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Concevoir des algorithmes de traitement d'images numériques

mis à jour le 06/12/2014


vignette-algo

Le traitement d'une image numérique se prête bien à la conception et à mise en oeuvre d'algorithmes dont l'objectif est la plupart du temps de mettre en évidence une part de l'information contenue dans l'image.

mots clés : SIG, images satellitales


Document sans titre L'utilisation massive d'images numériques en particulier celles issues des satellites d'observation et des machines d'imagerie médicale peut conduire à poser la question des traitements appliqués à ces images avant leur présentation. Le thème "sciences et images du monde" de l'enseignement d'exploration "Méthodes et Pratiques Scientifiques" permet de faire travailler des élèves de seconde sur les aspects mathématiques, biologiques et géologiques de ces traitements.

Une image numérique quelque soit son origine constitue une "entrée". La mise en oeuvre d'un nombre fini "d'instructions" permettra d'obtenir une "sortie" qui est le résultat de l'application de l'algorithme. En SVT cela fait le plus souvent appel à des logiciels tels que Titus ou QGIS qui sont à la fois des outils de visualisation et des outils d'informatisation du traitement. Ces deux fonctions peuvent créer de la confusion dans l'esprit des élèves et devront être clairement séparées dans la démarche. Ce qui proposé aux élèves est situé en amont de l'informatisation du traitement et permet de découvrir les valeurs de l'entrée et surtout de mettre au point un enchaînement d'instructions qui sont le résultats de choix opérés par l'élève. L'obtention d'une "sortie" que l'on critique et que l'on améliore vise à modifier ou à valider les instructions.

Cette démarche a été mis en oeuvre avec succès dans des groupes d'élèves décrocheurs dans le cadre de la Mission de Lutte contre le Décrochage Scolaire. Elle a fait suite à une séance sur la radiométrie appliquée à la turbidité de l'eau de l'estuaire. Selon les groupes, l'effectif variait entre 4 et 9 élèves de niveaux très variables. Les travaux sur la classification et sur la turbidité se sont déroulé chacun sur une séance d'une heure et demi. Elle a permis en particulier à des élèves allophones de montrer une grande maîtrise de l'enchaînement logique des instructions. S'agissant d'élèves décrocheurs, le travail était très encadré avec une aide très individualisée.

Dans le cadre des MPS, selon le dispositif d'encadrement choisi, on peut octroyer une plus grande autonomie en consacrant plus de temps à la recherche par tâtonnement.

Seuillage d'une image monocanal
Utilisation de signatures spectrales
Combinaison d'un filtrage et d'un seuillage sur une image multicanal


Seuillage d'une image monocanal

affichage et recueil de l'information
Conception de l'algorithme
Exploitation de l'image de sortie

affichage et recueil de l'information

L'image utilisée a été téléchargée sur le serveur "Sextant de l'Ifremer"

http://www.ifremer.fr/sextant/fr/web/guest/accueil

Elle correspond à la mesure de la concentration en chlorophylle de l'eau de mer en mg par m3 au mois de mai moyennée entre 2003 et 2010.

Elle est affichée avec le SIG QGIS (voir le tutoriel en suivant ce lien)

Les élèves peuvent constaté que l'affichage automatique de cette image ne permet pas de visualiser les variations du taux de chlorophylle.

Il est donc proposé aux élèves d'utiliser le pointeur d'information qui permet d'afficher les valeurs numériques d'un pixel donné. C'est la valeur de la variable "Bande 1" qui donne la concentration en Chlorophylle.

Il apparaît ainsi que les pixels de terre ferme et de la bande littorale sont respectivement codés -99 et -999. Tout ce qui correspond à de l'eau montre des valeurs comprises entre 0 et 5.

Conception de l'algorithme

Il est proposé aux élèves de concevoir une chaîne d'instructions qui permet de colorer la terre ferme en noir et l'eau en dégradé de verts d'autant plus intenses que la concentration en chlorophylle est forte.

Il s'agit simplement d'instructions successives qui sont des tests sur la valeur de la variable "Bande 1".

L'algorithme est tracé manuellement sur une feuille de papier par les élèves.

La figure ci-contre a été réalisée avec le module de dessin vectoriel d'Openoffice et peut servir de document de secours ou de synthèse.


Exploitation de l'image de sortie

Un rendu en pseudo couleur à bande unique est demandé dans l'onglet "Style" des propriétés de la couche.

Tous les renseignements techniques concernant le paramétrage de ces propriétés sont disponibles dans le tutoriel édité dans cette rubrique.

Après la validation de ces propriétés, l'image apparaît dans la fenêtre principale. Elle montre clairement que la quantité de chlorophylle est beaucoup plus importante dans les zones littorales. Elle est à mettre en rapport avec l'abondance des végétaux chlorophylliens.

