Les données d'observation de la terre sont utilisées pour la gestion durable des ressources dans plusieurs domaines tels que les ressources en eau, la foresterie, les zones humides, la prospection minérale, la revalorisation des mines et les résidus miniers, l'agriculture, et la cartographie des sols. Les décideurs dans ces domaines font renvoi aux interprétations constantes des données d'observation de la terre afin d'influencer les ressources qu'ils gèrent.

Pourtant, les données d'observation de la terre proviennent souvent d'images satellitaires d'origine multi-temporelle découlant de différents capteurs, et couvrant de grands territoires, résultant en artéfacts, c'est-à-dire en déviations dans les images d'observation de la terre. Lorsque c'est le cas, il devient difficile d'en faire des interprétations justes et utiles. Plusieurs des artéfacts nuisant à la qualité des images peuvent être réduits significativement en utilisant des modèles mathématiques pour le traitement d'images. Le traitement géométrique des images, alors, ou la correction des erreurs d'asymétrie d'image, de rotation, et de perspective des données brutes de télédétection est une question clé dans l'intégration, la gestion, et l'analyse de données provenant de multiples sources pour plusieurs applications géomatiques, y compris ceux qui touchent le développement durable des ressources naturelles.

Jusqu'à date, les modèles de correction mathématiques n'ont pas été développés de manière constant et fiable, ce qui a nuit à des applications des données d'observation de la terre pour le développement des ressources naturelles. Pour résoudre ce problème, le projet Normes de traitement d'images pour les données d'observation de la terre du programme de la GDDRN œuvre à valider, étalonner, et normaliser les données d'observation de la terre.

Ce projet fournit des algorithmes et des outils de correction afin d'enlever les artéfacts des données brutes d'observation de la Terre. Le projet offre aussi des rapports d'évaluation de qualité qui démontrent les améliorations résultant de l'application de ces nouveaux outils sur les données d'observation de la terre.

Ce projet met l'accent sur les nouveaux capteurs de données d'observation de la Terre qui auront une grande importance dans les stratégies de gestion des ressources durables. Ceux-ci comprennent :

• les capteurs de haute résolution et les nouveaux capteurs radar, qui peuvent acquérir des données en polarisations horizontales (HH), verticales (VV), et croisées (HV et VH) à des résolutions variant de trois à 100 mètres, et
• Amélioration et normalisation de la qualité des données de télédétection via l’utilisation d’information acquise grâce à des réseaux de capteurs au sol (in situ).
• les réseaux de capteurs au sol (in situ), ce qui constituent des réseaux automatisés de nacelles de télédétection déployée afin de surveiller et explorer l'environnement. Ces nacelles communiquent entre eux, partagent l'information qu'ils recueillent et qui répondent à l'information qu'ils reçoivent des autres nacelles.

Priorités du projet :

• Production de nouveaux outils pour la caractérisation, la correction et l'intégration de données d'observation de la Terre.
• Évaluation des améliorations résultant de l'application de ces nouveaux outils.
• Amélioration de la qualité des données de télédétection et normalisation des nouveaux produits d'observation de la terre via l'utilisation des réseaux de capteurs au sol (in situ).
• Évaluation des besoins des utilisateurs en ce qui concerne l'étalonnage des données de télédétection.

Rapport

Importance of Data Standardization for Generating High Quality Earth Observation Products for Natural Resource Management

Pour plus d'information, veuillez contacter le gestionnaire du projet : Phil Teillet ou

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