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Les images thermiques

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Transfert radiatif

1. Émission du rayonnement par les objets

2. Rayonnement secondaire par l’atmosphère réfléchi par la surface

3. Passage par l’atmosphère

4. Détection

2

1

3a

3b

4b

4a

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1. Émission du RÉM

• Tout objet à une température supérieure au zéro absolu émet du RÉM

• Pour étudier l’émission nous avons recours à un objet idéalisé: le corps noir

• Un corps noir a la propriété d’absorber toute l’énergie reçue par une source externe et de l’émettre à l’espace ambiant d’une façon isotrope

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• Loi de Planck : exitance spectrale [W m-2 µm-1]

où c1 = 3,742 x 10-16 [W m2]

c2 = 1,439 x 10-2 [m K]T = la température cinétique du corps noir (en K)

• Loi de Stefan-Boltzman

Corps noir à une Température T (K) Densité du flux total émis:M = T4 [ W m-2]

où = la constante de Stefan-Boltzmann=5,669 x 10-8 [W m-2 K-4]• La loi de déplacement de Wien Longueur d’onde du pic d’émission d’un corps noir à une Température

T (K)

C = 2898 [μm K]

1. Émission du corps noir: les lois physiques

1exp

1

2

51

Tc

cM

T

Cmax

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Rayonnement émis

• Rayonnement spectrale émis par divers corps noirs incluant la terre et le soleil. Calculs – Loi de Planck

• Selon la loi de S.-B. T croissant donc M croissant

• Selon la loi de Wien T croissant donc longueur d’onde du pic d’émission décroissant

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Émission vs température: exemple

Une ampoule éteinte [à une température ambiante de 27°C (300 Kelvin)] n’émet pasdu rayonnement visible, tandis qu’une ampoule dont l’élément est chauffé à 677°C (950 Kelvin) émet la plupart de son énergie dans l’infrarouge moyen et un tout petit peu dans le visible (lumière rouge). Une ampoule incandescente [2223°C (2500 Kelvin)] donne une lumière orangée jaune, bien que seulement 10% de son énergie est émis dans le visible, le reste est émis dans l’infrarouge, et perçu par nous comme de la chaleur

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Loi de Wien: exemples

où C = 2898 [μm K]

T

Cmax μm

un feu de forêt à 800 K alors pic d’émission à 2898/800 3,6 μm

le soleil est à 6000 K environ alors pic d’émission à 2898/5700 0,5 μm

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1. Émission d’un corps noir

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

0 5 10 15 20 25

Longueur d'onde (mm)

Exi

tan

ce s

pec

tral

e (W

/m²/

mm

)

T = + 50 C

T = + 20 C

T = 0 C

T = - 20 C

T = - 50 C

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1. Émission par les objets terrestres

• Les objets terrestres ne sont pas de corps noirs; la quantité du rayonnement émis par longueur d’onde est moindre de celle prescrit par la loi de Planck.

• Pour décrire leur émission on introduit une quantité, l’émissivité, qui nous indique la différence entre l’exitance spectrale de l’objet réel et celle du corps noir à la même température cinétique:

TM

TM

cn

cr

,

,

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1. Émission par les objets terrestres

• L’émissivité toujours <1 • Si l’émissivité demeure

constante peu importe la longueur d’onde nous disons que l’objet se comporte comme un corps gris

• La majorité des objets terrestres ont plutôt une émissivité variable selon la longueur d’onde, on parle alors d’un radiateur sélectif

Échantillon de calcaire; sa surface

fait 10 cm2

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1. Émission par les objets terrestres

• Émissivité spectrale d’un corps noir, d’un corps gris et d’un radiateur sélectif hypothétique

• Exitance spectrale d’un corps noir, d’un corps gris et d’un radiateur sélectif hypothétique à la même température cinétique

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1. Émission par les objets terrestres: exemples

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Valeurs de l’émissivité dans la bande spectrale 8-14 µm

Matériaux de surface Émissivité Asphalte et goudron (revêtement de chaussée)

0,93-0,97

Bardeaux d’asphalte (toitures) 0.96-0.97 Ciment 0,71-0,90 Gravier 0,92 Aluminium 0,05 Tôle ondulée 0,13-0,28 Acier galvanisé 0,96 Acier galvanisé oxydé 0,80 Cuivre 0,96 Arbres, arbustes et herbage (verts) 0,97-0.99 Herbage sec 0,93 Milieux humides 0,95-0,99 Sol à nu 0,92 Eau claire 0,98 Eau turbide 0,96

Émissivités de surface (compilation de plusieurs publications)

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1. Émission par les objets terrestres: une première conclusion

• L’exitance spectrale d’un corps réel dépend de sa température cinétique, et de son émissivité à la longueur d’onde examinée.

