Analyse et caractérisation de la texture dans les images de télédétection

Le chapitre précédent a mis en évidence la difficulté d’analyser les images à THRS au niveau du pixel. Pour ce type de données, une analyse au niveau des objets géo- graphiques paraît plus adaptée. Il est ainsi nécessaire de se doter d’outils de carac- térisation de la distribution spatiale de la photométrie à l’intérieur d’un même objet géographique. C’est la notion de texture. Cette partie est consacrée à la description et l’analyse de la texture d’une image. Nous la définissons tout d’abord avant d’effectuer une revue succincte des méthodes d’analyse utilisées en télédétection. Enfin, nous pré- sentons la méthode de description qui sera utilisée dans toutes les étapes de traitement de ce travail. L’analyse de la texture reste un problème ouvert dans le domaine de la vision par ordinateur. Il n’existe pas de définition mathématique exacte de la texture qui résulte plutôt d’une perception cohérente d’une entité observée dans une image. Par exemple, dans [Maitre 2003], la texture est définie de la manière suivante :Bien que la perception d’une texture donnée soit évidente pour l’observateur, elle reste très difficile à représenter mathématiquement : d’une part, il n’est pas trivial de représenter les liens spatiaux qui existent au sein d’un même objet, et d’autre part, définir des descripteurs qui assurent une invariance par changement d’échelle, d’orienta- tion, d’éclairage, de couleur, etc. (comme c’est le cas pour l’interprétation humaine) est une tâche délicate. En conséquence, un nombre important de définitions et d’approches associées ont été développées pour des applications spécifiques [Tuceryan & Jain 1998]. Nous détaillons quelques-unes de ces méthodes dans la suite de ce chapitre.

En photo-interprétation, certains auteurs distinguent la texture de la struc- ture. La différence entre ces deux termes correspond à une notion d’échelle. Dans [Provencher & Dubois 2007], la texture correspond à l’arrangement et à la dimension des micro-éléments qui constituent un objet. La structure correspond à l’arrangement des macro-éléments qui constituent un objet ou à l’arrangement des objets entre eux. Les micro-éléments correspondent à des pixels ou petits groupes de pixels qui ne peuvent représenter précisément un objet ou une surface. Au contraire, les macro-éléments formés exclusivement de groupes de pixels représentent parfaitement un objet ou une surface. Dans [Caloz & Collet 2001], la structure se réfère davantage aux lignes de l’image marquant une transition entre deux régions ou deux catégories d’occupation du sol par une forte variation de lumi- nance. Enfin, les photo-interprètes ont élaboré une base de reconnaissance des tex- tures et structures pour aider à la photo-interprétation. Ces définitions restent néan- moins ambiguës car il n’y a parfois pas de limite franche entre texture et structure. Ces termes peuvent être interprétés différemment en fonction du sujet étudié. Dans [Provencher & Dubois 2007], les photo-interprètes mettent en évidence cette difficulté à partir de la texture grossière d’une forêt. Son effet ponctué peut ainsi être considéré comme une texture ou une structure en fonction de l’échelle d’étude. Il y a ainsi une difficulté à définir lequel de l’arbre ou de la forêt est considéré comme objet élémentaire. En conséquence, la définition de structure est davantage dépendante de la résolution spatiale des images que des objets géographiques.

Dans le cas du traitement d’images numériques, on admet que la texture relève particulièrement de l’arrangement spatial des pixels alors que la structure relève de l’organisation de groupes de pixels. Si l’on souhaite caractériser un objet géographique, ces notions sont donc très proches. Dans la suite de ce travail, on considère que l’analyse de la texture regroupe àla fois l’analyse de la texture et de la structure. On définit par micro-texture une texture caractérisant les détails les plus fins de l’image et par macro-texture une texture représentant les détails les plus grossiers de l’image. Dans les images à THRS, un type d’occupation du sol possède bien souvent sa propre texture (à l’échelle micro ou macro). Ainsi, la micro-texture ne conditionne pas forcément la macro-texture et  réciproquement. Par exemple sur la figure 2.1(c), un champ de céréales est composé à la fois d’une micro-texture isotrope représentant l’organisation des plantes et d’une macro-texture anisotrope représentant les traces de passage des engins agricoles.– Soit la répartition est totalement aléatoire et ne privilégie pas une direction particulière (Figure 2.1(a) et (d)). Dans ce cas, on définit la texture comme isotrope (ou encore homogène), l’isotropie se caractérisant comme l’invariance des propriétés en fonction de la direction.