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La parole aux utilisateurs de l’ART Bretagne

Le 5 mars, GéoBretagne et le GIS BreTel organisaient une journée atelier et discussion « Données Satellitaires » ouverte aux utilisateurs de l’ART Bretagne. Une quinzaine de participants (principalement de collectivités et services de l’Etat, mais aussi le CNES) se sont réunis pour découvrir les nouveaux modes d’accès aux images et produits Copernicus sur GéoBretagne, puis pour échanger sur les actions à mettre en place pour continuer à démocratiser l’usage des applications spatiales. Voici les principaux enjeux identifiés lors de la journée :

  • Continuer la communication et la sensibilisation
  • Fédérer un réseau d’utilisateurs et des groupes thématiques
  • Communiquer sur des cas d’usages
  • Poursuivre l’accès aux données via GéoBretagne
  • Fournir une aide de type hotline
  • Accompagner les utilisateurs pour monter en compétences et pour les aider à formuler leurs besoins

Une première étape d’accès aux images

Des images Sentinel-2 récentes de la Bretagne sont maintenant disponibles en quelques clics via GéoBretagne. Lors de la journée, les utilisateurs ont confirmé leur intérêt pour ce service qui permet de :

  • disposer d’un accès facilité à un nouveau type de données via leur plateforme habituelle
  • disposer sur cette même plateforme de notices explicatives accompagnant les images et produits, dans des termes « métiers » plutôt que techniques
  • disposer d’un accès unique sans nécessité de multiplier les  comptes « utilisateur »
  • pouvoir solliciter un point de contact régional en cas de besoin.

 

Concrètement, cette mise à disposition passe par le référencement de nouveaux géoservices dans le catalogue de GéoBretagne. Ces géoservices sont des flux WMS gratuits pour les utilisateurs (financés par le GIS BreTel et GéoBretagne) permettant de visualiser des images et produits satellitaires récents. Aujourd’hui 4 produits Sentinel sont disponibles dans le catalogue.

Les fiches de métadonnées qui accompagnent ces 4 produits

  • fournissent des informations sur les caractéristiques, la provenance et l’interprétation des images,
  • centralisent les liens vers un visualiseur et des ressources explicatives (par exemples les fiches GéoBretagne).
  • référencent un point de contact régional pour les utilisateurs (le GIS BreTel)

Des modes d’accès adaptés à différent publics d’utilisateurs

Grâce à ces géoservices, plusieurs modes d’accès aux données sont possibles selon les profils d’utilisateurs :

  • Pour des utilisateurs non familiers de SIG, le visualiseur thématique « Données satellitaire » ne nécessite rien d’autre qu’un navigateur et une connexion internet. La page d’accueil donne accès à des notions de base et le visualiseur permet d’afficher différent types d’images et produit.
  • Pour des utilisateurs familiers de SIG, les images Sentinel sont disponibles sur le visualiseur de GéoBretagne, au même titre que toutes les autres données du partenariat GéoBretagne.
  • Pour des utilisateurs familiers des SIG et de l’usage de flux WMS, les images Sentinel disponibles en flux pour QGIS (lien vers la page descriptive du flux en xml)

Quelles suites et quels liens avec Theia ?

D’autres produits seront prochainement référencés dans le catalogue GéoBretagne, et le visualiseur thématique « Données satellitaire » sera amélioré. La sensibilisation des utilisateurs partenaires GéoBretagne se poursuivra en 2019, et le GIS BreTel souhaite désormais associer l’écosystème régional privé à cette démarche dite de Copernicus Régional, avec toujours l’idée de créer des produits satellitaires co-construits entre fournisseurs experts du spatial et utilisateurs. Les futures rencontres avec le réseau Theia permettront de faire remonter les besoins régionaux et retours utilisateurs sur les produits Theia et d’échanger avec les animateurs des autres ART sur leurs actions régionales.

 

Pour en savoir plus sur la journée « Données Satellitaires », le compte-rendu est disponible ici

Pour suivre les actualités GéoBretagne-GIS BreTel-Copernicus Régional, c’est ici

 

 

 

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Dans un contexte de multiplication des sources et canaux d’accès aux données satellitaires, le GIS Bretel s’est donné pour mission, depuis 2014, de partir des besoins des utilisateurs finaux pour soutenir le développement de produits réellement adaptés aux territoires.

