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Comprendre l'intégration des données géospatiales et des mesures sur le terrain

L'intégration des données géospatiales aux mesures sur le terrain représente une approche transformatrice de la cartographie des sols qui combine la vaste couverture spatiale des technologies de télédétection avec la précision et le détail des observations sur le terrain. Cette méthodologie synergique est devenue de plus en plus essentielle pour créer des cartes complètes et précises de l'utilisation des sols et de la couverture terrestre qui appuient la prise de décisions critiques dans de nombreux secteurs.

Dans l'ère actuelle des mégadonnées, les données géospatiales jouent un rôle central dans un large éventail de domaines scientifiques et appliqués liés à la surface de la Terre. Les progrès réalisés dans les technologies de capteurs, l'imagerie satellitaire et les enquêtes sur le terrain ont permis de recueillir et de produire de vastes quantités de données géospatiales avec une résolution temporelle et spatiale toujours croissante.

L'intégration géospatiale des données est un processus qui consiste à recueillir des données de différentes sources à différents modes de collecte et à les unifier dans une base de données unique pour fournir un environnement unifié pour le traitement, la modélisation et la visualisation.

L'importance cruciale de l'intégration des données dans la cartographie moderne des terres

L'intégration de diverses sources de données est devenue essentielle pour comprendre de manière exhaustive les caractéristiques des terres. Bien que les données géospatiales offrent une vaste couverture spatiale qui serait impossible à réaliser par des travaux sur le terrain, les mesures sur le terrain offrent les informations précises et localisées nécessaires pour valider et améliorer les données obtenues à distance.

Les forces complémentaires de différentes sources de données

Les données primaires se rapportent aux informations recueillies directement sur le terrain, y compris les mesures, les données et les informations recueillies par le biais d'observations, de levés, d'excavations, de capteurs et de techniques de télédétection. Chaque source de données présente des avantages uniques pour le processus de cartographie.

Les données géospatiales nouvelles (BDG) sont considérées comme un complément aux données de la RS et contribuent à notre compréhension des terres urbaines, des aspects physiques (c'est-à-dire la couverture des terres urbaines) aux aspects socioéconomiques (c'est-à-dire l'utilisation des terres urbaines).

Remédier à la qualité et à la fiabilité des données

L'information géospatiale est essentielle pour prendre des décisions éclairées sur les aspects sociaux, économiques et environnementaux du développement durable. Toutefois, la qualité de ces décisions dépend entièrement de la fiabilité des données sous-jacentes. L'inexactitude des données géospatiales peut conduire à des représentations erronées sur des cartes, des caractéristiques foncières mal placées et des distorsions des relations spatiales, ce qui peut conduire à des interprétations et des décisions erronées.

L'intégration des mesures sur le terrain aux données géospatiales sert de mécanisme de contrôle de la qualité critique. Les observations sur le terrain peuvent identifier et corriger des erreurs dans les données obtenues à distance, tandis que les données géospatiales peuvent aider à optimiser les stratégies d'échantillonnage sur le terrain en identifiant les zones où les données de la vérité au sol sont les plus nécessaires.

Sources de données primaires pour la cartographie intégrée des terres

Pour que les données géospatiales et les mesures sur le terrain soient intégrées avec succès, il faut comprendre les différentes sources de données disponibles et leurs caractéristiques respectives.

Technologies de télédétection

La télédétection constitue l'épine dorsale de la collecte de données géospatiales modernes, fournissant des observations cohérentes et répétables sur de grandes zones. La télédétection recueille des informations sur la surface de la Terre à l'aide de capteurs sur des avions ou des satellites.

Les données RS à haute résolution spatiotemporelle, à résolution géométrique fine, à large couverture et à mise à jour en temps opportun deviennent une source de données importante qui a été la seule méthode réalisable pour obtenir des informations sur les LC dans de vastes régions à un prix raisonnable et avec une précision appropriée en raison de la collecte répétée de données à l'effort pratique.

La technologie LiDAR (Light Detection and Ranging) utilise des lasers pour mesurer les distances et créer des représentations 3D précises de la surface de la Terre. Elle est couramment utilisée pour créer des modèles d'élévation numérique et des cartes de terrain. Cette technologie a révolutionné la cartographie du terrain et de la structure de la végétation, fournissant des informations détaillées en trois dimensions qui complètent l'imagerie optique traditionnelle.

