Utilisation des réseaux de neurones pour la cartographie des milieux humides à partir d'une série temporelle d'images RADARSAT-1.

Cette recherche visait a evaluer l'utilite des images Radarsat-1 dans la cartographie des milieux humides et a tester l'efficacite des reseaux de neurones pour la classification de ces milieux. Au Quebec, les milieux humides representent 9% du territoire. L'etude de ces vastes territoires tres diversifies et tres complexes represente un veritable defi qui necessite l'integration de nouvelles methodes et l'utilisation d'outils complementaires aux methodes conventionnelles de terrain. Toutefois, la superficie etendue du territoire ainsi que la necessite d'un suivi continu et efficace rendent la teledetection le meilleur outil rentable pour controler et surveiller ces milieux. La teledetection radar represente un outil interessant grâce a sa frequence d'acquisition elevee et surtout, son independance relative face aux conditions meteorologiques et d'illumination. De plus, les milieux humides, avec leur diversite vegetale et leur specificite hydrologique, reunissent la majorite des facteurs influencant l'interaction de l'onde radar avec la scene observee soit l'humidite, la physionomie vegetale, la rugosite et la densite de la flore. La region du Lac St-Jean (48°50' Nord et 72°00'Ouest) a ete choisie comme site d'etude. Cette region contient une diversite de milieux humides regroupes au nord et a l'est du lac. Six images Radarsat en mode standard (S1 et S7) ont ete acquises dans le cadre de ce projet. L'analyse de ces images a montre que les deux modes d'acquisition S1 et S7 sont deux outils complementaires pour une cartographie precise des milieux humides. Ils permettent une bonne delimitation entre ces milieux et les milieux avoisinants(S1) et peuvent detecter la variation de la vegetation a l'interieur du milieu humide(S7). Les analyses de separabilite effectuees sur les classes vegetales des milieux humides ont montre que les images acquises en mode S1 ne donnent pas une grande discrimination entre ces classes. Cependant, le mode d'acquisition S7 reste plus sensible a la variation de la composition vegetale a l'interieur des milieux humides malgre la faiblesse du signal retourne au satellite. Ceci est du principalement a l'effet negatif de l'humidite du sol sur la retrodiffusion en mode S1. Le seul apport des images acquises en mode S1 reste leur pouvoir discriminatoire entre les milieux humides(toutes classes confondues) et les milieux forestiers avoisinants. En outre, ces analyses de separabilite et les resultats de classification ont montre que l'ajout de la texture au processus de classification augmente considerablement la precision des resultats. En effet, les mesures de texture sont averees tres utiles pour ressortir les informations dissimulees dans les images radar et pour discriminer les differentes composantes structurales des milieux humides. Pour atteindre le deuxieme objectif, une methode classification des images radar par reseaux de neurones a ete developpee. Cette methode a ete adaptee aux images Radarsat-1 en tenant compte de leurs caracteristiquess pecifiques et en exploitant la diversite des informations contenues dans chaque bande de donnees. Pour se faire, nous avons optimise les parametres exterieurs et interieurs du reseau (architecture du reseau, nature des intrants, parametres d'apprentissage, seuil de decision,.etc.) pour extraire le maximum d'informations des donnees disponibles. Une comparaison entre la methode de classification par maximum de vraisemblance et la methode des reseaux de neurones a montre que cette derniere offre une performance superieure quand il s'agit des classes vegetales des milieux humides. Toutefois, la methode du maximum de vraisemblance est plus performante quand il s'agit de classifier les milieux forestiers.