Le séminaire organisé à Brest en 2016 sur les « Potentiel et bénéfices des applications spatiales au service des territoires » a permis un premier recensement des besoins des collectivités locales et des services de l’Etat en la matière. La réflexion s’est encore enrichie à l’automne 2017 avec le Forum AppSpace Bretagne qui s’est tenu à Rennes et a permis d’identifier les verrous et freins à une utilisation élargie des applications spatiales. Le forum a notamment fait ressortir un fort besoin d’accompagnement technique pour s’adapter à des plateformes en constante évolution et donner accès à des capacités de traitement adaptées aux utilisateurs finaux. Les échanges de l'AppSpace ont ainsi distingué un besoin en "transformateurs" de la donnée en produits utiles et utilisables sur les territoires. L’implication du GIS dans le projet national TempO de l’Institut InSpace a permis de confronter les besoins identifiés en Bretagne (suivi de l’occupation du sol, suivi en milieu côtier, suivi des habitats naturels) à ceux d’autres régions. Si chaque région a des besoins spécifiques, toutes partagent le constat d’importants besoins en termes d’adaptation des produits aux utilisateurs et en médiation technique pour les utiliser.

Le GIS BreTel a poursuivi la réflexion pour arriver au constat que les gestionnaires des territoires étaient trop peu associés à la transformation de ces images en produits.

C’est avec ces résultats en tête que le GIS Bretel a formalisé, cet été, un projet pilote partant d’un besoin précis – ici, la surveillance du respect de la consigne de couverture végétale hivernale des sols - pour développer un produit utilisant les données Copernicus disponibles. Sur la base de ce projet, une demande de financement d’un projet régional plus large a également été déposée auprès de Copernicus avec l’idée de mettre en place un véritable « Copernicus régional » permettant de développer des produits co-construits avec les utilisateurs du territoire, répondant à leurs besoins et adaptés à leurs outils de travail courants (disponibles en flux sur les plateformes locales et dans les outils SIG).

Rendez-vous en 2019 pour connaitre la suite donnée au projet.

    

0 - Sensibilisation et recueil des besoins généraux auprès d'utilisateurs non spécialistes du spatial, notamment les gestionnaires des territoires, par exemple en s'impliquant dans des événements et groupes de travail thématiques existants (biodiversité, foncier, pollution, etc.)

1 - Analyse d'un besoin spécifique et sélection d'images et indices satellitaires "simples" pouvant répondre à ce besoin. Dialogue entre partenaire "utilisateur" et "technique" prêts à s'impliquer dans une démarche de projet pilote.

2 - Diffusion de ces images et indices satellitaires "simples" sur la plateforme régionale GéoBretagne

3 - Support (financement d'une étude de faisabilité) et accompagnement des partenaires "utilisateur" et "prestataire" pour la co-construction d'un produit "métier" issu des images et indicateurs satellitaires, mise en production et diffusion de ce produit "métier" sur GéoBretagne

4 - Accompagnement pour l'intégration de ces images, indices et produits dans des outils de suivi des territoires

En savoir plus:  ART Kalideos Bretagne

Retrouvez l'article original sur theia-land.fr 

 


Comprendre une image satellitaire 

 

 

L'imagerie satellitaire (aussi appelée imagerie spatiale) désigne la prise d'images depuis l'espace, par des capteurs placés sur des satellites. Visuellement, les images satellitaires ressemblent beaucoup à des photos, mais elles contiennent bien plus d'informations. Cet article propose d'aborder (de façon simplifiée) les notions essentielles pour savoir lire une image de télédétection. 

 

En préalable, quelques notions sur le rayonnement

 

Pour comprendre les informations que contiennent différents types d’images satellitaires, rappelons quelques notions sur les ondes électromagnétiques.

 

Le soleil émet un rayonnement qui se propage sous forme d’ondes. Ces ondes traversent l’espace puis l’atmosphère avant d’arriver à la surface de la Terre où une part d’entre elles est réfléchie vers l’espace.

 

Ce rayonnement et les différentes ondes qui le composent sont représentés sous la forme d’un spectre électromagnétique. Les ondes sont caractérisées par leurs longueurs d’onde et leurs fréquences (deux grandeurs inversement proportionnelles). On parle par exemple de grandes ondes, de micro-ondes, d’ultraviolet, d’infra-rouge, etc. Dans le spectre visible, chaque couleur perçue par notre œil correspond à un intervalle de longueur d’onde.

