Utiliser Target Detection Wizard (Assistant de détection des cibles)

Disponible avec une licence Image Analyst.

Le processus de détection des cibles implique d’identifier dans les images hyperspectrales ou multispectrales les pixels qui correspondent à des signatures spectrales particulières. Ce traitement permet la détection de différents matériaux et notamment des minéraux, des espèces végétales, ainsi que des objets en développement et construits. Il est primordial pour diverses applications, telles que des applications de cartographie géologique, de surveillance de l’environnement, de reconnaissance militaire, d’agriculture, ainsi que d’identification et de cartographie des ressources.

ArcGIS Pro offre divers algorithmes de correspondance spectraux pour les processus de détection des cibles, de la correspondance spectrale de type pixel de base à la correspondance de type pixel avancée à l’aide de statistiques globales telles que les suivantes : ACE (Adaptive Cosine Estimator), CEM (Constrained Energy Minimization) et MF (Filtres appariés). La correspondance spectrale de type pixel de base inclut SAM (Spectral Angle Mapper), SID (Divergence des informations spectrales), NS3 (Score de similarité spectrale normalisé), etc. Ces statistiques permettent à la nouvelle fonctionnalité d’utiliser les données spectrales de la bibliothèque spectrale publiée (par exemple, USGS) dans le processus d’analyse des images.

Target Detection Wizard (Assistant de détection des cibles) vous guide tout au long du processus de détection, notamment lors de la configuration des entrées, de la définition de l’étendue des traitements spatiaux et spectraux, du calcul de la correspondance spectrale entre l’image et les cibles, de la définition d’un seuil, du post-traitement et de la génération des résultats de détection en sortie.

Target Detection Wizard (Assistant de détection des cibles) est accessible à partir du groupe Analysis (Analyse) de l’onglet Imagery (Imagerie). Cliquez sur le menu déroulant Spectral Analysis (Analyse spectrale) et sélectionnez Target Detection Wizard (Assistant de détection des cibles).

Configurer

La première étape de Target Detection Wizard (Assistant de détection des cibles) est la page Configure (Configurer), dans laquelle vous définissez l’image en entrée, les spectres en entrée, l’étendue du traitement et la plage spectrale.

Les paramètres de la page Configure (Configurer) sont décrits ci-après.

• Input Image (Image en entrée) : l’image en entrée peut être une image multibande ou hyperspectrale.
• Bands (Bandes) : spécifiez les bandes à inclure dans l’analyse. Voici quelques-unes des options disponibles :
  • Use All (Utiliser tout) : utilisez toutes les bandes de l’image en entrée. Il s’agit de l’option par défaut.
  • Subset by IDs (Subdiviser par ID) : sélectionnez les bandes en fonction de leur plage d’ID. Il s’agit généralement du numéro de bande.
  • Subset by Wavelengths (Subdiviser par longueurs d’ondes) : sélectionnez les bandes en fonction de leur plage de longueurs d’onde.
  • Subset by Name (Subdiviser par noms) : sélectionnez les bandes en fonction de leur nom.

    Lorsque vous choisissez de subdiviser les données d’image, une boîte de dialogue apparaît pour que vous puissiez spécifier une bande, plusieurs bandes, une plage de bandes, plusieurs plages de bandes ou un mélange de bandes individuelles et de plages de bandes. Sélectionnez les canaux dans la liste déroulante. Pour spécifier une plage de bandes, sélectionnez les valeurs minimale et maximale de la plage. Ajoutez plus de bandes ou de combinaisons de bandes en appuyant sur la touche Entrée du clavier.

• Processing Extent (Étendue de traitement) : spécifiez l’étendue de l’analyse. Voici quelques-unes des options disponibles :
  • Full Extent (Vue générale) : utilisez l’étendue de la totalité de l’image en entrée. Il s’agit de l’option par défaut.
  • Current Display Extent (Étendue d’affichage actuelle) : utilisez l’étendue d’affichage actuelle.
  • Sélectionnez une couche de la carte comme étendue de traitement.
  • Accédez à un shapefile enregistré définissant l’étendue.
• Target Spectral Signatures (Signatures spectrales cibles) : signature spectrale du matériau cible. Les signatures spectrales cibles peuvent être incluses dans une bibliothèque de signatures spectrales.

  Remarque :

  La signature spectrale cible incluant toutes les signatures spectrales de la bibliothèque spectrale, ces signatures doivent être spécifiques du matériel d’intérêt.

