(Die Seite wurde neu angelegt: „== Informations contextuelles sur la méthode == La détection automatique des surfaces où s’opèrent les changements se fait en analysant les différences…“)
La détection automatique des surfaces où s’opèrent les changements se fait en analysant les différences du NDVI d’une année à l’autre. Afin de filtrer automatiquement les images sans nuages, la méthode consiste à rechercher la valeur maximale du NDVI pour chaque pixel (10 x 10 m) dans toutes les images des mois d’été (juin à août). Au cours de cette période, quasiment toute la végétation est verte. On obtient ainsi des images raster annuelles largement sans couverture nuageuse avec un NDVI maximum (« composite d’indice NDVI maximum »). La différence est observée entre deux années d’après ces composites. Les valeurs différentielles représentent l’intensité du changement. Ainsi, des valeurs autour de -1 indiquent d’importants changements en forêt (par ex. défrichages). Une valeur seuil (-0.1) permet de délimiter des surfaces de changement en tant que données vectorielles (polygones) à partir d’une superficie de 400 m2. À l’heure actuelle, des cartes représentant les changements ont été créées pour les années 2016-2017, 2017-2018, 2018-2019 et 2019-2020. Le graphique ci-après illustre la procédure.
+
La détection automatique des surfaces où s’opèrent les changements se fait en analysant les différences du NDVI d’une année à l’autre. Afin de filtrer automatiquement les images sans nuage, la méthode consiste à rechercher la valeur maximale du NDVI pour chaque pixel (10 x 10 m) dans toutes les images des mois d’été (juin à août). Au cours de cette période, quasiment toute la végétation est verte. On obtient ainsi des images raster annuelles largement sans couverture nuageuse avec un NDVI maximum (« composite d’indice NDVI maximum »). La différence est observée entre deux années d’après ces composites. Les valeurs différentielles représentent l’intensité du changement. Ainsi, des valeurs autour de -1 indiquent d’importants changements en forêt (par ex. défrichages). Une valeur seuil (-0.1) permet de délimiter des surfaces de changement en tant que données vectorielles (polygones) à partir d’une superficie de 400 m2. À l’heure actuelle, des cartes représentant les changements ont été créées pour les années 2016-2017, 2017-2018, 2018-2019 et 2019-2020. Le graphique ci-après illustre la procédure.
Aktuelle Version vom 28. Juli 2021, 12:24 Uhr
Informations contextuelles sur la méthode
La détection automatique des surfaces où s’opèrent les changements se fait en analysant les différences du NDVI d’une année à l’autre. Afin de filtrer automatiquement les images sans nuage, la méthode consiste à rechercher la valeur maximale du NDVI pour chaque pixel (10 x 10 m) dans toutes les images des mois d’été (juin à août). Au cours de cette période, quasiment toute la végétation est verte. On obtient ainsi des images raster annuelles largement sans couverture nuageuse avec un NDVI maximum (« composite d’indice NDVI maximum »). La différence est observée entre deux années d’après ces composites. Les valeurs différentielles représentent l’intensité du changement. Ainsi, des valeurs autour de -1 indiquent d’importants changements en forêt (par ex. défrichages). Une valeur seuil (-0.1) permet de délimiter des surfaces de changement en tant que données vectorielles (polygones) à partir d’une superficie de 400 m2. À l’heure actuelle, des cartes représentant les changements ont été créées pour les années 2016-2017, 2017-2018, 2018-2019 et 2019-2020. Le graphique ci-après illustre la procédure.
