Transformée de Hough et détection de linéaments sur images satellitaires et modèles numériques de terrain
Unité de Géomatique, Dépt de Géographie, Université de Liège, Liège, Belgique
Unité de Géomatique, Dépt de Géographie, Université de Liège, Liège, Belgique
Résumé
Une méthode basée sur la transformée de Hough a été développée pour la reconnaissance de linéaments et appliquée au résultat de détecteurs de limite. Après un test de contrôle des performances sur une image bien structurée, un parcellaire régulier de Hesbaye, elle a été appliquée à une image Landsat TM5 et un modèle numérique de terrain des massifs montagneux des Cima d’Asta et des Lagorai dans les Dolomites. Les résultats obtenus sur ces deux types de données spatiales sont comparés entre eux et à la structure géologique de la région. Leurs avantages et inconvénients respectifs sont discutés. La difficulté de reconnaître les structures naturelles et la problématique de l’échelle spatiale de la reconnaissance sont montrées. Les limites du programme implémenté sont analysées. Il est opérationnel mais l’efficacité du détecteur de limites est déterminante et la technique de normalisation permettant les traitements zonaux produit des effets biaisant le calcul des fréquences qui ne sont pas maîtrisés.
Abstract
A method based on the Hough transform was developed for the recognition of features. It was applied to the result of edge detectors. After a control of the performances on a well structured cropfield image of the Hesbaye, it was applied to Landsat TM5 image and a digital terrain model of the mountainous area of Cima d’Asta and the Lagorai in the Dolomites. The results obtained on both kinds of spatial data are compared between them and with the geological structure of the area. Their respective advantages and disadvantages are discussed. The difficulty in recognizing the natural structures and the problem of the spatial scale of the recognition are shown. The limits of the implemented program are analyzed. It is operational but the effectiveness of the edge detector used is essential and the frequency normalization technique allowing the zonal processing produces uncontrolled errors in the frequency computation.