Cliquez sur Next (Suivant) pour passer à l’étape suivante du processus.

Compute Matching Scores (Calculer les scores de correspondance)

Dans la page Compute Matching Scores (Calculer les scores de correspondance), spécifiez la Detect Method (Méthode de détection) à utiliser pour calculer les scores de correspondance entre l’image en entrée et la signature spectrale cible :

• SAM : la méthode SAM (Spectral Angle Mapper) mesure l’angle entre le spectre cible et le spectre de pixels. Cette option n’est pas sensible aux changements d’éclairage.
• SID : la méthode SID (Divergence des informations spectrales) mesure la divergence entre les distributions des probabilités du spectre cible divisé par le spectre de pixels. Cette option est efficace lors de l’identification de spectres de pixels mixtes.
• SID-SAM : le produit du score SID et de la tangente du score SAM est calculé. La fonctionnalité de discrimination de cette option est meilleure que celles des options SID et SAM individuelles.
• NS3 : la méthode NS3 (Score de similarité spectrale normalisé) calcule le score de correspondance spectrale à partir de la distance euclidienne et du score SAM (Spectral Angle Mapper). La fonctionnalité de discrimination de cette option est élevée, mais elle requiert un grand volume de données de référence pour être très précise.
• ACE : la méthode ACE (Adaptive Cosine Estimator) estime la similitude entre un vecteur cible (représentant l’objet d’intérêt) et la signature spectrale d’un pixel, après normalisation pour le bruit en arrière-plan. Utilisez cette option si l’encombrement en arrière-plan de l’image hyperspectrale est important.
• CEM : la méthode CEM (Constrained Energy Minimization) utilise un filtre FIR (Réponse d’impulsion finie) dont la réponse à un spectre de pixels est supérieure si le spectre est davantage similaire au spectre cible. Utilisez cette option si le bruit en arrière-plan est minimum.
• MF : la méthode MF (Filtre apparié) utilise un filtre FIR dont la réponse à un spectre de pixels soustrait de la moyenne est supérieure si le spectre est davantage similaire au spectre cible soustrait de la moyenne. Utilisez cette option si le bruit en arrière-plan est un bruit blanc gaussien additif.

Remarque :

Tous les scores sont normalisés entre 0 et 1, le score le plus élevé présentant une meilleure correspondance.

Cliquez sur Run (Exécuter) pour créer un raster en sortie comprenant les scores de correspondance, créé dans le dossier TargetDetection sous le dossier du projet ArcGIS Pro actuel. Le raster de score est monocanal pour une cible et multicanal pour plusieurs cibles. Cliquez sur Next (Suivant) pour passer à l’étape suivante du processus.

Thresholding (Définition d’un seuil)

La page Thresholding (Définition d’un seuil) permet de filtrer les pixels du raster de score qui correspondent le mieux aux cibles. Lorsque la page apparaît, un histogramme du raster de score est affiché, avec les contrôles permettant de définir la valeur du seuil. Une couche d’aperçu est ajoutée à la carte et un seuil par défaut lui est appliqué.

Utilisez les contrôles de l’histogramme pour définir le seuil d’identification des anomalies dans le raster de score. Définissez la valeur de seuil en saisissant une valeur ou en utilisant le contrôle d’augmentation ou de diminution pour ajuster la valeur de seuil. Cliquez une fois pour modifier le seuil de 0,001 ; maintenez le bouton gauche de la souris enfoncé sur les contrôles d’augmentation et de diminution pour le modifier selon un incrément plus élevé.

Vous pouvez également ajuster le seuil en maintenant le bouton gauche de la souris enfoncé sur la poignée dans l’affichage de l’histogramme et en la faisant glisser le long de l’histogramme. Pour effectuer des zooms avant et arrière sur l’histogramme, utilisez les contrôles de zoom. Cela vous permet d’affiner la valeur de seuil de manière interactive.

Remarque :

L’affichage de l’histogramme est optimisé pour vous permettre de sélectionner des valeurs de seuil de manière interactive. Les valeurs de l’histogramme sont correctes, mais il est possible d’optimiser la forme de l’histogramme pour tenir compte des points aberrants tout en conservant la forme de la majeure partie des valeurs de l’histogramme.

