Analyses et traitements
Enregistrer la carte en tant que raster
Quelque soit le projet, QGIS permet d’enregistrer la carte visible (le rendu) comme fichier image. C’est très pratique pour exporter un extrait de carte, au lieu de passer par une capture d’écran.
Ce n’est pas une simple image qui est enregistrée mais un véritable raster, puisque le fichier est géoréférencé (par le biais d’un World File s’il s’agit de GIF, PNG ou JPEG : voir le module précédent Rasters, partie 1 ). L’image peut donc être ajoutée ensuite au projet en tant que raster, avec la juste superposition.
Enregistrer des extraits de Google Satellite à bonne résolution
Afin de pouvoir découper plus tard la vue aérienne, nous avons besoin d’en disposer comme fichier raster normal
: actuellement, la couche Google Satellite
est gérée par l’extension OpenLayers
et n’est pas une couche normale
. Techniquement, ce n’est pas une couche raster mais une couche spéciale dont le rendu n’est pas paramétrable.
Pour sortir de cette situation, nous allons utiliser la fonctionnalité Fichier- → Enregistrer comme image pour effectuer différents extraits :
- définir WGS 84 Pseudo-Mercator (EPSG:3857) comme SRS du projet (c’est le SRS d’origine de Google Satellite)
- extraire le rendu à des échelles suffisamment grandes (1:8 000e ou davantage) : l’intérêt est d’avoir une vue rapprochée sur les îlots du boulevard. Il faut pouvoir distinguer les toîts de bâtiments
- éviter les trous entre les extraits : nous fusionnerons le tout ; mieux vaut avoir trop de chauvauchement que pas assez : afficher les îlots vecteurs en semi-transparence pour contrôler que les surfaces d’îlots sont couvertes entièrement
- enregistrer chaque N e extrait dans le fichier respectif : td/raster/orthophoto.zone_N.png
Une fois les extraits enregistrés, on les ajoute au projet (Ajouter une couche raster ) pour vérifier la couverture (Ajouter une couche raster permet de sélectionner tous les extraits à la fois).
Fusionner les rasters
La fusion est l’opération permettant de juxtaposer plusieurs rasters pour produire un raster unique. Les rasters peuvent se superposer, auquel cas l’ordre de fusion est important : les derniers fichiers listés en entrée seront dessinés par dessus les premiers.
Les rasters en entrée doivent avoir le même nombre de bandes, sinon ce n’est pas logique. Par exemple, on ne peut fusionner un MNT avec une orthophoto : cela n’a pas de sens. Deux MNT uni-bande peuvent être fusionnés mais il appartient à l’humain de contrôler que les valeurs ont la même signification (les valeurs d’altitudes doivent être cohérentes entre eux en évitant par exemple de mélanger altitudes absolues et relatives, etc.).
Fusionner les extraits en un raster unique
Les N extraits enregistrés ne sont pas pratiques à manipuler. Surtout, nous voulons les découper par îlot donc ne peuvent rester multiples.
Il faut donc fusionner les N rasters en un seul :
- Raster- → Divers- → Fusionner
- choisir comem fichiers sources
les N
extraits PNG (appuyant sur Control
pour sélectionner plus d’un fichier)
- Note : dans le sélecteur de fichiers, si les fichiers PNG n’apparaissent pas, il faut changer le filtre Fichiers de type à Tous les fichiers .
- choisir comme fichier en sortie : td/raster/orthophoto.fusion.tif
- les options reste désactivée excepté Charger dans le canvas une fois terminé (pour que le raster en sortie soit automatiquement ajouté au projet)
- Après exécution, QGIS demande le SRS : c’est le même, hérité des extraits réalisés en EPSG:3857 .
Reprojection
Nous avons vu que le raster était une grille régulière de valeurs dans une projection donnée, uniformément réparties selon un pas régulier dans le repère euclidien de la projection.
La reprojection consiste à partir d’un raster dans une projection source, de produire un raster dans une autre projection. Cela impose une déformations et un ré-échantillonage car les points géographiques du raster ne sont pas les mêmes dans la projection source et de destination.
Reprojeter l’orthophoto fusionnée en Lambert 93
Notre objectif est de d’effectuer un découpage de l’orthophoto (vue aérienne) selon les polygons numérisés des îlots, qui sont en Lambert 93 . Or, l’orthophoto est en WGS 84 / Pseudo-Mercator (EPSG:3857 ) car elle provient de la ressource Google Maps en ligne.
Entre Lambert 93 et WGS 84 / Pseudo-Mercator , il faut choisir : nous optons pour le Lambert 93 qui est plus fidèle au terrain (le WGS 84 étant un optimisée pour le monde).
Nous devons donc reprojeter notre orthophoto dans cette projection :
- Se rendre dans le menu Raster- → Projections- → Projections
- Choisir le raster source : orthophoto.fusion
- Choisir le fichier en sortie : orthophoto.fusion.lambert93.tif
- SCR source : EPSG:3857
- SCR cible : EPSG:2154
- Méthode d’échantillonage : Lanczos (traitement plus long mais qualité meilleure)
- Les autres options demeures inactives, sauf Charger dans le canevas une fois terminé
Une fois l’opération exécutée, changer le SRS du projet pour le Lambert 93 car toutes les données sont à présent dans ce SRS.
