Taille de pixel de l’image et données raster

Le niveau de détail (des objets et des phénomènes) représenté par une image dépend souvent de la taille de pixel (cellule), ou résolution spatiale, de l’image. Le pixel doit être suffisamment petit pour capturer les détails requis et suffisamment grand pour que le stockage et l’analyse sur l’ordinateur soient efficaces. Il est possible de représenter davantage d’objets au sol, des objets plus petits ou plus de détails dans l’étendue des entités terrestres en utilisant une image avec une taille de pixel plus petite. Cependant, des tailles de pixel plus petites produisent des jeux de données plus volumineux pour représenter la surface totale. Cela implique donc un espace de stockage plus important et, bien souvent, un temps de traitement plus long.

Exemple de résolution et de taille de pixel
Comparaison entre une taille de pixel réduite et une taille de pixel importante.

Lorsque vous choisissez une taille de pixel appropriée, il convient de trouver le bon compromis entre la résolution spatiale désirée (d’après l’unité cartographique minimale des entités à analyser) et les exigences pratiques relatives à la rapidité de l’affichage, au temps de traitement et au stockage. En règle générale, dans un SIG, les résultats ont la précision du moins précis des jeux de données. Si vous utilisez un jeu de données classé issu de l’imagerie satellite d’une résolution de 30 mètres, il peut ne pas être nécessaire de créer un modèle numérique d’élévation (MNE) ou d’autres données auxiliaires à une résolution supérieure (par exemple, 10 mètres). Plus une zone est homogène pour des variables essentielles, telles que la topographie et l’occupation du sol, plus la taille des cellules peut être importante sans que cela affecte la précision.

Taille de pixel
Comparaison de la résolution spatiale et du contenu des informations.

Dans le cadre de la planification d’une application basée sur la télédétection, il est tout aussi important de déterminer la taille de pixel appropriée que de déterminer les jeux de données à obtenir. Un jeu de données d’image peut toujours être rééchantillonné afin de disposer d’une plus grande taille de pixel ; en revanche, vous n’obtiendrez jamais un niveau de détail supérieur en le rééchantillonnant pour obtenir une taille réduite. Vous pouvez stocker une copie des données en optant pour la taille de pixel la plus petite et la plus précise, tout en les rééchantillonnant de sorte qu’elles correspondent à votre taille de pixel la plus élevée et la moins précise. Cela peut accélérer la vitesse de traitement de l’analyse.

Il convient de tenir compte des facteurs suivants avant de préciser la taille de pixel :

  • La résolution spatiale des données en entrée
  • L’application et l’analyse à effectuer selon l’unité cartographique minimale
  • La taille de la base de données produite par rapport à la capacité du disque
  • Le temps de réponse

Types de résolution

Lorsque vous utilisez des données raster imagées, quatre types de résolution sont disponibles : la résolution spatiale, la résolution spectrale, la résolution temporelle et la résolution radiométrique.

Dans un système SIG, la résolution spatiale d’un jeu de données d’image, en particulier lorsque vous affichez ou comparez des données raster avec d’autres types de données, tels que des vecteurs. Dans ce cas, la résolution fait référence à la taille de pixel (surface couverte au sol et représentée par un seul pixel). Une résolution spatiale supérieure suppose davantage de pixels par unité de surface ; elle permet de résoudre et d’analyser des objets au sol plus petits. Le premier graphique ci-dessous représente une résolution spatiale supérieure à celle du troisième graphique.

Comparaison des résolutions spatiales

La résolution spectrale décrit la capacité d’un capteur à différencier les intervalles de longueur d’onde sur le spectre électromagnétique. Plus la résolution spatiale est élevée, plus la gamme de longueur d’ondes d’une bande donnée est étroite. D’autres considérations incluent le nombre et le placement des bandes couvrant un intervalle du spectre électromagnétique. Par exemple, une image aérienne monocanal en nuances de gris enregistre des données de longueur d’onde qui s’étendent sur la majorité de la partie visible du spectre électromagnétique ; elle présente donc une faible résolution spectrale. À l’inverse, des capteurs multispectraux et hyperspectraux avancés collectent des données pouvant provenir de plusieurs voire de centaines de bandes spectrales très étroites de portions du spectre électromagnétique, ce qui produit des données avec une résolution spectrale très élevée. Par exemple, le capteur satellite WorldView-3 collecte des images à une résolution (panchromatique) de 0,31 mètres, à une résolution de 1,24 mètres dans les huit bandes visibles et proches infrarouge et à une résolution de 3,7 mètres dans les huit bandes infrarouges à ondes courtes.

Bandes spectrales WorldView-3

Le graphique montre une représentation visuelle du capteur Maxar WorldView-3 à 16 bandes spectrales dans le spectre électromagnétique.

La résolution temporelle correspond à la fréquence à laquelle les images sont capturées en un même point de la surface du globe. On l’appelle aussi l’intervalle de réobservation, un terme utilisé couramment pour désigner des capteurs satellitaires. Un capteur qui capture des données une fois par semaine présente donc une résolution temporelle plus élevée qu’un capteur dont la fréquence de capture est mensuelle.

La résolution radiométrique décrit la capacité d’un capteur à distinguer des objets affichés dans la même partie du spectre électromagnétique. Cela correspond au nombre de valeurs de données possibles dans chaque bande. Plus une image comporte de bits, plus il est possible de détecter et mesurer les différences entre les objets. Par exemple, les données d’une bande infrarouge à onde courte Landsat-8 sont généralement au format 12 bits, tandis que les données d’une bande infrarouge à onde courte WorldView-3 (WV-3) sont au format 14 bits. Les données WV-3 présentent donc une résolution radiométrique supérieure.

Résolution spatiale et échelle

La résolution spatiale fait référence à la dimension de la taille de pixel représentant la surface couverte au sol. Aussi, si la surface couverte par un pixel est de 5 x 5 mètres, la résolution est de 5 mètres. Plus la résolution d’une image est élevée, plus la taille de pixel est petite et donc plus il y a de détails. C’est l’inverse de l’échelle. Plus l’échelle est petite, moins il y a de détails. Par exemple, une orthoimage affichée selon une échelle de 1:2 000 présente davantage de détails (zoom avant) qu’une orthoimage affichée en 1:24 000 (zoom arrière). Cependant, si cette même orthophotographie présente une taille de pixel de 5 mètres, la résolution reste la même quelle que soit l’échelle d’affichage. Cela est dû au fait que la taille de pixel physique (surface couverte au sol et représentée par un seul pixel) ne change pas.

L’échelle de la première image ci-dessous (1:50 000) est plus petite que celle de la deuxième image (1:2 500) ; toutefois, la résolution spatiale (taille de cellule) des données est identique.

Échelle d’affichage
L’effet de l’augmentation de l’échelle pour une résolution spatiale constante est affiché.

La résolution spatiale des données utilisées dans la première image ci-dessous est inférieure à celle des données utilisées dans la deuxième. Cela signifie que la taille de pixel des données dans la première image est supérieure à celle des données de la deuxième image, l’échelle d’affichage restant identique.

Échelle d’image et résolution
Effet de l’augmentation de la résolution des données à échelle spatiale constante.

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