour créer des images booléennes, ce sont RECLASS et ASSIGN. Tous les deux sont dans le menu GIS Analysis/Database Query . L'utilisation de chacune de ces fonctions sera illustrée dans cet exercice.
f) Utilisez le module RECLASS avec FOREST en tant qu'image d'entrée pour créer un image en sortie appelée WHITEPINE.
- Laissez par défaut le type de classification ;
- Renseignez les boîtes de dialogue comme suit :
Input file => FOREST
Output file => WHITEPINE
Pour les paramètres de reclassement (Reclass parameters) :
- 1ère ligne
Assign a new value of => 1
To values from => 1
To just less than => 2
- 2e ligne
Assign a new value of => 0
To values from => 2
To just less than => 4
Notez qu'il faut mettre une valeur supérieure à 3 à cause de "To just less than"
- Sélectionner le bouton de documentation du fichier résultat (Output Documentation)
- Mettre :
- un titre comme "Image booléenne des pins blancs" ;
- booléenne comme unité (Value units).
- Valider par OK.
WHITEPINE doit automatiquement s'afficher.
- Vérifiez que vous avez créée une image de booléenne en cliquant dans les régions de pins blancs qui ont la valeur 1 alors que le reste de l'image a la valeur 0. On peut vouloir comparer avec FOREST pour se rappeler où sont les régions de pins blancs.
Le deuxième critère indique qu'on ne peut pas accorder des baux pour des secteurs à moins de 1 000 mètres d'une étendue d'eau. Plusieurs étapes sont nécessaires pour créer une image booléenne qui identifie les secteurs satisfaisant ce critère. Vous créerez d'abord une image booléenne des cours d'eau dans laquelle l'eau a la valeur 1 et tout le reste a la valeur 0. Puis vous créerez une image représentant les distances des cours d'eau. Enfin, vous reclasserez l'image des distances pour faire une image booléenne adaptée à ce critère.
g) Cette fois nous utiliserons ASSIGN au lieu de RECLASS pour créer l'image booléenne. ASSIGN utilise un fichier attributaire (attribute value file) pour assigner de nouvelles valeurs à toutes les anciennes. Le fichier des valeurs attributaires est créé à l'aide d'Edit que l'on trouve dans le menu Data Entry
ou par l'icône ci-dessous,
Cela vous emmène dans l'éditeur de texte d'Idrisi.
Un fichier attribut se compose de deux colonnes de nombres séparés par un ou plusieurs espaces. Les nombres dans la première colonne sont les valeurs qui sont actuellement dans l'image. Les nombres de la deuxième colonne sont les nouvelles valeurs que vous souhaitez assigner à l'ancienne valeur. Toute ancienne valeur qui n'apparaît pas dans le fichier est automatiquement assignée à la nouvelle valeur 0.
h) Dans EDIT, tapez simplement la ligne suivante dans la boîte d'édition :
2 1
Ce fichier attributaire n'exige qu'une seule ligne puisque avec ASSIGN toutes les valeurs qui ne sont pas indiquées en valeurs à classer (par exemple, l'ancienne valeur de 1) sont automatiquement affectées de la nouvelle valeur 0.
- Depuis le menu de la boîte de dialogue d'Edit,
Enregistrer sous ... (Save As...)
- Nom => WATER ;
- Type => Attribute values file ( .avl).
Cliquer sur sauver
- choisir comme Data type => Integer
- Validez a OK
ASSIGN met en relation un fichier attributaire avec un fichier définissant les objets à traiter pour créer un nouveau fichier image. L'image définissant les objets contient les vieilles valeurs que vous voulez modifier. Ici, SHORELINE est l'image cette image. ASSIGN créera une nouvelle image identique à SHORELINE, sauf que chaque pixel qui a la valeur 2 dans le SHORELINE va avoir la valeur 1 dans l'image résultante. Tous les pixels dans SHORELINE ayant des valeurs autres que 2 seront assigné à 0 dans la nouvelle image.
i) Exécutez ASSIGN (sous le menu GIS Analysis/Database Query)
- Renseigner les boîtes de dialogue comme suit :
Feature definition image => SHORELINE
Output image => WATER
Attribute values file => WATER
Notez que le nouveau fichier peut être appelé WATER sans affecter le fichier attribut parce que tous deux ont une extension différente. Dans Idrisi, les fichiers images ont une extension en .RST, alors que les fichiers attributaires l'ont en .AVL.