Cas de confusion possible : entre projection de la donnée et projection de la carte
À ce stade, nous visualisons notre orthophoto qui a été reprojetée en EPSG:2154 / Lambert 93 , mais l’affichage cartographique de QGIS (le projet) est resté en EPSG:3857 / WGS / Pseudo-Mercator que nous avions changé pour produire les extraits rasters.
Par conséquent, notre couche reprojetée en Lambert 93 demeure affichée en WGS 84 / Pseudo-Mercator ! Ceci à cause de la Reprojection à la volée de QGIS. En un sens, le dynamisme de QGIS fausse notre interprétation : nous n’avions pas besoin d’effectuer une reprojection pour afficher conjointement l’orthophoto et les îlots, c’est seulement nécessaire pour les traitements qui vont suivre.
Il faut donc distinguer :
- Projection affichée (reprojection à la volée ) : toujours indiquée en bas à droite de l’écran et modifiable d’un clic, ou dans les propriétés du projet
- la Projection de la donnée : la projection physique , dans laquelle la donnée est encodée au niveau du fichier
- la projection interprétée de la donnée, censée être la projection physique de la donnée et modifiable dans les propriétés de la couche, onglet Général , dont on doit douter en premier en cas de casse-tête sur les projections.
Découpe (clipping)
Le découpage consiste à selectionner une région partielle du raster d’origine, comme on rogne une photo
. L’opération produit un raster de même résolution (densité géographique en mètres par pixel) mais de dimensions différentes.
Découper l’orthophoto par îlot
À partir de la fusion des orthophotos reprojetée en Lambert 93, nous souhaitons extraire les surface des îlots numérisés dans le module Vecteurs, partie 1 , c’est-à-dire supprimer tous les pixels qui n’intersecte pas un îlot.
- Ajouter au projet QGIS la couche ilots (fichier travail.sqlite ), s’il n’est pas déjà présent
- Ouvrir l’outil de découpage : menu Raster- → Extraction- → Découper
- Choisir le raster source orthophoto.fusion.lambert93
- Choisir le fichier en sortie (à créer) au format GeoTIFF, à l’emplacement td/raster/orthophoto.decoupe.lambert93.tif
- Choisir le mode découpage Couche de masquage et choisir la couche ilots
- Garder cochée l’option Charger dans le canevas une fois terminé , pour que le raster produit apparaisse aussitôt
Une fois l’opération terminée :
- Dé-cocher la couche orthophoto.fusion.lambert93 pour ne garder que le découpage orthophoto.decoupe.lambert93
Note
Si le découpage échoue, notamment avec l’erreur Cutline feature without a geometry , d’abord vérifier que la couche orthophoto.fusion.lambert93 à découper et la couche de découpage travail.sqlite sont bien dans la même projection (Lambert 93 / EPSG:2154). Si ça ne fonctionne toujours pas, convertir travail.sqlite en Shapefile (clic droit sur la couche puis Enregistrer sous ) et réessayer avec les îlots en Shapefile.
Calcul de pentes
On peut regrouper les calculs rasters en 2 types :
- les calculs point à point, où chaque point est calculé indépendamment les uns des autres
- les calculs de dérivée, où chaque point-valeur dépend du voisinage : calcul de pente, d’angle de pente, etc.
Calculer la pente
- Ouvrir l’outil MNT : menu Raster- → Analyse- → MNT/DEM (Modèles de terrain)
- Choisir le raster source : BDALTIr_2-0_MNT_EXT_0600_6900_LAMB93_IGN69_20110929
- Fichier en sortie : cliquer sur sélection en choisir td/raster/mnt.pente.tif
- Mode : choisir Pente
- Option du mode : activer Pente exprimée en % (au lieu de °)
- Laisser les autres options par défaut et valider
Rééchantillonage (resampling)
Cela consiste à changer la résolution sans changer l’emprise géographique : les dimensions géographiques sont donc conservées mais pas les dimensions de la grille de pixels.
On l’effectue le plus souvent pour réduire la résolution : c’est l’équivalent de la généralisation des vecteurs. Le principe est le même que lorsqu’on réduit la résolution d’une photo pour diminer le poids du fichier.
Pour une réduction de facteur 2 , 4 pixels en entrée deviennent 1 pixel en sortie. Il s’agit bien d’une agrégation et la valeur du pixel en sortie est calculé à partir de la moyenne des pixels en entrée ou d’une autre méthode.
Souvent le facteur n’est pas entier donc les pixels en sortie tombent entre deux
pixels en entrée. Il existe plusieurs méthodes de calcul faisant intervenir le plus proche voisin
ou les N plus proches, etc. Les algorithmes vont du plus rapide (basse qualité) au plus lent (meilleure qualité), en particulier :
- Au plus proche : la valeur du pixel en sortie provient de la valeur du plus proche pixel. C’est la méthode la plus rapide, mais pauvre : il n’y a même pas d’interpolation, les pixels sont en quelque sortes déplacés
- Bilinéaire : la valeur du pixel est estimée d’après les 4 pixels voisins : il s’agit d’interpolation linéaire de valeurs (en X et en Y, donc bi -linéaire), ce qui rend cette méthode acceptable pour la conservation du phénomène (altitudes dans le cas du MNT, respect des dégradés dans le cas d’une image). Pour approfondir : article Wikipédia .