 

Le soleil n’est pas la seule source de rayonnement électromagnétique, de nombreuses autres sources émettent des ondes, qu’elles soient visible ou non. Les domaines d'application du spectre électro magnétique sont nombreux : on utilise les ondes micro-ondes pour chauffer ou cuire des aliments, les rayons X pour les radiographies médicales, les rayonnements infrarouges émis par les être vivants pour observer des animaux de nuit, etc.

 

 

 

 

Images optiques et radar

 

En observation de la Terre on peut exploiter

  • des ondes émises par le soleil puis réfléchies par la surface de la Terre et enregistrées par un capteur placé sur un satellite

  • des ondes émises par un émetteur artificiel placé sur le satellite puis réfléchies par la surface de la Terre et enregistrées par un capteur placé sur ce même satellite

Dans le premier cas on parle de télédétection passive et d’images optiques, dans le second cas de télédétection active et d’images radar.

 

 

 

La télédétection radar présente l’avantage de

  • s’affranchir des contraintes de couverture nuageuse : les ondes émises par les satellites traversent les nuages

  • pouvoir acquérir des images de jour comme de nuit.

En revanche, leur exploitation pour l’observation de la Terre est moins intuitive et une expertise est nécessaire pour interpréter des images qui ressemblent bien moins à une photo que les images optiques.

 

Ainsi, différents domaines spectraux sont exploités en télédétection optique (longueurs d’onde du visible à l’infrarouge) et en télédétection radar (micro-ondes ou plus couramment appelées hyperfréquences dans le domaine de la télédétection).

 

 

 

 

Images satellitaires et résolution spatiale

 

Lorsque l’on prend une photographie classique, l’information est traduite par des formes et des couleurs, qui correspondent à des groupes de pixels plus ou moins homogènes. Sur une même scène photographiée prise par deux appareils, plus les pixels seront nombreux dans l’image plus la résolution spatiale sera élevée. On le voit aisément lorsque l’on souhaite faire un agrandissement et que l'on voit apparaître les pixels en zoomant sur une image.

 

Il en va de même pour une image satellitaire : selon les caractéristiques du capteur, l’altitude du satellite (donc son orbite autour de la Terre), les images seront composées de pixels couvrant une surface au sol plus ou moins grande du sol. On classera ainsi les images enregistrées en images :

 

  • Basse résolution

  • Moyenne résolution

  • Haute résolution (HRS)

  • Très haute résolution (THRS)

 

Résolution spatiale

La résolution spatiale est la taille du plus petit élément qu’il est possible de distinguer sur l’image. Elle est également couramment définie comme étant la taille du pixel. Sur une image, les objets qu'il sera possible de discerner dépendront de la résolution spatiale du capteur utilisé. Généralement, plus la résolution spatiale augmente, plus la superficie de la surface visible par le capteur diminue : une image très haute résolution couvrira une portion de territoire plus restreinte qu'une image moyenne résolution.  Au moment du choix des images à traiter, il convient donc de choisir le bon compromis selon la taille des objets les plus petits que l'on veut observer, et l'échelle à laquelle on souhaite observer un processus.

 

Les images composées de pixels sont appelées des images "raster", à la différence des images "vecteur", elles composées de géométries (points, de lignes ou de surfaces) géolocalisées auxquels sont associés des attributs.

 

En SIG, les vecteurs sont souvent utilisés pour la cartographie. Ils permettent de simplifier une représentation d'un territoire. Certains rasters sont couramment utilisés comme les photographies aériennes, les Modèles numériques de terrain (MNT), ou la couche adresse du BD Parcellaire.

 

 
 

Quelle grandeur utilise-t-on pour les valeurs des pixels ?

 

En télédétection, la grandeur utilisée pour décrire la « teinte » des pixels est la réflectance (on parle de réflectivité pour les images radar). La réflectance va traduire le comportement d’une surface lorsqu’elle qu’elle reçoit les rayons du soleil. Soumise à un rayonnement, une surface (la cible) va en partie :

 

  • l’absorber
  • le transmettre aux surfaces sous-jacentes
  • le réfléchir vers le ciel. C’est cette part réfléchie qui est enregistrée par les capteurs des satellites.

 

Réflectance

La réflectance est une grandeur qui traduit la proportion de lumière réfléchie par la surface d'une cible. Elle est définie comme le rapport entre le flux lumineux réfléchi et le flux lumineux incident et s'exprime généralement en pourcentage. 