Méthodes de collecte des données sur le terrain

Les relevés et le travail sur le terrain : La collecte de données sur le terrain par des relevés et des mesures peut recueillir des informations précieuses. Les mesures sur le terrain englobent une vaste gamme d'activités, allant de simples collectes GPS à des relevés écologiques détaillés et à des échantillonnages de sol.

L'acquisition de données SIG comprend plusieurs méthodes de collecte de données spatiales dans une base de données SIG, qui peut être groupée en trois catégories : la saisie primaire des données, les phénomènes de mesure directe sur le terrain (par exemple, la télédétection, le système de positionnement mondial); la saisie secondaire des données, l'extraction d'informations provenant de sources existantes qui ne sont pas sous forme SIG, telles que les cartes papier, par la numérisation; et le transfert de données, la copie des données SIG existantes provenant de sources externes telles que les organismes gouvernementaux et les entreprises privées.

L'utilisation du GPS et du matériel de données de terrain peut enregistrer des informations géolocalisées. Les données de terrain sont saisies et communiquées électroniquement. La collecte de données de terrain moderne a été révolutionnée par la technologie mobile, avec des smartphones et des tablettes dotés de capacités GPS permettant une collecte efficace et précise de données qui peuvent être immédiatement intégrées dans les bases de données SIG.

Véhicules aériens sans pilote (UAV) et technologie Drone

Les véhicules aériens sans pilote constituent un pont entre les mesures traditionnelles sur le terrain et la télédétection par satellite, offrant des images à haute résolution à des échelles et à des moments flexibles. Des UAV spécialement équipés peuvent être utilisés pour un balayage laser pour une étude plus précise et plus précise d'un champ pétrolier et gazier.

Méthodes et techniques d'intégration des données

L'intégration des données géospatiales aux mesures sur le terrain implique plusieurs approches méthodologiques sophistiquées, qui ont évolué de façon significative grâce aux progrès de la puissance de calcul, des capacités logicielles et de notre compréhension des relations de données spatiales.

Systèmes d'information géographique en tant que plates-formes d'intégration

Un système d'information géographique (SIG) est constitué de matériel informatique intégré et de logiciels qui stockent, gèrent, analysent, modifient, produisent et visualisent les données géographiques. Les plateformes SIG sont le principal environnement pour intégrer divers ensembles de données géospatiales, fournissant des outils pour la superposition des données, l'analyse spatiale et la visualisation.

Les SIG sont un centre central qui intègre sans heurt les données provenant de diverses sources. Imaginez les données environnementales recueillies à partir d'études sur le terrain, d'images satellitaires montrant le couvert forestier et les modèles météorologiques suivis par les stations de surveillance.

Le livre explore comment extraire des informations provenant d'images, de SIG et de GPS à distance, et comment les combiner avec des données de terrain (végétation, sol et environnement) pour produire un modèle spatial qui peut être reconstruit et affiché à l'aide de logiciels SIG. Le processus consiste à examiner soigneusement les systèmes de coordination, les projections et les formats de données pour s'assurer que les informations provenant de différentes sources s'alignent correctement dans l'espace géographique.

Intégration au niveau des éléments et des décisions

Les stratégies d'intégration des caractéristiques RS et GBD ont été classées en intégration au niveau des caractéristiques (FI) et intégration au niveau des décisions (DI). Pour être plus précise, la méthode FI intègre les caractéristiques RS et GBD et classifie les types d'utilisation des terres urbaines en utilisant les ensembles de fonctionnalités intégrés; la méthode DI traite la RS et la GBD indépendamment et fusionne ensuite les résultats de classification en fonction des règles de décision.

L'intégration au niveau des caractéristiques combine des données brutes ou des caractéristiques dérivées de sources multiples avant la classification ou l'analyse. Cette approche permet aux algorithmes d'identifier simultanément les modèles et les relations entre différents types de données. Par exemple, les informations spectrales provenant de l'imagerie satellitaire peuvent être combinées avec des données d'élévation provenant de LiDAR et des données de points d'intérêt provenant d'enquêtes sur le terrain pour créer un ensemble complet de caractéristiques pour la classification de l'utilisation des terres.

L'intégration au niveau de la décision, alternativement, traite chaque source de données indépendamment et combine ensuite les résultats.Cette approche peut être avantageuse lorsque différentes sources de données nécessitent des techniques de traitement spécialisées ou lorsqu'elles traitent des données de qualité ou de fiabilité variables.

