Fonction Tasseled Cap

La transformation Tasseled Cap (Kauth-Thomas) est conçue pour analyser et apparier les modifications liées au développement urbain et à la phénoménologie de la végétation détectées par différents capteurs satellitaires. On parle de transformation Tasseled Cap pour faire référence à la forme que prend la répartition graphique des données.

Cette transformation a fourni la raison d'être des motifs détectés dans les données Landsat MSS des champs agricoles, en tant que fonction du cycle de vie d'une culture. La tendance principale est la suivante : lors de la croissance d'une graine vers la maturité, on note une augmentation importante des infrarouges proches et une diminution de la réflectance des infrarouges, selon la couleur du sol.

L'utilité de cette transformation ne se limite plus à la surveillance des cultures ; on l'applique désormais à l'analyse et à l'appariement de la végétation, afin qu'il soit possible de prendre en charge diverses applications (foresterie, gestion des sites industriels, appariement et gestion de l'écosystème, création d'inventaire et surveillance du stockage de carbone et des crédits, développement urbain, etc.). Elle a également permis d’étendre la prise en charge, qui inclut Landsat MSS ainsi que d’autres systèmes satellite connus, comme les capteurs multispectraux Landsat TM, Landsat ETM+, Landsat 8, IKONOS, QuickBird, WorldView-2 et RapidEye.

La fonction Tasseled Cap offre plusieurs avantages :

  • Elle fournit une méthode analytique de détection et de comparaison des modifications associées à la végétation, au sol et autres fonctions résultant d'une intervention humaine, sur des périodes courtes comme longues.
  • Elle fournit une méthode analytique de comparaison directe des fonctions d'occupation du sol, via l'imagerie satellite fournie par différents capteurs (notamment Landsat, IKONOS, QuickBird, WorldView-2 et RapidEye).
  • Elle réduit la quantité de données fournie par plusieurs canaux multispectraux à trois composantes principales : brillance, couverture végétale et humidité (ou tout ce qui apparaît en jaune dans le cas de Landsat MSS).
  • Elle réduit les influences atmosphériques et les éléments de bruit dans les images, ce qui permet une analyse plus précise.

Remarques

L'entrée de cette fonction correspond au raster source. Il n'existe aucun autre paramètre pour cette fonction, car l'ensemble des informations sont dérivées des métadonnées clés et propriétés de l'entrée (canaux, types de données, nom du capteur). Seule l'imagerie des capteurs Landsat MSS, Landsat TM, Landsat ETM+, IKONOS, QuickBird, WorldView-2 et RapidEye est prise en charge. Cette fonction peut être utilisée sur les éléments d'une mosaïque lors de l'utilisation des types raster associés lors du recours aux produits raster correspondants.

Avant l'application de cette fonction, il ne doit exister aucune fonction susceptible d'affecter les valeurs de pixel dans la chaîne de fonctions (comme la fonction Étirer, Réflectance apparente ou Affinage panchromatique). Il se peut que vous deviez supprimer la fonction Étirer de la chaîne de fonctions, car elle est souvent ajoutée par défaut. La seule exception concerne Landsat ETM+ ; lorsque vous utilisez ce produit, la fonction de réflectance apparente doit précéder la fonction Tasseled Cap.

Si les données ont été traitées au préalable, cette fonction ne produit pas de résultats corrects. Il est préférable d'utiliser les données brutes du fournisseur d'imagerie. De plus, les données IKONOS, QuickBird et WorldView-2 8 bits traitées au préalable ne sont pas valides, car les valeurs de pixel ont été modifiées.

La sortie de cette fonction présentera le même type de données et le même nombre de canaux que le raster en entrée. Les canaux de sortie représentent les composantes principales plutôt que la plage spectrale. Vous pouvez utiliser les trois premiers canaux (comme nous l'avons vu) dans le cadre d'une analyse plus poussée, ou les exploiter afin de visualiser les informations relatives à la luminosité, la couverture végétale et l'humidité.

Paramètres

ParamètreDescription

Raster

Raster en entrée sur lequel exécuter la transformation.