   

 

 

Dans cet article nous ne rentrons pas dans les détails des définitions et calculs de grandeurs utilisées en télédétection, pour approfondir, vous pouvez consulter cet article du Cesbio.

 

  

Images satellitaires et résolution spectrale

 

Dans une image satellitaire, l’information sur les couleurs est décomposée en différents canaux ou bandes spectrales. Chaque bande est une image en niveaux de gris, composée de pixels ayant chacun une valeur de réflectance pour un intervalle de longueur d’ondes donné. On parle ainsi de "bande du bleu", du "rouge, du proche infrarouge", etc. Chaque bande va couvrir une portion plus ou moins large du spectre électro magnétique. Par exemple, la bande du bleu correspond à des longueurs dans un intervalle autour de 480 nm, celle du rouge autour de 600 nm.

 

Pour reprendre l'analogie avec une photographie classique, dans une photo, l’information sur les couleurs est contenue dans 3 bandes : la bande des longueurs d’ondes correspondant à la couleur bleue (B pour bleu ou blue), verte (V pour vert ou G pour green) et rouge (R pour rouge ou red). On voit ainsi souvent les acronymes RVB et RGB dans les logiciels de traitement de photos. Chacune de ces trois bandes est en niveau de gris.

 

Bande spectrale / Canal spectral

Chaque bande spectrale est une image raster en niveau de gris qui représente les valeurs de réflectance des surfaces au sol pour un intervalle de longueurs d’ondes donné.

 

 

 

Pour agrandir les 3 images ci-dessus et les visualiser sur le portail Sentinel Hub : 

Prenons l'exemple des images ci-contre. L'illustration montre 3 images de la rade de Lorient (voir plan ci-dessus pour vous repérer), correspondant chacune à une bande spectrale. Les valeurs de réflectance changent selon l'intervalle de longueur d'onde considéré. Dans l'intervalle de longueur d'onde correspondant aux couleurs vertes et du rouges, la végétation a des valeurs de réflectance basses, alors qu'elle a des valeurs élevée dans l'intervalle des longueurs d'onde de l'infrarouge. L'eau a des valeurs de réflectance basse dans les 3 bandes. Pour information, les variations de valeur de réflectance de l'eau correspond aux matières en suspension qu'elle transporte.

 

Une image satellitaire, selon les caractéristiques du capteur embarqué sur le satellite, peut contenir en plus des trois bandes du visible (RVB) quelques bandes supplémentaires (par exemple infrarouge, proche infrarouge), et jusqu’à des centaines de bandes. Ces bandes vont couvrir des intervalles plus ou moins large du spectre électromagnétique. On parle ainsi d’images multi-spectrales (quelques bandes) ou d’images hyper-spectrales (des dizaines à des centaines de bandes). 

 

Résolution spectrale

La résolution spectrale décrit la capacité d'un capteur à utiliser de petites fenêtres de longueurs d'onde. Plus la résolution spectrale est fine, plus les fenêtres des différents canaux du capteur sont étroites.                                                                                  (définition RNCAN)

 

On peut représenter les valeurs de réflectance des bandes selon un graphique, avec en abscisse les longueurs d'onde du spectre électromagnétique, et en ordonnée les valeurs de réflectance en %. On illustre ainsi la nature de l'information contenue dans une image satellitaire composée de plusieurs bandes ou canaux. Sur le premier graphique, le capteur embarqué sur le satellite va enregistrer peu d'information sur les caractéristiques spectrales des cibles (visible sur les pixels) : l'image sera composée de 4 bandes, qui couvriront chacune un intervalle de longueur d'onde assez large. Dans le second cas, le capteur va enregistrer une grande quantité d'information spectrale : pour chaque couleur, plusieurs bandes sont enregistrées. Non seulement le nombre de bandes est plus élevé, mais en plus chaque bande traduit des valeurs de réflectance pour de petits intervalles de longueur d'onde.

 

Généralement, une très haute résolution spectrale est possible au détriment de la résolution spatiale. Les images hyperspectrales sont par exemple très intéressantes pour discriminer des espèces végétales différentes. Tout l'intérêt est de pouvoir combiner les 2 types d'images, ce qui soulève des questions méthodologies.