Apprentissage automatique et applications de l'intelligence artificielle

Les données géospatiales, lorsqu'elles sont combinées à des technologies de pointe telles que la télédétection et les systèmes d'information géographique, ainsi qu'à des analyses de données avancées, à des techniques d'apprentissage approfondi et à des techniques d'apprentissage automatique, constituent une source d'information essentielle et fiable pour la prise de décisions en matière de développement durable, tant pour le secteur public que pour le secteur privé.

Cette intégration permet la création de modèles prédictifs capables de discerner les caractéristiques et les variations nuancées de l'utilisation des terres, de la couverture des terres et des conditions environnementales.

Les technologies de l'IA révolutionnent la géomappage en automatisant les processus, en améliorant la précision, en permettant la surveillance en temps réel et en améliorant l'intégration et l'analyse de diverses sources de données. L'extraction automatisée des fonctions est un exemple par lequel les algorithmes de l'IA analysent de grands volumes de données géospatiales pour identifier automatiquement des caractéristiques comme les routes, les bâtiments, les plans d'eau et les points de repère.

Traitement et gestion des données en nuage

GEE est une plateforme basée sur le cloud qui offre un accès gratuit aux services d'images satellitaires et aéroportées et offre une puissance de calcul, par le biais de ses interfaces de programme d'application (API), notamment le programme Copernicus de l'ESA, la NASA et la Commission géologique des États-Unis.

Grâce à l'infrastructure cloud, les applications de cartographie peuvent augmenter ou diminuer en fonction de la demande, assurant un traitement et une analyse efficaces des données géospatiales. Cette flexibilité est particulièrement précieuse pour les projets de cartographie à grande échelle qui seraient peu pratiques en utilisant les ressources informatiques traditionnelles.

Traitement des données et procédures d'assurance de la qualité

L'intégration efficace des données géospatiales et des mesures sur le terrain nécessite des procédures rigoureuses de traitement des données et d'assurance de la qualité, qui garantissent que les produits de cartographie finals sont exacts, fiables et adaptés aux fins prévues.

Prétraitement et normalisation

Il y a certaines considérations à considérer pour pouvoir intégrer différentes sources de données dans une base de données unique, notamment les suivantes : référence spatiale des données, projection des données et format des données. Avant que l'intégration puisse se produire, toutes les sources de données doivent être introduites dans un système et un format de référence spatiale communs.

Le logiciel SIG fournit des outils pour : nettoyer et normaliser les données : assurer la cohérence et la précision des données pour une intégration transparente au sein du système. Le nettoyage des données consiste à identifier et corriger les erreurs, à supprimer les duplicata et à combler les lacunes dans les données.

Si votre organisation recueille des données de localisation, vous devez avoir une procédure d'exploitation normalisée pour la collecte de données géospatiales. Il est préférable de connaître le manuel d'exploitation de l'équipement et d'avoir des procédures normalisées ou une liste de contrôle en place que les opérateurs doivent remplir pour chaque exemple d'emplacement recueilli.

Validation de la vérité au sol et évaluation de l'exactitude

Le principe de base de toute évaluation de la précision est de comparer les estimations avec la réalité et de quantifier la différence entre les deux. Dans le contexte des classifications de couverture terrestre basées sur la télédétection, les «estimations» sont les classes cartographiées pour chaque pixel, et la «réalité» est la couverture terrestre réelle dans les zones correspondant à chaque pixel.

Les mesures sur le terrain jouent un rôle crucial dans l'évaluation de la précision en fournissant les données de référence par rapport auxquelles sont comparées les classifications à distance. Ces données sont souvent appelées données de la «vérité du sol» et consistent généralement en des observations géoréférencées du couvert terrestre.

La plupart des méthodes de classification de la couverture terrestre sont supervisées et nécessitent des données d'étalonnage (formation) composées d'échantillons de référence de classes connues de couverture terrestre. Idéalement, la précision de la classification est ensuite quantifiée par comparaison de la classification de la couverture terrestre de sortie avec un ensemble indépendant de données de validation.

L'évaluation de l'exactitude est un élément essentiel de la couverture terrestre 2.0. L'évaluation de l'exactitude qui est statiquement défendable et transparente est essentielle pour assurer l'intégrité des produits développés et permettre la confiance et l'absorption des utilisateurs finaux.