 

Les élèves pourront ensuite réutiliser cette démarche pour des données à d'autres périodes de l'année. Il ne sera plus nécessaire de reconstruire un algorithme si le principe général est acquis.

Cette procédure est applicable à toutes les images monocanales mais il faudra particulièrement veiller à la pertinence des traitements en fonction des grandeurs numérisées.

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Utilisation de signatures spectrales

Affichage et sites témoins
Conception de l'algorithme
Classification d'une image

Affichage et sites témoins

 

Le point de départ de l'étude est l'affichage avec Titus 2 d'une composition colorée d'une image satellitaires SPOT. Sur cette image en fausses couleurs certains milieux comme la mer ou les plages sont manifestement identifiables par leur position.

L'objectif étant de réaliser une cartographies automatique des différents milieux, il faut expliquer que la composition colorée est obtenue en combinant les informations des trois canaux XS1, 2 et 3 du satellite SPOT

Les images sont disponibles sur le site d'Astrium (voir les modalités pratiques d'acquisition dans cette ressource).

 
XS1
XS2
XS3
Océan
45/56
17/23
4/9
plages
130/171
110/150
75/98
forêts de pins
etc.
etc.

 

En utilisant les fonctionnalités du logiciel Titus 2, les élèves étudient des sites témoins et renseignent un tableau qui contient à terme les signatures spectrales de chacun des milieux choisis.

Les modalités d'utilisation de Titus 2 sont décrites dans cette ressource.


Conception de l'algorithme

La partie la plus difficile dans cet algorithme est d'établir que les trois conditions doivent être réalisées simultanément pour qu'un résultat apparaisse.

L'objectif étant de réaliser la mise en évidence de plusieurs milieux. Il faudra établir un algorithme similaire pour chacun des milieux étudiés. Le risque est alors grand de voir certains intervalles se chevaucher. Il faudra donc se limiter à un petit nombre de milieux très différents ou passer à une étape supérieure qui consiste à lever les indécisions en faisant des sites tests supplémentaires.

Au cours du travail en classe c'est la première solution qui a été choisie. La critique de l'image obtenue étant ensuite un puissant levier pour tenter d'affiner les valeurs des signatures spectrales par des sites tests supplémentaires.

Classification d'une image

La création d'une classification passe pas la saisie des valeurs mesurées dans la première étape du travail.

Ce premier travail permet à l'élève de se rendre compte de l'efficacité de la méthode et des imperfections du résultat.

Il sera conduit à faire de nouveaux sites test et à modifier les valeurs encadrantes de ses classes.

Au terme du travail cinq classes ont été créées et la pertinence de la carte est bonne.

Ce type de classification est dite "supervisée" pour exprimer le fait que les limites des classes sont définies par un opérateur humain.

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Combinaison d'un filtrage et d'un seuillage sur une image multicanal

Affichage et recueil de l'information
Conception de l'algorithme
Classification de l'image

Affichage et recueil de l'information

Cette composition colorée issue d'une image Spot de 1990 montre que la Loire n'a pas un aspect homogène dans sa partie estuarienne. Il est proposé aux élèves de réaliser une cartographie automatique supervisée de ce phénomène appelé "bouchon vaseux".

Au cours d'un travail d'exploration de l'image affichant les valeurs radiométriques dans les trois canaux, il apparaît que les pixels correspondant à de l'eau ont des valeurs faibles dans le canal XS3

L'affichage des histogrammes des différents canaux permet de valider cette hypothèse. Les valeurs radiométriques inférieures à 40 dans le canal XS3 correspondent à des pixels d'eau. La charge sédimentaire est révélée par les variations dans les canaux XS1 ou 2.


Conception de l'algorithme

La difficulté de ce nouvel algorithme réside dans la combinaison d'un filtre et d'un seuillage sur des canaux différents. La première condition représente le filtre qui doit éliminer de la représentation tous les pixels qui ne correspondent pas à de l'eau.

Une fois cette condition réalisée, les autres conditions créent des classes de turbidité croissante.


Classification de l'image

La réalisation d'une classification sur deux canaux avec Titus 2 permet de produire une image très pertinente de la turbidité dans l'estuaire de la Loire.

Plusieurs remarques peuvent être faites :
- la première classe est vide ce qui indique que la charge minérale de l'eau n'est jamais complètement nulle.
- certaines zones urbaines ou industrielles ne sont pas discriminées et apparaissent comme de l'eau turbide.

On touche là les limites d'un algorithme élémentaire.

La discussion de ces deux points permet éventuellement de travailler à une amélioration de l'algorithme.

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auteur(s) :

François Cordellier

information(s) pédagogique(s)

niveau : enseignement supérieur, classes préparatoires

type pédagogique : tutoriel

public visé :

contexte d'usage : salle multimedia

référence aux programmes :

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