 

 

 

L'affichage des images en couleur

 

Sur une image classique, on reconstitue à l’écran ce que notre œil voit en affectant un filtre coloré correspondant à la "vraie" couleur de chaque bande, (c’est le principe de la synthèse additive : toutes les couleurs du spectre visible additionnées, ou les 3 couleurs primaire additionnées donnent de la lumière blanche). On parle alors de composition colorée vraies couleurs. Le principe est le même pour les images satellitaires, si l'on souhaite afficher une images optique telle que notre œil verrait la Terre depuis le ciel, on affectera aux trois bandes du visible bleu, du vert et du rouge leurs vraies couleurs.

 

Sur l'illustration ci-après (toujours la rade de Lorient), sur la composition colorée vraie couleur la ville apparaît avec des couleurs blanches et grises, l'eau dans différentes teintes de bleu, et la végétation en vert foncé : on a recréé ce que verrait notre œil. 

 

 

 

Pour agrandir la composition colorée ci-dessus et la visualiser sur le portail Sentinel Hub COMPOSITION COLORÉE VRAIES COULEURS

 

En faisant cela, on ne visualise pas les informations contenue dans d’autres bandes que les bandes Rouge-Vert-Bleu, informations non visibles par l'œil humain. De manière conventionnelle en observation de la terre, on affecte à la bande du proche infrarouge un filtre rouge, à la bande du rouge un filtre verte et à la bande du vert un filtre bleu. On parle alors de composition colorée "fausses couleurs". Dans cette représentation, les informations contenues dans la bande du bleue ne sont pas représentées. Peu intuitive au départ, cette représentation a l’avantage de rendre visible des informations non visibles à l’œil nu, et de bien discriminer surfaces minérales et surfaces végétales. Différentes compositions colorées fausses couleurs sont utilisées selon les disciplines et selon l'objet que l'on souhaite faire ressortir à l'image.

 

 

Pour agrandir la composition colorée ci-dessus et la visualiser sur le portail Sentinel Hub COMPOSITION COLORÉE FAUSSES COULEURS

 

Sur cette composition colorée fausses couleurs, la végétation apparaît en rouge, les surfaces minérales et le bâti en bleu, gris et cyan, l'eau claire en noir, et l'eau chargée en matières en suspension d'origine minérale en bleu et gris (comme le bâti). Si l'eau avait été chargée de micro-algues, on aurait vu des zone plus rouges dans l'eau (comme la végétation).

 

Le principe de la composition colorée

La réalisation d'une composition colorée consiste à attribuer à chaque couleur primaire (rouge, vert et bleu) trois bandes spectrales d'un capteur satellitaire. Par synthèse additive, il est possible de reconstituer toutes les couleurs. Cela permet de faciliter l'interprétation des images satellitaires et de mettre en évidences des phénomènes environnementaux.

 

 

 

 

 

 

Comment distingue-t-on différents types de couverture du sol sur une image ?

 

Soumise à un rayonnement, différentes cibles auront des comportements différents : des cibles de même nature absorberont ou réfléchiront davantage certaines longueur d'ondes. Des cibles de nature différente auront pour un même intervalle de longueur d'onde (donc une même bande spectrale) des comportements différents. En étudiant la nature du spectre réfléchi par une cible, on peut obtenir des informations sur cette cible, sur sa nature, son état.

 

Par exemple, les feuilles d’une plante en bonne santé vont absorber les longueurs d’onde du rouge et du bleu (pour les besoins physiologiques de la plante, puisque les végétaux convertissent l'énergie lumineuse en énergie chimique par le processus de photosynthèse), et réfléchir les longueurs d’ondes du vert. Ainsi, nous voyons les feuilles de couleur verte. Au-delà du domaine du visible, la végétation réfléchi de manière très importante les longueurs d’ondes de l’infrarouge et du proche infrarouge (PIR). C'est pour cela que sur l'image des la rade de Lorient, la végétation apparaissait en blanc sur l'image de la bande PIR. Autrement dit, les valeurs de réflectance de la végétation sont élevées dans la bande du PIR.

 

 

Il est possible de caractériser des cibles de différente nature selon leur réponse spectrale à différentes longueur d'onde. On parle de signature spectrale d'une cible (ou d'un type de surface). On peut représenter graphiquement les signatures spectrales des principaux matériaux.

 

 

 

 

 

Signature spectrale

Lorsqu’elles sont soumises à une source d’énergie, différentes cibles ont différents comportements. La variation de la réflectance en fonction de la longueur d’onde est appelée signature spectrale.