Considérations spatiales et temporelles

Il est important de connaître l'exactitude de vos données afin de rester dans ce niveau d'exactitude pour votre utilisation des données. Si les données sont collectées à une échelle de 1:100.000, il est inapproprié de les utiliser pour modéliser à une échelle de 1:12.000 et de déclarer l'exactitude de la carte à 1:12.000. Comprendre la résolution spatiale et les limites de précision de différentes sources de données est essentiel pour une intégration et une application appropriées.

L'alignement temporel entre les mesures sur le terrain et les données obtenues à distance est également important. La couverture terrestre peut changer rapidement en raison de variations saisonnières, d'activités agricoles ou de perturbations telles que des incendies ou des inondations.

Applications des données géospatiales intégrées et des mesures sur le terrain

L'intégration des données géospatiales aux mesures sur le terrain permet de répondre à un large éventail d'applications dans de nombreux secteurs, ce qui démontre la valeur pratique d'une cartographie détaillée et précise des terres pour relever les défis réels.

Planification et développement urbains

Les capacités prédictives de cette approche intégrée ont des répercussions sur divers domaines, notamment l'aménagement du territoire, l'urbanisme et l'évaluation environnementale.

Les urbanistes s'appuient sur des cartes précises de l'utilisation des terres pour guider les décisions de développement, identifier les emplacements appropriés pour l'infrastructure et surveiller les modèles de croissance urbaine. Les données géospatiales intégrées fournissent les informations détaillées et actuelles nécessaires à une planification urbaine efficace.

Nos résultats donnent un aperçu des différentes caractéristiques de la RS et de la GBD, des stratégies d'intégration de la RS et de la GBD, ainsi que de leurs avantages et inconvénients, qui pourraient aider à définir le cadre pour la cartographie future de l'utilisation des terres urbaines et à mieux soutenir l'urbanisme, l'évaluation de l'environnement urbain, la surveillance des catastrophes urbaines et l'analyse de la circulation urbaine.

Gestion et conservation de l'environnement

Les gestionnaires de l'environnement utilisent des données géospatiales intégrées pour surveiller la santé des écosystèmes, suivre les changements d'habitat et évaluer les impacts des activités humaines sur les ressources naturelles.

Des agences comme la Commission géologique des États-Unis, le US Fish and Wildlife Service ainsi que d'autres agences fédérales et d'État utilisent les SIG pour aider à leurs efforts de conservation. La combinaison de la surveillance par satellite et des enquêtes sur le terrain permet une évaluation complète de la situation environnementale dans de grandes zones tout en conservant les détails nécessaires pour des interventions de gestion efficaces.

Dans le domaine de la foresterie, la technologie géospatiale est essentielle pour lutter contre le déboisement et gérer les inventaires des ressources, et les gestionnaires forestiers utilisent des données intégrées pour surveiller la santé des forêts, détecter l'exploitation forestière illégale, planifier les opérations de récolte et évaluer les risques d'incendies de forêt.

Applications agricoles et agriculture de précision

Les agriculteurs et les gestionnaires agricoles utilisent des données géospatiales intégrées pour optimiser la production agricole, gérer l'irrigation, appliquer plus efficacement les engrais et les pesticides et surveiller la santé des cultures tout au long de la saison de croissance.

Toutefois, de nombreux pays en développement peinent à surveiller efficacement les ressources foncières en raison du manque de soutien financier et de l ' accès limité à des technologies adéquates. Les approches géospatiales intégrées offrent des solutions rentables pour la surveillance et la gestion agricoles, en particulier dans les contextes où les ressources sont limitées.

Intervention en cas de catastrophe et gestion des risques

Les données géospatiales peuvent aider à sauver des vies, à réduire les dommages et à améliorer la communication.Les autorités fédérales peuvent utiliser les données géospatiales comme la FEMA pour créer des cartes qui montrent l'ampleur d'une catastrophe, l'emplacement des personnes dans le besoin et l'emplacement des débris, créer des modèles qui évaluent le nombre de personnes à risque et l'ampleur des dommages, améliorer la communication entre les intervenants en cas d'urgence, les gestionnaires fonciers et les scientifiques, et aider à déterminer où allouer des ressources, comme les ressources médicales d'urgence ou les équipes de recherche et de sauvetage, et planifier les voies d'évacuation et identifier les zones les plus à risque.

L'intégration des données satellitaires en temps réel aux observations sur le terrain permet d'évaluer rapidement les effets des catastrophes et de soutenir des interventions d'urgence efficaces, ce qui est particulièrement utile pour les catastrophes naturelles telles que les inondations, les tremblements de terre et les ouragans, où des informations exactes et à jour peuvent sauver des vies et réduire les pertes économiques.