Lorsque vous ajustez le seuil de manière interactive sur l’histogramme, les résultats s’affichent sous forme d’aperçu sur le raster de score sur la carte. La première fois que vous définissez une valeur de seuil, cliquez sur Preview (Aperçu) pour afficher les résultats sur la carte. Une fois l’option Preview (Aperçu) activée, tous les ajustements des valeurs de seuil s’affichent de manière interactive sur la carte.

Dans le cas de plusieurs cibles, sélectionnez une cible dans la liste ; l’affichage et le contrôle d’histogramme sont mis à jour sur le canal correspondant à cette cible. Vous pouvez éventuellement utiliser la case à cocher Display As RGB (Afficher sous la forme RVB) pour mettre à jour l’aperçu avec l’affichage RVB.

Conseil :

• Si la couche d’aperçu est désactivée ou supprimée de la carte, cliquez sur le bouton Preview (Aperçu) pour la régénérer.
• Si vous souhaitez réinitialiser la couche Preview (Aperçu), supprimez-la de la carte et cliquez sur le bouton Preview (Aperçu) pour la régénérer.
• Vous pouvez modifier les canaux pour RVB dans la fenêtre Contents (Contenu) en cliquant avec le bouton droit sur le nom du canal et en sélectionnant le matériau cible.

  

• Les pixels ne correspondant à aucune des signatures sont affichés en noir. Vous pouvez les afficher comme arrière-plan transparent en cliquant sur Symbology (Symbologie) > Mask (Masque) > Background (Arrière-plan).

À un pixel peuvent correspondrent plusieurs cibles. Si vous souhaitez classer un pixel avec une seule cible, cochez la case Classify Pixels by Best Match (Classer les pixels par meilleure correspondance). La boîte de dialogue Classify Pixels by Best Match (Classer les pixels par meilleure correspondance) s’ouvre.

Classify Pixels by Best Match (Classer les pixels par meilleure correspondance)

Cette page est activée en cochant la case Classify Pixels by Best Match (Classer les pixels par meilleure correspondance). Elle détermine la cible qui possède le meilleur score pour chaque pixel et définit la couleur de chaque cible.

Cliquez sur une pastille de couleur pour spécifier une couleur pour la cible correspondante.

Génération de la sortie

Préparez les résultats finaux à l’aide des paramètres et options de la page Output Generation (Génération de la sortie). Vous pouvez générer le résultat de détection des cibles sous forme de jeu de données raster. Si vous sélectionnez l’option Classifying Pixels by Best Match (Classer les pixels par meilleure correspondance) pour créer une sortie catégorielle, vous disposez d’une option permettant de générer une classe d’entités et pouvez effectuer un traitement supplémentaire des résultats de détection des cibles avant de créer la sortie finale.

Les paramètres de la page Output Generation (Génération de la sortie) sont décrits ci-après.

Les deux cases à cocher facultatives permettent d’améliorer le résultat de la sortie catégorielle.

• Minimum Region Size (Pixels) (Taille de région minimale [pixels]) : cochez cette case afin de définir une taille de région minimale pour la sortie. Les régions dont le nombre de pixels est inférieur à la taille spécifiée sont supprimées de la sortie. Cela élimine les régions non significatives et les effets de bruits de pixel dans le résultat final.
• Smoothing Neighborhood (Lissage du voisinage) : lissez le résultat à l’aide de l’un des noyaux de lissage (par exemple, 2x2, 3x3, 4x4 et 5x5). Plus le noyau est grand, plus le résultat est lissé. Cela permet de créer des régions qui sont davantage contiguës.

Cliquez sur le bouton Preview (Aperçu) pour créer une couche d’aperçu qui vous permet d’examiner le résultat amélioré.

• Save Result As (Enregistrer le résultat sous) : spécifiez le type de sortie pour la génération des résultats :
  • Raster Dataset (Jeu de données raster) : les résultats sont enregistrés en tant que jeu de données raster.
  • Feature Class (Classe d’entités) : les résultats sont enregistrés en tant que classe d’entités surfacique, disponible pour la sortie catégorielle.
• Output Dataset (Jeu de données en sortie) : nom du jeu de données en sortie. Si la sortie est un jeu de données raster, spécifiez l’extension de fichier pour générer un raster dans un format accessible en écriture pris en charge.
• Cliquez sur Run (Exécuter) pour créer la sortie finale de détection des cibles en tant que jeu de données raster ou classe d’entités.

Graphique du résultat final