PARTIE 1 : CORRECTIONS GÉOMÉTRIQUES

GEO6333-TRAVAIL PRATIQUE 3 : PRÉTRAITEMENTS D’IMAGES
Les prétraitements d’images visent à doter les images des caractéristiques géométriques et/ou
radiométriques pour qu’elles approchent le plus possible celles d’une image modèle. On parle des
modifications du référentiel géométrique et/ou radiométrique. Le référentiel géométrique est le plus
souvent une projection cartographique quelconque. En Amérique du Nord et pour les images de
résolution moyenne à grande, on utilise le système UTM ou un système plus local comme le MTM (au
Québec). Dans le cas du référentiel radiométrique on utilise le plus souvent les réflectances pour les
images du rayonnement solaire réfléchi, les températures pour les images dans le thermique et le
coefficient de rétrodiffusion pour les images radar. Les termes corrections géométriques et corrections
radiométriques sont employés respectivement dans ces cas précis de changement de référentiel.
PARTIE 1 : CORRECTIONS GÉOMÉTRIQUES
3.1 CORRECTIONS GÉOMÉTRIQUES-FONCTIONS EMPIRIQUES
Les corrections géométriques se font en utilisant une méthode de projection des images sur le plan de la
carte en utilisant des fonctions polynomiales 2-D (Pixel, Ligne  X, Y carte) ou (3-D Pixel, Ligne, Altitude
 X, Y carte) dont les coefficients sont définis empiriquement à l’aide de points de contrôle. La projection
peut se faire d’une façon globale pour l’ensemble de l’image (polynomiales 2-D, fonctions rationnelles 3D) ou par morceaux (ex. splines). Ici nous allons pratiquer la méthode des fonctions rationnelles, une
méthode intéressante à appliquer lorsque l’on ignore la position du capteur lors de la prise de l’image.
3.1 Expliquer en peu de mots c’est quoi les fonctions rationnelles.
DONNÉES
Image QuickBird-PAN, QUICK_PAN_CLIP.pix, à améliorer sa correction géométrique initiale;
Images LIDAR (DEM, DSM, Intensité) contenue dans le fichier LIDAR.pix
Comme nous l’avons constaté au TP 2 les images présentent des différences importantes dans la
localisation des différents objets même si ces images sont projetées en UTM. Ceci est dû possiblement à
une correction sans tenir compte du relief du terrain.
3.2 Afficher vos images et évaluer les différences de localisation des objets qui se trouvant au niveau du
sol ou qui sont élevés (arbres, bâtiments) en terrain plat ou accidenté. Exemple ci-dessous : les quatre
coins du parking (cercles en bleu) se trouvent déplacés par rapport à leur vraie position (selon UTM)
indiquée par les cercles en rouge d’une quinzaine de mètres (Utilisez la règle de PCI
).
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CALCULS
Consulter le User Guide pour le OrthoEngine concernant la procédure à suivre.
1) PROJET
2) PROJECTION + GCP
3) DATA INPUT
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4) GCP Collection  Manually  Geocoded image
Filename  LIDAR.PIX
DEM : LIDAR.pix  Channel 3 : DSM
Choix du point : D’abord sur l’image LiDAR (Use Point) et par la suite sur l’image à corriger (Use Point)
 n’oubliez pas d’ajouter à chaque fois l’altitude du point (Extract Elevation). Prendre surtout des
points au sol. Vous pouvez comparer la valeur du canal 2 DEM et 3 DSM pour comprendre si vous êtes
au sol). Distribués vos points en X, Y et Z. Prendre une dizaine de points. Après la prise de quelques
points vous pouvez avoir une idée de la qualité des points (erreur inférieur au pixel). Enlevez des points
si la qualité est mauvaise en rajoutez d’autres si nécessaire.
Une fois les points choisis CLOSE et passez à l’étape suivante.
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5) Suivre le Guide : Calcul du modèle; otho generation
3.3 Dans le dernière étape pour la création de l’image orthorectifiée on nous demande de spécifier la
technique de rééchantillonnage. Expliquez en peu de mots pourquoi avons-nous besoin du
rééchantillonnage. Faites votre choix et expliquez pourquoi vous avez choisi telle ou telle technique.
3.4 Évaluer de nouveau les déplacements des objets comme au point 3.2. Donnez vos conclusions sur
l’utilité de cette opération.
3.2 CORRECTIONS GÉOMÉTRIQUES--- ORTHORECTIFICATION IMAGES RADARSAT-2
Nous allons corriger ici l’image RADARSAT-2 de San-Francisco qui est en format SLC. PCI nous offre la
possibilité de changer en même temps le référentiel radiométrique.
3.5 a) Expliquer en peu de mots les différents modes d’acquisition d’images satellitales radar (Strip,
ScanSar ou SpotLight) b) Pour le Strip mode dans le cas de RADARSAT-2 expliquer brièvement les
différents modes (Standard, Fine, Ultra-Fine, etc.) c) Dans le nom de votre image on trouve FQ9 qu’estce que ceci veut dire.
Suivre les instructions Orthorectifying RADARSAT-2 (tutorial PCI). Consultez aussi le User’s Guide de PCI
1. Créer l’image orthorectifiée à 5 m de résolution
2. Lors de la définition de l’image à corriger on nous demande quelle calibration on veut appliquer  on
va choisir Sigma Nought (coefficient de rétrodiffusion surface horizontale)
3.6 Expliquer les différences entre Sigma Nought, Beta Nought et Gamma.
3. Lors du processus de création de l’orthoimage spécifiez 1) comme DEM celui disponible dans votre
répertoire DEM-SanFrancisco.pix 2) comme méthode de rééchantillonnage la complexe Sinx/x avec une
dimension du filtre de votre choix (max 31 x 31).
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3.6 Donnez en peu de mots les caractéristiques des différentes techniques de rééchantillonnage
proposées par PCI
3.7 Cette approche de correction avec quelques points GCP n’est qu’approximative. Les distorsions dues
au relief topographique ne sont pas bien corrigées. Vous pouvez le constater en superposant l’image ALIPAN qui, en étant une image optique à 10 m de résolution, présente bien moins de distorsions du relief.
Donnez quelques exemples comme précédemment (question 3.2).
3.8 Quelles sont les autres options que PCI offre dans le cas des images RADARASAT pour une meilleure
orthorectification?
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