Suivi des changements climatiques et développement durable

La mise en œuvre d'initiatives mondiales en faveur du développement durable, de l'atténuation des changements climatiques et du maintien de la biodiversité et des fonctions écosystémiques, telles que la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC), l'Accord de Paris et la Déclaration COP26 de Glasgow, la Convention sur la diversité biologique, les objectifs de développement durable de l'ONU, etc., dépend de la fourniture en temps voulu de données pertinentes sur la couverture et les changements d'utilisation des terres (CLCLUC) aux échelles mondiale, nationale et locale.

Les données géospatiales peuvent être utilisées pour analyser, modéliser et cartographier les questions de développement durable, en fournissant un cadre de collaboration, de consensus et de prise de décisions fondées sur des données probantes. L'intégration de multiples sources de données permet de surveiller de façon exhaustive les changements environnementaux et d'évaluer les progrès accomplis vers la réalisation des objectifs de développement durable.

Avantages et avantages des approches intégrées

L'intégration des données géospatiales aux mesures sur le terrain présente de nombreux avantages par rapport aux approches qui reposent sur des sources de données uniques, qui s'étendent sur les plans technique, économique et pratique.

Précision spatiale et détails améliorés

La télédétection offre une couverture uniforme dans de grandes zones, mais elle peut avoir du mal à distinguer certains types de couverture terrestre ou à détecter des caractéristiques plus petites que la résolution spatiale du capteur. Les mesures sur le terrain peuvent valider et affiner les classifications à distance, corriger les erreurs et fournir des détails supplémentaires au besoin.

L'intégration de la RS et de la DBG pourrait être un moyen efficace de combiner les aspects physiques et socioéconomiques avec un grand potentiel de classification de l'utilisation des terres urbaines de haute qualité, ce qui permettrait de cartographier les produits qui saisissent à la fois les caractéristiques physiques du paysage et les attributs fonctionnels ou socioéconomiques qui ne peuvent être directement observés à partir de l'imagerie satellitaire.

Amélioration de la gestion des ressources et de la prise de décisions

Les décideurs peuvent utiliser des données géospatiales intégrées pour déterminer les endroits optimaux où se développer, établir des priorités en matière de conservation, répartir les ressources de façon plus efficace et surveiller l'efficacité des interventions de gestion.

Les données de base sur l'utilisation et la couverture des terres sont donc essentielles à l'analyse scientifique et aux activités de prise de décisions. Sans ces données, les scientifiques ne peuvent pas mener à bien des études valides et les décideurs ne feront souvent pas les bons choix.

Rentabilité et efficience

La télédétection offre une large couverture à un coût relativement faible par unité de surface, réduisant ainsi la nécessité de travaux de terrain approfondis. Les mesures sur le terrain peuvent alors être ciblées stratégiquement sur les domaines où elles offrent le plus de valeur pour la validation et la caractérisation détaillée.

En rationalisant les flux de travail et en optimisant les processus, le SIG peut améliorer considérablement l'efficacité. Imaginez une entreprise de services publics qui utilise le SIG pour planifier les itinéraires de service. Ils peuvent réduire les temps de déplacement, optimiser les horaires des techniciens et réduire au minimum les coûts du carburant en tenant compte des modes de circulation et des données en temps réel.

Surveillance temporelle et détection des changements

La technologie SIG permet aux chercheurs d'examiner les variations des processus terrestres au cours des jours, des mois et des années grâce à des visualisations cartographiques. Par exemple, les changements de la vigueur de la végétation au cours d'une saison de croissance peuvent être animés pour déterminer quand la sécheresse était la plus importante dans une région donnée.

L'intégration de données de télédétection de séries chronologiques avec des mesures périodiques sur le terrain permet de suivre efficacement les changements de la couverture terrestre au fil du temps, ce qui est essentiel pour suivre la déforestation, l'expansion urbaine, l'intensification de l'agriculture et d'autres processus dynamiques.

Les défis et les considérations en matière d'intégration des données

Malgré ses nombreux avantages, l'intégration des données géospatiales aux mesures sur le terrain pose plusieurs défis qui doivent être relevés pour obtenir des résultats optimaux.

Compatibilité des données et questions de normalisation

Différents producteurs peuvent représenter le même objet réel de manière distincte, ce qui conduit à une variété de types de données, formats et informations sémantiques. Par conséquent, l'acquisition de données spatiales à des fins spécifiques génère un grand volume de données qui ne peuvent être généralisées ou multipliées et peut conduire à des solutions inefficaces si elles ne correspondent pas aux objectifs choisis.