- Cubique
: la valeur du pixel est estimée en 3e
degré :
les pixels voisins, voisin des voisins et leur voisin
. La qualité en est donc améliorée, au détriment du temps de calcul. Si le bilinéaire est se base sur un calcul polynomial de degré 1 , la méthode cubique suit une logique polynomiale de degré 3 . Pour approfondir : article Wikipédia . - Lanczos : c’est un algorithme plus complexe qui exagère légèrement les contrastes. Cela augmente la qualité pour une image mais peut fausser les valeurs d’un MNT, par exemple. C’est l’algorithme le plus lent.
Sur-échantillonner le Modèle Numérique de Terrain
Notre MNT a un pas de 75 mètres, soit 13,5 points par kilomètre. C’est la meilleure résolution distribuée par l’IGN et gratuite d’accès. Nous ne pouvons pas créer de l’information, mais nous pouvons densififier les points par interpolation pour obtenir une résolution satisfaisante de rendu. De plus, un boulevard possède une pente relativement constante, l’interpolation a donc un sens.
Auparavant nous découpons le MNT sur l’emprise du boulevard, pour alléger les opérations
- Si elle ne l’est pas déjà, ajouter à QGIS la couche BDALTIr_2-0_MNT_EXT_0600_6900_LAMB93_IGN69_20110929.asc
- Ouvrir l’outil de découpage : Raster- → Extraction- → Découper
- En fichier source : choisir le raster MNT
- Fichier en sortie : cliquer sur Sélection pour choisir td/raster/mnt.pente.decoupe.tif
- Mode de découpage : choisir emprise et tracer sur la carte le rectangle restreint contenant le boulevard
- Cliquer sur OK , désactiver la couche MNT source et ramener mnt.pente.decoupe sur le dessus
- Zoomer sur un îlot et constater la grossièreté des pixels : par quel fecteur voulons-nous multiplier le nombre de pixels pour ne plus voir ces carrés ? Par exemple, un facteur 20.
À présent, appliquons le sur-échantillonage.
- Ouvrir l’outil de rééchantillonnage, improprement nommé : Raster- → Projections- → Projection (la reprojection est un cas particulier de rééchantillonnage)
- En fichier source : choisir la couche mnt.pente.decoupe
- Fichier en sortie : cliquer sur Sélection pour choisir td/raster/mnt.pente.decoupe.reechantillon.tif
- Ne pas cocher SCR source et SCR cible
- Méthode d’échantillonnage : Bilinéaire
- Activer changer de taille : comme nous avons choisi un facteur, il faut se rendre dans Propriétés- → Général pour la couche mnt.pente.decoupe et multiplier le nombre de Colonnes et de Lignes pour obtenir les valeurs à renseigner comme Largeur et Hauteur , respectivement.
- Valider : le traitement ne devrait pas être très long (10 secondes par exemple), mais dépend du nombre de pixels traités.
Pour finir, nous allons devons découper ce résultat sur la surface du boulevard afin de produire sur la carte un effet d’ombrage :
- Ouvrir l’outil : Raster- → Extraction- → Découper...
- Choisir le Raster source : mnt.pente.decoupe.reechantillon.tif
- Choisir le Fichier en sortie : mnt.pente.decoupe.reechantillon.bvd.tif
- Choisir la couche de masquage : troncon_route.buffer
- Inutile d’activer Créer une bande de transparence , une valeur no data suffira pour indiquer les pixels transparents
- Valider puis désactiver mnt.pente.decoupe.reechantillon.tif et remonter la nouvelle couche mnt.pente.decoupe.reechantillon.bvd.tif sur le dessus
On observe que les nuances de gris changent après chaque opération : c’est normal car à l’ajout de la nouvelle couche, QGIS détermine un style en niveau de gris de noir à blanc, linéairement étalonné entre les valeurs minimale et maximale du raster. Quand ces valeurs changent, le dégradé change. Nous aborderons plus loin ces aspects de représentation.
Classification
La classification consiste à convertir les valeurs en classes. On remplace une valeur numérique par le numéro de la classe à laquelle elle appartient.
L’exemple le plus simple est la classification linéaire en N classes, d’après les valeurs minimales et maximales. Par exemple, pour faire 3 classes sur des valeurs comprises entre 0 et 300, on établit :
- de 0 à 100 : classe 1
- de 100 à 200 : classe 2
- de 200 à 300 : classe 3
La classification n’est pas toujours linéaires. Elle peut se baser sur une répartition égale (autant de points dans chaque classe). Elle peut aussi suivre une autre logique.
Une des manières de formaliser cela est de définir une expression pour chaque classe : un pixel est classifié selon l’expression qui est évaluée à VRAI .
Examples d’application :
- Repérer les terrains ensoleillés à une certaine heure, pour une certaine pente
- Classifier les altitudes en étages déterminés