- Valider par OK.
2. Quelle opération, RECLASS ou ASSIGN, a été la plus facile à mettre en oeuvre ? Quels facteurs prenez-vous en considération pour vous déterminer quant à l'opération à réaliser ?
Maintenant que vous avez une image des étendues d'eau isolées, vous devez calculer la distance entre chaque cellule de l'image et l'étendues d'eau la plus proche. Pour cela, vous utiliserez une combinaison de DISTANCE et RECLASS, ou directement le module BUFFER (zones-tampons). Nous emploierons cette dernière méthode.
Avant d'exécuter BUFFER, pensez au résultat désiré. Le critère retenu indique que nous ne devons retenir comme apte les secteurs à plus de 1 000 mètres des surface en eau. Dans l'analyse booléenne d'aptitude, les surfaces qui valident le critère, reçoivent la valeur 1, les autres la valeur 0.
3. Quelle valeur devrait être assignée aux :
- étendues d'eau : _____
- secteurs compris à moins de 1 000 mètres des étendues d'eau : _____
- secteurs compris à plus de 1 000 des étendues d'eau : _____
j) Exécutez BUFFER depuis le menu GIS Analysis/Distance Operators.
- En paramétrant le module BUFFER, comme suit :
- Nom de l'image des objets (Feature image) => WATER
- Valeur de la largeur du tampon (Buffer width) => 1000
- Valeur de la zone cible (Value for target area in output image) => ?
- Valeur de la zone tampon (Value for buffer zone in output image) => ?
- Valeur hors de la zone tampon (Value for non buffer zone in output image) => ?
- Nom de l'image en sortie (Output image) => WATERBUFFER
Vous remplacerez les "?" ci-dessus par les valeurs que vous aurez trouvées à la question 3.
La prochaine tâche est de combiner les deux premiers critères pour produire une image booléenne des secteurs qui contiennent du pin blanc (White Pine) et qui sont à au moins 1000 mètres de l'eau. Pour combiner ces images vous emploierez l'opération fondamentale en SIG de "croisement" (OVERLAY). En général, un croisement implique n'importe lequel des opérateurs logiques ou arithmétiques qui sont effectuées entre deux images raster. Ceux-ci incluent des opérations de base en maths : addition, soustraction, multiplication, et division, et les expressions logiques "ET" (AND) et "OU" (OR). Chaque pixel dans une image produite par "croisement" est le résultat de l'opération exécutée sur les pixels des deux images d'entrée.
Dans ce cas-ci, nous sommes intéressés par l'opérateur logique ET (AND, c.-à-d., intersection) sur les deux images booléenne. Ceci est réalisé par l'opération de croisement "multiplication". Comme vous pouvez le voir sur le tableau 1, les seuls secteurs qui ont la valeur 1 dans l'image en sortie sont ceux qui l'ont déjà dans les deux images d'entrée.
tab. 1 - Opération booléenne avec l'opérateur logique ET
Image en entrée 1 Opérateur Image en entrée 2 Image en sortie 1 * 1 1 1 * 0 0 0 * 1 0 0 * 0 0 k) Dans Idrisi, l'opération de croisement est effectuée par le module OVERLAY.
- Exécutez OVERLAY depuis
GIS Analysis/Database Query/OVERLAY
ou par l'icône ci-dessous,
- Renseigner les boîtes de dialogue comme suit :
First image => WHITEPINE
Second image => WATERBUFFER
Output file => PINE-BUFF
- Cocher l'option d'OVERLAY => multiplication (First * Second)
- Sélectionner le bouton de documentation du fichier résultat (Output Documentation)
- Mettre :
- un titre ;
- booléenne comme unité (Value units).
- Valider par OK.
- Examiner le résultat.
C'est tout noir !!!!
C'est normal !
