Une nouvelle analyse multi-temporelle d'images satellitales,les résidus de l'Analyse en Composantes Principales. Un cas d'étude: une série d'images Landsat Thematic Mapper de la Camargue,France |
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| Authors: | T Naizot A Dervieux J Thioulouse et M F Bellan |
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| Affiliation: | 1. Laboratoire de télé-analyse espace et société, CAMS , EHESS , 2 rue de la Charité, 13002 Marseille, France;2. Dynamiques écologiques et Sociales en Milieu Delta?que, Laboratoire d'écologie , CNRS , 1 Rue Parmentier, 13200 Arles, France;3. Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive, Université Lyon 1 , CNRS , Bat 711, 69622 Villeurbanne, France;4. Centre de télédétection, Laboratoire d′'écologie terrestre , CNRS , 13 avenue du colonel Roche, 31029 Toulouse, France |
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| Abstract: | Résumé. Les méthodes d'analyses de séries temporelles d'images satellitales sont nombreuses. Après une brève revue de ces méthodes, une nouvelle approche est proposée. Elle consiste à calculer les résidus de l'ACP (Analyse en Composantes Principales) du tableau des NDVI par la procédure suivante: calculer les variables NDVI à chacune des dates; construire le tableau de données espace × temps, par accolement des variables NDVI; réaliser l'ACP de ce tableau; déterminer le nombre, k, de facteurs de l'ACP explicatifs des structures stables au cours du temps du paysage; et calculer les résidus entre le tableau NDVI et celui reconstruit à partir des k facteurs. Cette méthode appliquée à l'analyse d'une série de trois scènes Landsat TM acquises en 1983, 1984 and 1993 sur la Camargue (France) a permis de séparer les structures permanentes d'occupation du sol de leurs variations annuelles. La spécificité de cette région, appelée ‘île Camargue’, qui est totalement sous le contrôle des systèmes d'irrigation mis en place par l'homme, apparaît ainsi nettement. Abstract. Numerous methods exist for the analysis of changes applied to time series of satellite images. After a quick review of these methods, a new approach is proposed. This approach is based on residuals computed from PCA (Principal Component Analysis) on a NDVI table. It consists of: computing the NDVI variable for each date; building a space × time table which joins NDVI variables; carrying out a PCA on this table; choosing the number, k, of factors of PCA which explain time invariant landscape structures; and computing residuals between NDVI table and the table computed from the k factors. This method applied to the analysis of a series of three Landsat TM scenes acquired in 1983, 1984 and 1993 on the Camargue region (France) allows separation of the permanent land use structure from its annual variations. The specificity of the so called ‘island Camargue’ is clearly shown; control of water exchanges by man alters the land use every year. |
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