Pour en savoir plus sur la transformation Tasseled Cap

La transformation Tasseled Cap a été développée en 1976 par R.J. Kauth et G.S. Thomas, membres de l'ERIM (Environmental Research Institute of Michigan). Dans leur rapport (Kauth et Thomas, 1976), cette transformation a fourni la raison d'être des motifs détectés dans les données Landsat MSS des champs agricoles, en tant que fonction du cycle de vie d'une culture. La tendance principale est la suivante : lors de la croissance d'une graine vers la maturité, on note une augmentation importante des infrarouges proches et une diminution de la réflectance des infrarouges, selon la couleur du sol.

Lors d'une analyse de télédétection, bien souvent, on calcule le contraste et on effectue un tracé de différentes combinaisons de canaux multispectraux, afin d'examiner les relations entre ces derniers. La transformation Tasseled Cap représente un cas particulier lié à l'analyse des composants principaux, qui transforme les données d'image en un nouveau système de coordonnées, avec un nouvel ensemble d'axes orthogonaux. L'axe principal (la luminosité) est un dérivé statistique. Il est calculé en tant que total pondéré des réflectances pour l'ensemble des canaux spectraux et tient compte de la variabilité la plus importante dans l'image. La luminosité est associée aux sols nus ou partiellement recouverts, ainsi que des fonctions naturelles et résultant d'une intervention humaine (béton, asphalte, gravier, affleurements rocheux, etc.) et autres zones nues. A l'orthogonale par rapport à la première composante, la deuxième (la couverture végétale) correspond à la végétation. La troisième, l'humidité, est à l'orthogonale par rapport aux deux premières ; elle est associée à l'humidité du sol, à l'eau et à d'autres éléments associés. Dans le cas de Landsat MSS, la troisième composante correspond aux zones apparaissant en jaune plutôt qu'à l'humidité ; elle représente des cultures ayant atteint la maturité et prêtes à être récoltées (comme différents grains), ainsi que la sénescence de la végétation.

Les autres composantes sont les suivantes : bruit sur l'image et influences atmosphériques (nuages, brume, différences associées à l'angle du soleil, etc.) qui ont été supprimées des trois composantes les plus importantes. Les trois premières composantes de l'imagerie modifiée par la transformation Tasseled Cap contiennent environ 97 % d'informations utiles incluses dans l'image.

Vous trouverez ci-dessous un exemple des résultats de la fonction Tasseled Cap, pour un échantillon d'image.

ImageDescription

Couleur naturelle

Cette image a été extraite d'une scène Landsat 5 TM. Cette scène a été effectuée le 11 février 2008, au-dessus d'une zone de l'Arkansas, aux Etats-Unis.

Il s'agit d'une combinaison de canaux de couleurs naturelles (RVB, canaux 321).

Kauth Thomas

Il s'agit de la combinaison RVB des trois premiers composants de la fonction Tasseled Cap. Rouge = luminosité ; vert = couverture végétale ; bleu = humidité.

Luminosité

Il s'agit du premier composant, la luminosité, qui affiche les valeurs inférieures et supérieures via un dégradé de couleurs (du noir au blanc).

Couverture végétale

Il s'agit du deuxième composant, la couverture végétale, qui affiche les valeurs inférieures et supérieures via un dégradé de couleurs (du blanc au vert).

Humidité

Il s'agit du troisième composant, l'humidité, qui affiche les valeurs inférieures et supérieures via un dégradé de couleurs (du blanc au bleu).

Bibliographie

1. Kauth, R.J. and Thomas, G.S. 1976, The Tasselled Cap—A Graphic Description of the Spectral-Temporal Development of Agricultural Crops as Seen by LANDSAT. Symposium LARS, document 159.

2. Crist, E.P. et Cicone, R.C., 1984, A physically based transformation of Thematic Mapper data—The TM Tasseled Cap, IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sensing, GE-22: 256–263.

3. Huang, C. et al, 2002, Derivation of a tasseled cap transformation based on Landsat 7 at-satellite reflectance. International Journal of Remote Sensing 23: 1741–1748.