 

Sur le graphique sont schématisées la signature spectrale d'un sol nu, de la végétation et de l'eau. On voit que certaines bandes permettent de mieux discriminer différents types de couverture du sol.

 

Lorsque l'on étudie des images satellitaires, on dispose en réalité d'une information discrète. On peut l'illustrer en superposant l'illustration de la résolution spectrale des images et les signatures spectrales.

 

 

Sur cette illustration simplifiée, on voit que certaines longueurs d'ondes sont plus discriminantes que d'autres pour des types de cibles donnés : la végétation a des valeurs très élevées dans la bande du PIR. Néanmoins, des confusions peuvent apparaître : dans cette même bande, un sol nu aura aussi les valeurs de réflectance élevées. La partie traitement des images visera à exploiter conjointement les valeurs de réflectance dans les différentes bandes pour en extraire une information pertinente au regard d'une problématique. Ceci fera l'objet d'un autre article sur les méthodes de traitement des images. 

...

 

L'ensemble de ces ressources (textes et illustrations) ont été produites par le GIS BreTel. 

D'autres ressources sur la télédétection : 

- Initiation à la télédétection (Géosud, Agreenium)
- Imagerie satellitaire et photos aériennes (Ressources Naturelles Canada)
 
Si vous avez besoin de ressources sur d'autres sujets, n'hésitez pas à nous le faire savoir This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.

 

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Données satellitaires, télédétection, services aval, chaîne de valeur… de quoi parle-t-on ?

 

 

 

Les mots pour désigner les données d'observation de la Terre sont nombreux (données de télédétection, produits satellitaires, imagerie spatiale...).

  

 

Donnée satellitaire

Une donnée satellitaire est une donnée de géoinformation issue de la télédétection

 

Techniquement, il est important de retenir que l’acquisition et le traitement de toutes ces données s’appuient sur un même principe, le principe de télédétection.

 

Télédétection

Appliquée à l’observation de la Terre, la télédétection désigne la technique d’acquisition d’images et les techniques de traitement de ces images dans le but d’obtenir des informations sur la surface de la Terre, sans contact direct avec celle-ci.

 

  

Le principe de télédétection peut être schématisé ainsi : la surface de la Terre reçoit un rayonnement (par exemple émis par le soleil) et le réfléchit vers l’espace. Le rayonnement réfléchi est enregistré par un capteur (par exemple à bord d’un satellite), converti en données numériques, renvoyées à une station de réception située sur Terre. Ces données numériques, ou images, sont ensuite analysées et traitées afin d’en extraire des informations utiles.

 

Ainsi, la télédétection permet d’acquérir des informations sur la surface de la Terre, inédites et complémentaires de celles déjà couramment utilisées (données in situ, données statistiques, etc.). On peut par exemple cartographier et suivre l'évolution de la végétation, des surfaces bâties, des parcelles agricoles, obtenir des informations sur l'humidité des sols, sur la température de surface de la Terre, etc. Autant d'informations utiles pour établir des diagnostics et/ou orienter et évaluer des politiques locales en aménagemnt du territoire.

 

Ce processus de transformation des images en informations ou services utiles et utilisables par des entreprises, administrations et citoyen est souvent présenté comme une « chaîne de valeur » qui fait intervenir des acteurs très variés, mobilisant différentes disciplines, œuvrant dans différents secteurs et qui ont chacun leurs habitudes de travail et leur vocabulaire.

 

La chaîne de valeur : de l’image au produit

À partir d’images satellitaires et en faisant intervenir d’autres types de données, appelées ici données in situ (des relevés terrain par exemple), il est possible de calculer des indices et paramètres simples. À partir de ces indices, en faisant intervenir des compétences diverses, il est possible de développer des produits, ainsi appelés produits à valeur ajoutée.

 

 

La transformation d’images en produits est généralement testée dans un premier temps sur des portions de territoire restreintes sur lesquelles les chercheurs disposent de jeux de données importants (images satellitaires, photographies aériennes, relevés terrains, etc.). On parle alors de « preuve de concept » : les chercheurs testent de nouveaux algorithmes et publient les méthodes mobilisant des images satellitaires permettant de répondre à une question donnée sur un territoire.