- Changer la palette en QUAL256
Le troisième critère déclare qu'on ne peut pas accorder des baux pour des secteurs de moins de 1000 hectares de superficie. Créer l'image booléenne qui identifie les secteurs répondant à ce critère nécessite plusieurs étapes. Actuellement, les peuplements appropriés sont identifié dans PINE-BUFF. Ils ont tous la même valeur. Si vous faites un calcul de surface sur ce secteur, vous trouverez la surface total des peuplements (aptes et inaptes) plutôt que celle de chaque secteur apte. Ainsi, avant le calcul de surface, il faut assigner à chaque peuplement contigu de PINE-BUFF une valeur unique.
Ceci s'effectue à l'aide du module GROUP du menu GIS Analysis/Context Operators. GROUP passe en revue toute l'image et assigne le même identifiant à tous les pixels d'un même groupe (cluster) qui ont la même valeur et sont contigus. Vous avez la possibilité de paramétrer comme contigus des pixels ne se touchant que par les angles (Contact diagonal).
l) Dans Idrisi, l'opération d'identification des objets spatiaux est effectuée par le module GROUP
- Exécutez GROUP depuis le menu
GIS Analysis/Context Operators/GROUP
- Renseignez les boîtes de dialogue comme suit :
Input image => PINE-BUFF
Output image => GROUPS
- Cochez Include diagonals
- Entrez un titre
- Validez par OK.
- Faites défiler la légende
4. Combien de groupes ont été constitués ? Quelle est la valeur du fond dans GROUPS?
m) Maintenant vous êtes prêt à calculer la surface de chaque groupe.
Dans Idrisi, l'opération le calcul de surface des objets spatiaux est effectuée par le module AREA.
- Exécutez AREA depuis le menu
GIS Analysis/Database Query/AREA
- Cocher comme format de sortie (Output format) => Image
- Renseigner les boîtes de dialogue comme suit :
Input file => GROUPS
Output file => AREA1
- Cocher la surface => en hectares.
- Validez par OK.
AREA assigne à chaque cellule une valeur égale à la surface du groupe auquel elle appartient.
L'image qui s'affiche n'est pas celle que vous attendiez parce qu'AREA a aussi bien calculé la surface du groupe de fond (arrière-plan) que celles des groupes qui vous intéressent. La surface du grand groupe de fond est si importante, comparée à celle des autres groupes, que les pixels du grand groupe de fond sont montrés avec la couleur de palette la plus élevée, alors que ceux de tous autres groupes sont assignés avec la plus basse couleur de palette. Les petits groupes du fond auront également une surface enregistrée. Avant de continuer, vous devez enlever toutes ces valeurs de fond par réaffectation à 0.
5. Par quelle image devriez-vous recouvrir AREA1 pour remplacer les valeurs de fond par 0 ?
Quelle opération de croisement devriez-vous employer ?
n) Menez à bien l'opération d'OVERLAY à l'aide de vos réponses aux questions ci-dessus.
- Nommez le résultat de l'opération de croisement AREA2.
Vous avez maintenant isolé les groupes qui répondent aux critères du pin blanc et du buffer d'eau. L'étape restante est d'exclure les groupes qui sont plus petits que 1000 hectares. Pour ce faire, d'abord sélectionnez Layer Properties pour AREA2 pour trouver les valeurs minimum et maximum.
Minimum :
Maximum :
o) Utilisez RECLASS sur AREA2 pour créer un image en sortie appelé LARGESTANDS.
- Choiriez le système de classification défini pour l'utilisateur
- Assignez la valeur 0 à toutes les valeurs de moins de 1000 ha et une nouvelle valeur de 1 à toutes celles qui sont supérieures ou égal à 1000. Vous devez employer les valeurs minimum et maximum que vous avez enregistrées en haut. De plus, assurez-vous que la limite supérieure pour la nouvelle valeur de 1 inclut la valeur maximum que vous avez enregistrée plus haut.
6. Quelle erreur en aurait résulté si nous avions fait une image booléenne en reclassifiant AREA1, gardant tous les groupes qui avaient des surfaces plus grandes que 1000 ha ?
Maintenant que LARGESTANDS montre tous les secteurs qui conviennent à la location selon le nos trois critères, vous êtes prêt à préparer la carte finale. Chaque secteur satisfaisant aux trois critères doit maintenant être affecté d'un code unique d'identification à employer pour le bail d'exploitation.
p) Utilisez le module GROUP sur LARGESTANDS pour créer un image en sortie appelée LEASE.
