Développement d'une approche de classification orientée objet pour une meilleure caractérisation de la glace d'une rivière de taille moyenne à l'aide des images du satellite RADARSAT-1 et d'un système d'information géographique: cas de la rivière Saint-François, Québec.

摘要

La glace de rivière est un phénomène récurrent et caractéristique de la majorité des rivières duudCanada. Sa présence affecte le régime d'écoulement et peut influencer ainsi le niveau d'eau, laudstructure des berges et le transport des sédiments. Sans aucun doute, ces changements perturbentudl'équilibre de l'écosystème en place. En plus, la glace de rivière est aussi réputée comme causeudprincipale d'inondations hivernales dues aux embâcles, de perturbations à la navigation et à laudproduction d'hydroélectricité. Dans cette perspective, une bonne caractérisation du couvert deudglace de rivière est un atout considérable.udNous avons été les premiers à adopter l'approche dite, orientée objet, pour la caractérisation de laudglace de rivière. Cette approche repose sur l'objet comme unité de base de classification, elle seuddistingue des méthodes de classification conventionnelles par sa prise en considération de laudtopologie et les relations sémantiques des objets. Une méthode de segmentation en objets desudimages RADARSAT-l a alors été développée. L'objectif était d'avoir des objets représentatifsuddes différents phénomènes de glace observés à diverses échelles spatiales, tout en préservant laudreprésentativité des relations géométriques et sémantiques des objets.udLa zone d'étude est le tronçon de la rivière Saint-François reliant la ville de Windsor à celle deudDrummondville (Qc). Ce site est connu par la présence de problèmes dus à la glace de rivière, uneudmorphologie variable. De plus, une banque de données historiques sur la glace est disponible. Unudtotal de 19 images RADARS A T -1 mode fin ont été acquises au cours de trois hivers et plusieursudcampagnes d'observations de terrain ont été menées.udUn système d'information géographique (SIG) a été monté pour fournir les couches d'informationudcontextuelles des images RADARSAT. Largeur, sinuosité et profondeur du chenal sont desudexemples de couches matricielles calculées et présentées par le SIG. Des couches thématiquesudtelles que rives, grandes et petites îles et zones de rapides ont aussi été intégrées dans le SIG.udAfin de comprendre les liens qui existent entre l'information contenue dans les imagesudRADARSA T -1 et celle présente dans le SIG, nous avons réalisé une analyse qualitative et uneudquantitative. L'analyse qualitative a mis en évidence les liens entre (1) la théorie de la glace deudrivière et du signal radar, (2) le contexte morphologique établi dans le SIG et (3) les observationsudterrain et historiques disponibles pour le site d'étude. Aussi, par rapport à l'utilisation unique desudcaractéristiques de l'image RADARSAT-l, l'analyse quantitative a confirmé l'apport desudcaractéristiques morphologiques de la rivière et ceux liées à la forme des l'objet dansudl'amélioration de la classification. L'information extraite à partir de ces deux analyses a étéudexprimée sous forme de règles logiques de décision dans l'approche de classification. Ces règlesudsont synthétisées dans une structure appelée Structure Hiérarchique de la Classification orientéeudobjet. Élément essentiel de la classification orientée objet, la structure hiérarchique que nousudavons définie est flexible quant à son montage et facilement transférable d'une image à une autre.udEn somme, nous avons démontré que la classification orientée objet est appropriée pour laudcaractérisation de la glace de rivière. L'approche développée a permis (1) de bâtir uneudconnaissance sur les processus de glace de rivière (2) de ressortir des informations sur ce que leudcouvert de glace représente, en plus de celles relatives à sa nature et (3) de transférer cetteudexpertise directement à la machine, et ainsi augmenter l'intelligence, la capacité et l'autonomie duudsystème.udLes résultats obtenus lors de cette recherche sont très prometteurs. Désormais, en utilisant lesudimages RADARSAT-l mode fin nous sommes capables d'aller chercher automatiquement lesudcaractéristiques des phénomènes que le couvert de glace représente (ex. localiser une zoneudd'embâcle et évaluer son risque). L'objectif principal et les objectifs spécifiques fixés pour cetteudétude ont donc été atteints. Nous avons ainsi ouvert la voie à d'autres études sur la glace de rivièreud(modélisation du signal rétrodiffusé par la glace, perfectionnement du SIG, évaluation de laudprécision des classifications, apport de la polarimétrie RSO) et à des applications dans des casudd'urgence.ud