A Catalogue of Potential Spatial Discriminators for High Spatial Resolution Digital Images of Individual Crowns

La plupart des méthodes d'extraction de l'information forestière (cartes de peuplements forestiers par exemple) sur les images satellites numériques reposent sur l'information spectrale dans le cas d'un médium de faible résolution spatiale. Le succès restreint de ces méthodes peut être attribuable, en grande partie, au fait que ces images ne renferment pas suffisamment d'informations spatiales pour permettre de distinguer les patrons de peuplements forestiers et les espèces d'arbres. Lorsqu'on utilise des images aériennes à haute résolution, la forte variabilité des données requiert alors différentes règles d'interprétation. Aussi des scientifiques commencent-ils à se pencher sur l'identification, sur une base individuelle, des cimes d'arbres. La distinction entre les différentes essences en fonction de l'information spatiale, comme le font les photointerprètes, constitue un indicateur supplémentaire utile pour l'analyse automatisée des images numériques.Cet article expose les critères de discrimination spatiale des cimes d'arbre individuelles lors de l'utilisation d'images numériques à haute résolution spatiale. Ce processus met en jeu l'identification de patrons visuels récurrents à partir de la cime d'arbres individuels d'un couvert forestier. On a regroupé ces patrons visuels dans une table constitutive d'un catalogue général visuel des cimes d'arbres. La conception de ce catalogue requiert un découpage du processus d'interprétation en règles de décision fondées sur la caractérisation de patrons spécifiques pouvant être intégrés dans des traitements automatisés. Un interprète profane en a vérifié l'utilité en utilisant des images numériques aériennes MEIS-II d'une résolution spatiale de 40 cm. L'exactitude des résultats d'identification des cimes à partir d'un sous-ensemble de caractéristiques visuelles était d'environ 65 %. Plus précisément, les résultats d'interprétation étaient exacts à 63 % dans le cas du pin rouge, 80 % dans le cas du pin gris et 56 % dans le cas de l'épinette blanche. La disposition et les caractéristiques des zones claires à l'intérieur de la cime se sont révélées le meilleur discriminateur spatial. De plus, ils présentent l'avantage d'être relativement stables lorsqu'il y a modification de la densité locale des cimes. D'autres critères de forme sont également apparus potentiellement utiles aux fins de discrimination.