 

Par exemple en Bretagne, les chercheurs du dispositif Kalideos traitent des questions liées à l’environnement, l’urbanisation, l’agriculture sur une zone test allant de Rennes métropole à la baie du Mont Saint-Michel. En savoir plus sur Kalideos.

 

Mais pour passer à une phase opérationnelle, il est nécessaire de généraliser ces méthodes et produits sur de plus vastes territoires, on parle alors de « mise en production ». Cette dernière soulève de nouvelles problématiques : adaptation de méthodes à différents territoires, besoin de données terrain (in situ) pour calibrer et valider les méthodes et produits, traitement de jeux de données très volumineux, opérationalité et efficacité des services pour répondre à des besoins métiers.

 

La chaîne de valeur : du produit au service

Lorsque la preuve de la pertinence de l’utilisation des données satellitaires est faire sur un territoire test ou pour une question précise, d’autres acteurs que les chercheurs (entreprises, administrations) peuvent s’emparer de ces méthodes et les généraliser sur de plus grands territoires, ou les adapter à des besoins spécifiques.

 

Cette chaîne de valeur est qualifiée par les acteurs du secteur spatial de chaîne « aval » par opposition à toute la chaîne « amont » (étapes de conception et de lancement des satellites et capteurs, réception des images). Par déclinaison on parle donc de produits, services et applications aval.

 

Dans cette chaîne de valeur théorique, les utilisateurs sont supposés s’emparer des nouvelles techniques et produits satelliatires pour construire leurs propres applications ou en intégrant de nouveaux jeux de données dans leurs métiers. Dans les faits, cette chaîne de valeur restée trop descendante n’a pas permis jusque-là de répondre aux besoins métiers des utilisateurs. Pour en savoir plus, lisez l'article sur la place des utilisateurs dans la chaîne de valeur.

 

 


Quelle place pour les utilisateurs non spécialistes de la télédétection ?

 

 

Longtemps, les utilisateurs finaux ont été considérés comme intervenant finaux de la chaîne de valeur (éléments de définition sur la chaîne de valeur ici), supposés s’emparer des nouvelles techniques et produits satelliatires pour construire leurs propres applications ou en intégrant de nouveaux jeux de données dans leurs métiers. Dans les faits, cette chaîne de valeur restée trop descendante n’a pas permis jusque-là de répondre aux besoins métiers des utilisateurs.

 

Dans la démarche initiée par GéoBretagne et BreTel, l’objet est d’inverser le sens de la chaîne de valeur : partir des besoins des utilisateurs afin de voir comment des données satellitaires peuvent répondre, en totalité ou en partie, à des besoins métiers ; et de permettre aux utilisateurs d'intervenir tout au long des différentes étapes de la chaîne (co-construction de produits, services, applications). On parle ainsi de produit métier et non plus de produit à valeur ajoutée.

 

La chaîne de valeur « inversée » : de vos besoins aux services opérationnels

0 - Vous informer sur les données satellitaires (images, indices, produits, applications potentielles)

1 - Faire émerger et préciser vos besoins

2 - Identifier les indices et paramètres "d'intérêt général" pouvant fournir une nouvelle source d’information pertinente au regard de votre besoin, mais aussi pour d'autres besoins, mettre en production et garantir à tous l'accès à ces indices et paramètres

3 - Vous accompagner dans la co-construction, à partir de ces indices et paramètres, de vos produits métiers (choix de la typologie, du vocabulaire, de l'échelle d’utilisation adaptés), vous en garantir l'accès et les partager à travers des démonstrateurs. Les produits métiers sont la traduction des indices/paramètres en valeurs dites qualitatives. Selon la complexité, ces produits métier peuvent être construits e interne ou en faisant appel à un prestataire compétent en télédétection/observation de la Terre

4 - Vous accompagner dans la construction d’applications métiers combinant données satellitaires, produits métiers et autres données (statistique, SIG, etc.). Ce développement d’application se faire en interne ou par des prestataires

 

 

Dans ce contexte, les ressources produites par le Pôle métier télédétection visent à donner à voir ce qu’il est possible de faire aujourd’hui, ce qu’il sera possible de faire demain, et d’envisager l’usage de ces données dans vos métiers, que ce soit :

  • en utilisant vous-même des applications mobilisant des techniques et des données de télédétection

  • en faisant appel à des spécialistes

  • en vous faisant accompagner, conseiller par des structures dédiées.

 L’objectif à terme est de partager les cas d’usages et les données produites.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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