- Inclure les liens diagonaux en validant cette option.
7. Quel est le but de cette étape ?
8. Combien de secteurs ont été identifiés comme appropriés au bail d'exploitation ?
L'image finale devrait inclure l'information relative aux baux d'exploitation ainsi que la voirie dans ce secteur et elle devrait avoir des légendes pour les secteurs concédés et les routes associées.
q) Il faut d'abord finaliser la légende de l'image des secteurs concédés en adaptant les postes de légende.
- Employer Metadata pour mettre à-jour la documentation de LEASE.
- Sélectionnez l'onglet de légende.
Pour chacun des secteurs de LEASE,
- Ajoutez une catégorie de légende.
Les légendes pour ces catégories peuvent être quelque chose comme ìLease ID 1î, le "Peuplement numéro 1", etc... Écrire une légende pour chaque code. Se rappeler que l'image comporte également une zone de fond avec la valeur 0 qui n'est pas affecté à un bail d'exploitation.
- Donnez au code 0 une légende appropriée.
Puis dans le menu File de Metadata,
- Choisissez Save, pour écraser l'image précédente en lui donnant le même nom,
- Fermez Metadata.
- Réaffichez LEASE avec la palette Qualitative.
r) Affichez le fichier ROADS par DISPLAY en choisissant l'option vecteur.
- Choisissez la palette symbole Uniform Black.
Ce sont les routes dans le secteur d'étude. Vous les afficherez par dessus l'image de LEASE.
Notez, cependant, qui si vous utilisez la palette de symboles noirs (Uniform Black), pour les secteurs où l'image raster est noire, les routes n'apparaîtront pas. Si vous utilisez le blanc (Uniform White) du dossier de symboles, les routes apparaîtra sur l'image, mais le symbole n'apparaîtra pas dans légende (en raison du fond de page blanc). Faites un nouveau fichier de symbole qui peut être employé pour afficher les routes sur l'image et pourra apparaître dans la légende.
Pour ceci, il faut modifier la couleur des linéaires.
- Activer l'outil Display / Symbol Workshop
ou à l'aide de l'icône ci-dessous,
- Dans le menu Symbol Workshop choisir New
- Cliquer sur Line
- Nommer ce fichier => ROADS
Les routes du fichiers ROADS ont toutes le code 1, ainsi le seul symbole à modifier est le symbole 1.
- Changez la couleur du symbole 1 (c'est la deuxième boîte de symbole - la première est celle du symbole 0) pour une qui tranchera par rapport aux couleurs du fichier LEASE.
- Changez également l'épaisseur de la ligne (Width) en 2 points.
- Enregistrez et fermez le Symbol Workshop.
s) Fermez tout ce qui est ouvert à l'écran excepté l'affichage de LEASE.
- Choisir d'ajouter une couche (Add Layer) sur le Composer
- Ajouter la couche ROADS avec la palette ROADS du dossier de symbole défini par l'utilisateur.
- Ajouter la légende pour les routes en activant Map Properties sur le Composer.
La première ligne contient déjà des informations sur la légende pour LEASE. Dans la deuxième ligne, choisir d'activer la légende, puis sélectionnez dans la liste déroulante la couche ROADS.
- Validez par OK
La légende de ROADS apparaît au milieu de l'écran.
Pour la déplacer sur le côté, double cliquez sur la légende et glissez-là au-dessous de l'autre légende.
9. Décrire les étapes nécessaires pour ajouter le quatrième critère de l'analyse : On ne doit pas accorder de bail aux secteurs qui sont à plus de 500 mètres d'une route existante.
Cet exercice a démontré l'utilité des fonctionnalités de reclassement et de croisement dans les SIG pour la gestion de base en sylviculture. Ces outils sont des modules d'analyses SIG plus complexe et ils seront employés encore de nombreuses fois dans des exercices ultérieurs pour différente applications en sylviculture.
Références
Dodson, R., ed. (1991) NCGIA GIS Laboratory Exercises: Volume 1, Santa Barbara: National Center for Geographic Information & Analysis, University of California at Santa Barbara.
NB : les mots suivis de "*" font partie du vocabulaire géographique, donc leur définition doit être connue. Faites-vous un glossaire.