Les différentes sources de données utilisent souvent différents systèmes de coordination, projections, systèmes de classification et formats de données. Pour concilier ces différences, il faut procéder avec soin au prétraitement et peut créer des incertitudes.

Échelle et erreurs de résolution

Les sources de données géospatiales varient grandement selon leur résolution spatiale, temporelle et thématique. L'imagerie satellitaire peut avoir des pixels allant du sous-mètre au kilomètre, tandis que les mesures sur le terrain représentent des observations ponctuelles ou de petites zones d'échantillonnage.

Le niveau de précision et d'efficacité des techniques RS, cependant, repose sur la capacité du capteur à caractériser l'hétérogénéité spatiale de la LC avec une erreur négligeable. Comprendre les limites imposées par la résolution spatiale est essentiel pour l'intégration et l'interprétation appropriées des données.

Volume des données et exigences en matière de traitement

Il traite également des difficultés que pose l'utilisation de mégadonnées géospatiales, y compris la nécessité d'algorithmes fiables qui peuvent traiter d'énormes ensembles de données, des problèmes de graduation et des données hétérogènes. Les ensembles de données géospatiales modernes peuvent être énormes, en particulier lorsqu'ils intègrent des images à haute résolution, des données LiDAR et des mesures de terrain étendues.

Les plateformes de calcul en nuage ont contribué à relever ces défis en fournissant des capacités de traitement évolutives, mais les coûts de transfert, de stockage et de traitement des données demeurent des considérations importantes pour les projets de cartographie à grande échelle.

Gestion de la qualité et de l'incertitude

Malgré les énormes avantages potentiels de l'utilisation des données géospatiales dans divers domaines, il reste des défis à surmonter pour limiter la capacité de libérer tout son potentiel.Toutes les sources de données contiennent des erreurs et des incertitudes, qui peuvent se propager par le processus d'intégration et d'analyse.

L'intégration efficace des données exige une prise en compte explicite de la qualité et de l'incertitude des données, notamment la documentation des méthodes de collecte des données, l'évaluation de l'exactitude et la propagation des estimations d'incertitude par des processus analytiques.

Meilleures pratiques pour une intégration réussie des données

Pour que les données géospatiales et les mesures sur le terrain soient intégrées avec succès, il faut respecter les pratiques exemplaires établies, qui permettent de s'assurer que les efforts d'intégration produisent des produits cartographiques précis, fiables et utiles.

Élaborer des objectifs et des exigences clairs

Avant de commencer la collecte et l'intégration des données, définissez clairement les objectifs du projet de cartographie et les exigences relatives aux produits finaux. Quelles classes de couverture terrestre doivent être cartographiées? Quel niveau de précision est requis? Quelle résolution spatiale et temporelle est nécessaire? Ces questions devraient guider les décisions concernant les sources de données, les méthodes de collecte et les approches d'intégration.

La stratégie de collecte de données géospatiales devrait reposer sur des objectifs généraux qui visent à créer un environnement dans lequel les données géospatiales sont crédibles, fiables et servent et soutiennent l'objectif de leur utilisation.

Mettre en oeuvre des procédures rigoureuses de contrôle de la qualité

Le contrôle de la qualité devrait être intégré dans l'ensemble du processus de collecte, de traitement et d'intégration des données, notamment en ce qui concerne l'étalonnage des capteurs, la validation des mesures GPS, la vérification des erreurs de saisie des données et la réalisation d'évaluations systématiques de la précision.

Pour que le processus de classification des images soit efficace, plusieurs facteurs devraient être pris en considération, notamment la disponibilité d'images Landsat de qualité et de données secondaires, un processus de classification précis et l'expérience et l'expertise de l'utilisateur des procédures.

Optimiser les stratégies d'échantillonnage sur le terrain

Les mesures sur le terrain sont souvent la composante la plus coûteuse et la plus longue des projets de cartographie intégrée. Optimiser les stratégies d'échantillonnage sur le terrain peut améliorer l'efficacité tout en maintenant la qualité des données. La conception des échantillons dépend de plusieurs variables, telles que les proportions des classes de couverture terrestre et les erreurs types que nous attendons pour la classification globale du couvert terrestre et les classes uniques.

