29 octobre 2015

Etude de cas: Améliorer le développement agricole en Irlande du Nord en détectant les formations rocheuses sur les surfaces cultivées


Les terres agricoles au Royaume-Uni reçoivent souvent des subventions du gouvernement. Ces subventions sont liées à la superficie de terre arable sur la parcelle. Dans de nombreux cas, surtout en Irlande du Nord, les champs comptent des zones de terre non arables à cause des formations rocheuses et des zones couvertes de schiste. Un calcul précis de la terre arable est donc nécessaire pour que les subventions du gouvernement soient utilisées de manière efficace.
Deux départements gouvernementaux doivent travailler ensemble pour effectuer cette mission. Les Services de Propriété Foncière et Immobilière (LPS), qui font partie du Département des Finances et du Personnel à Belfast, Irlande, ont la responsabilité de déterminer la valeur réelle des terrains. Les LPS travaillent conjointement avec le Département du  Développement Agricole et Rural (DARD), chargé de promouvoir une croissance économique durable et le développement de l’espace rural.

Classifier les zones inéligibles

Pour classifier efficacement les zones rocailleuses ou pierreuses, autrement dit des zones inéligibles, sur les terrains agricoles, les LPS avaient besoin de solutions géospatiales adaptées pour les extraire ces zones du calcul des subventions.
Pour simplifier leurs besoins exigeants, les LPS ont récemment implémenté ERDAS IMAGINE d’Hexagon Geospatial, un logiciel qui permet aux organisations de collecter, de traiter, d’analyser et de comprendre des données géospatiales brutes. Le logiciel fournit aussi des informations utiles pour renforcer les prises de décision.
Le partenaire irlandais d’Hexagon Geospatial, Irish Mapping and GIS Solutions (IMGS) a mis en œuvre la solution pour les LPS. IMGS est le fournisseur principal des solutions spatiales pour le gouvernement, les services publics et les télécommunications.
«En utilisant ERDAS IMAGINE et les dernières imageries aériennes, les LPS ont considérablement réduit des  heures de travail en automatisant un processus d’enquête qui aurait nécessité une main-d’œuvre importante. Ils ont en même temps réduit le besoin d’enquête de terrain grâce aux outils puissants de télédétection fournis par IMAGINE », dit Ciaran Kirk, le Directeur Général d’IMGS.

Par le passé, les LPS utilisaient des ortho images de 40cm pour visionner et classifier manuellement chacune des zones rocheuses. A partir de là, ils avaient besoin d’utiliser une combinaison d’applications de bureau pour reclassifier  et mosaïquer 16 tuiles en une dalle unique de données.

Automatiser le processus

Les LPS ont gagné du temps et économisé des efforts en créant des modèles spatiaux réutilisables dans ERDAS IMAGINE. Ces modèles permettent aux LPS de détecter automatiquement des zones inéligibles dans des terrains communaux, y compris dans des champs situés en région montagneuse et appartenant à plusieurs agriculteurs. Les modèles utilisent le proche infrarouge (NIR) et les bandes rouges de l’imagerie pour calculer l’indice de différence normalisée de végétation (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI). Ce NDVI fournit de l’information essentielle pour séparer les terres arables des terres non arables.

Cet indice a ensuite été utilisé dans un modèle plus développé qui employait des allégations basées sur des critères dans IMAGINE Spatial Modeler, pour effectuer tout le processus de classification et de reclassification. 
Lorsqu’ils ont dû traiter des images ou des tuiles qui affichaient des ombres différentes, les LPS ont utilisé la fonctionnalité pan sharpening d’ERDAS IMAGINE pour traiter et faire correspondre les ombres de toutes les tuiles.
Puis, ces tuiles ont été mosaïquées rapidement et facilement dans IMAGINE, pour obtenir un résultat cohérent.

Une cadence plus importante et moins d’erreurs

Suite à cet effort, les LPS ont officiellement abandonné leur processus manuel qui était autrefois très lourd et source d’erreurs. Le processus maintenant complètement automatisé permet à l’organisation de fournir au DARD les données essentielles des terrains agricoles, de manière aussi efficace qu’effective.

A l’avenir, les LPS prévoient de reproduire cette démarche, en utilisant notamment de l’imagerie à 4 bandes spectrales pour créer des modèles, dans de nombreux projets à venir.



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