Les méthodes d'échantillonnage stratégiques utilisent des analyses de télédétection préliminaires pour identifier les zones où les mesures sur le terrain apporteront le plus de valeur, notamment les zones où les classifications de télédétection sont très incertaines, les zones transitoires entre les types de couverture terrestre ou les régions en rapide évolution.

Métadonnées et étapes de traitement des documents

La documentation complète des métadonnées est essentielle à l'intégration des données et à leur utilisation à long terme.Les métadonnées doivent décrire les sources de données, les méthodes de collecte, les systèmes de coordination, les évaluations de l'exactitude et les étapes de traitement.

On suit de bonnes métadonnées sur l'exactitude de l'emplacement pour utiliser les données dans le SIG de l'organisation. Les métadonnées bien documentées facilitent le partage et la réutilisation des données, maximisant la valeur des investissements dans la collecte de données.

Favoriser la collaboration interdisciplinaire

L'intégration efficace des données géospatiales et des mesures sur le terrain nécessite souvent des compétences de multiples disciplines, notamment la télédétection, les SIG, l'écologie sur le terrain, les statistiques et l'informatique.

La difficulté de la gestion multidisciplinaire des ensembles de données avec de nouvelles technologies telles que les systèmes de télédétection par satellite et les systèmes d'information géographique (SIG) a souvent été utilisée pour surmonter ces problèmes, qui génèrent de l'information pour l'analyse, la visualisation et le suivi de la dynamique de la couverture terrestre aux fins de la gestion de l'environnement.

Orientations futures et technologies émergentes

Le domaine de l'intégration des données géospatiales continue d'évoluer rapidement, en raison des progrès technologiques et de la demande croissante d'informations précises et actualisées sur les terres, et plusieurs tendances et technologies émergentes promettent de renforcer encore l'intégration des données géospatiales aux mesures sur le terrain.

Technologies avancées de capteurs

De nouveaux capteurs satellites avec une résolution spatiale, spectrale et temporelle améliorée sont déployés en permanence. Les capteurs hyperspectraux captent des centaines de bandes spectrales étroites, permettant une caractérisation plus détaillée des types de couverture terrestre.

Les constellations Sentinel-2 et Planet fournissent des données à résolution spatiale plus élevée et à intervalles de répétition plus courts. Cependant, Landsat est la seule source de données satellitaires mondiales de résolution de 30 m disponible au public avant 2016, permettant une évaluation historique de LCLUC spatiotemporellement cohérente.

Intelligence artificielle et apprentissage profond

En raison de la nature contextuelle des terrains bâtis, en particulier des colonies, nous avons utilisé un algorithme de réseau neuronal convolution d'apprentissage profond (RCN) pour cartographier cette classe thématique. Nous avons utilisé l'architecture de RCN U-Net qui a prouvé qu'il fonctionnait avec robustesse sur une variété de tâches en télédétection.

Ces algorithmes avancés peuvent apprendre des modèles complexes à partir de ensembles de données intégrés, permettant d'identifier des relations entre les signatures de télédétection et les conditions de terrain qui seraient difficiles à spécifier manuellement.

Science citoyenne et données sur les sources de données

Une nouvelle approche intéressante pour créer des données de validation consiste à utiliser des photos géotaggées accessibles au public, comme celles disponibles sur Flickr ou d'autres sites où les gens partagent leurs photos.

Bien que le contrôle de la qualité demeure un défi, ces sources de données peuvent fournir des informations supplémentaires précieuses, en particulier pour les phénomènes en évolution rapide ou les domaines où les enquêtes traditionnelles sur le terrain sont peu pratiques. L'élaboration de méthodes pour intégrer efficacement les données provenant de sources crowdsources à des ensembles de données géospatiales faisant autorité est un domaine de recherche actif.

Surveillance en temps réel et quasi-réel

L'intégration de la collecte de données et des SIG peut fournir aux clients des informations en temps réel (p. ex., tableaux de bord) sur l'état d'avancement de leurs projets. Les progrès réalisés dans les technologies satellitaires, la transmission de données et les capacités de traitement permettent de suivre en temps quasi réel les changements de la couverture terrestre, ce qui est particulièrement utile pour des applications telles que les interventions en cas de catastrophe, la détection illégale de la déforestation et la surveillance agricole.

L'intégration des données satellitaires en temps réel avec des capteurs de terrain automatisés et des dispositifs IoT promet de créer des systèmes de surveillance continue qui peuvent détecter les changements et y réagir au fur et à mesure qu'ils se produisent.

Accessibilité et interopérabilité accrues des données

Le Consortium Géospatial ouvert (OGC) est un consortium industriel international de 384 entreprises, agences gouvernementales, universités et personnes participant à un processus de consensus pour développer des spécifications de géotraitement accessibles au public. Les interfaces et protocoles ouverts définis par OpenGIS Specifications soutiennent des solutions interopérables qui « permettent » le Web, les services sans fil et les services basés sur la localisation, et intègrent les technologies de l'information, et permettent aux développeurs de technologies de rendre accessibles et utiles des informations et services spatiaux complexes avec toutes sortes de services.

Les efforts visant à améliorer l'accessibilité et l'interopérabilité des données grâce à des normes ouvertes et à des plateformes de partage de données facilitent l'intégration de divers ensembles de données géospatiales.

Principaux choix pour les praticiens

Pour les praticiens travaillant sur des projets de cartographie des terres, plusieurs principes clés devraient guider l'intégration des données géospatiales aux mesures sur le terrain:

  • Régalité spatiale améliorée:[ L'intégration de multiples sources de données fournit des cartes plus précises et détaillées que n'importe quelle source unique, permettant une meilleure caractérisation des paysages complexes.
  • Mieux gérer les ressources:[ L'information foncière complète favorise une allocation plus efficace des ressources, que ce soit pour la conservation, le développement ou les interventions en cas de catastrophe.
  • La prise de décisions éclairées:[ Des données géospatiales intégrées de haute qualité réduisent l'incertitude et permettent de prendre des décisions plus confiantes en matière d'utilisation des terres, de gestion des ressources et d'élaboration de politiques.
  • Surveiller les changements de terres au fil du temps:[ La combinaison de la télédétection de séries chronologiques et de la validation périodique sur le terrain permet de suivre efficacement la dynamique du couvert terrestre et d'évaluer les interventions de gestion.
  • Approches efficaces sur le plan du coût:[ L'intégration stratégique de la télédétection à large couverture avec des mesures ciblées sur le terrain fournit des informations complètes plus efficacement que les seules enquêtes de terrain approfondies.
  • L'assurance de la qualité est essentielle :[ Des procédures rigoureuses de contrôle de la qualité et des évaluations de la précision sont essentielles pour assurer la fiabilité des produits de cartographie intégrée.
  • La documentation des métadonnées est importante:[ La documentation complète des sources de données, des méthodes et de la qualité permet une utilisation appropriée et facilite le partage et la réutilisation des données.
  • La collaboration interdisciplinaire améliore les résultats :[ La mise en commun de l'expertise de la télédétection, des SIG, des sciences de terrain et de l'analyse des données permet d'adopter des approches d'intégration plus efficaces.

Conclusion

L'intégration des données géospatiales aux mesures sur le terrain représente une approche puissante de la cartographie des terres qui tire parti des forces complémentaires des technologies de télédétection et des observations au sol, ce qui permet de créer des cartes complètes et précises de l'utilisation des terres et de la couverture terrestre qui appuient les applications essentielles à l'échelle de l'urbanisme, de la gestion de l'environnement, de l'agriculture, des interventions en cas de catastrophe et de la surveillance des changements climatiques.

Bien que les défis liés à la compatibilité des données, aux erreurs d'appariement et aux exigences de traitement demeurent, les progrès dans les technologies SIG, le cloud computing, l'apprentissage automatique et les capacités de capteurs ne cessent d'améliorer notre capacité d'intégrer efficacement diverses sources de données.

La réussite de la cartographie intégrée exige une planification minutieuse, un contrôle rigoureux de la qualité, une documentation exhaustive et une collaboration interdisciplinaire.En suivant les pratiques exemplaires et en tirant parti des technologies émergentes, les praticiens peuvent créer des produits de cartographie qui fournissent l'information exacte, détaillée et opportune nécessaire pour relever les défis environnementaux, sociaux et économiques pressants.

L'intégration des données géospatiales aux mesures sur le terrain jette les bases des systèmes complets de surveillance des terres nécessaires pour appuyer la prise de décisions fondées sur des données probantes et suivre les progrès vers des objectifs de durabilité.Pour plus d'informations sur les applications des SIG, visitez Esri's GIS panorama.Pour en savoir plus sur les technologies de télédétection, explorer les ressources du USGS Earth Resources Observation and Science Center[. Pour des informations sur les méthodes de cartographie du couvert terrestre, consulter la FAO Land Resources Planning Toolbox[.