• En termes pratiques: si l’on mesure l’exitance spectrale d’un objet on peut déduire sa température cinétique seulement si l’on connaît son émissivité spectrale.

• Est-ce donc possible d’utiliser un capteur de télédétection pour estimer la température des objets au sol? Pour répondre à cette question reprenons les choses du début

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Le cycle diurne des températures

• Comme le soleil est la source principale du rayonnement qu’un corps gris puisse absorber, les températures des objets suivent le cycle diurne de l’apport énergétique du soleil à la surface, mais chacun à son propre rythme selon sa composition, sa densité, le taux d’humidité etc.

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Le cycle diurne des températures

• Avant le lever du soleil, l’air (1), la végétation- les Ohias (sorte d’arbre en Hawaï) (2), la route (3) et le basalte ancien (4) gardent une température uniforme. Dès l’aube, vers 7 heures, l’air, la route et le basalte marquent une augmentation rapide de leur température par réchauffement; la reprise de l’activité biologique des plantes se manifeste par un accroissement de leur température suivie d’un palier.

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Le cycle diurne des températures

• Un autre exemple: observations in situ

0 4 8 12 16 20 24

50

Sable

Pré

Forêt

Lac

Périodes decroissement

40

30

20

10

0

C

Heure

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Le rôle de l’atmosphère

• Similaire aux images du rayonnement solaire réfléchi (vapeur d’eau importante comme absorbeur + moindres les effets de brume atmosphérique)

• Les nuages objets opaques

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Les capteurs• Balayeurs à

époussette

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Les images du rayonnement émis: exemples

Mono-spectrale: Landsat-7 ETM6 : résolution spatiale 60 m x 60 m (Attention Landsat-5 TM6 120 m x 120 m)

IRT

po

nse

sp

ect

rale

re

lativ

e

Longueur d'onde (nm)

Sensibilité spectrale

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Exemple d’une thermographie de nuit par Landsat

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ASTER (satellite TERRA) - un exemple d’un système de capteurs polyvalent

Infrarouge thermique 5 bandes spectrales

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ASTER-TIR: 5 bandes à une résolution de 90 m x 90 m

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Les images du rayonnement émis: les images TIR (5 bandes) d’ASTER

ASTER: VIS IRT

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Illustrations

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Différents objets

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Les objets fantômes

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Le relief

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Pollution thermique des milieux aquatiques

Centrale nucléaire Salem sur les rives de Delaware

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émissaire

Baie à protéger

Est que le panache thermique peut causer de dommages à la baie?

-Mouvement de la marée

- Une hausse de la température de l’eau à l’intérieur de la Baie > 10 C n’est pas tolérable

Marée ascendante

Marée basse

Marée descendante

Marée haute

8:00 h

5:59 h

14:20 h

10:59 h

Thermographies prises par le capteur aéroporté DEADALUS en hiver (deux jours consécutives)

Centrale thermique

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Pollution thermique des milieux aquatiques

Centrale nucléaire Salem sur les rives de Delaware

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Applications - Exemple 1: Pollution thermique des milieux aquatiques

Image thermique réorientée (corrections géométriques) et mise à la même échelle que l’image couleur

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Urbanisation Changement de l’environnement thermique

• Imperméabilisation

• Matériaux peu réfléchissant du

rayonnement solaire

• Couvert végétal déficient

ÎLOTS DE CHALEUR

Arnfield J.A., 2003, Two Decades of Urban Climate Research: a Review of Turbulence, Exchanges of Energy and Water, and the Urban Heat Island, International Journal of Climatology, 23: 1–26

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Urbanisation Changement du régime local des vents

• Rugosité de surface

• Canyons urbains

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Changements climatiques Changements du régime local des pluies

• Orages plus fréquents et plus intenses pendant l’été

+

imperméabilisation

• Risques d’inondations ↑

• Pollution: cours d’eau + nappe phréatique ↑

Changnon SA., Westcott NE., 2002, Heavy rainstorms in Chicago: increasing frequency, altered impacts, and future implications, Journal of the American Water Resources Association, 38:1467-1475. Diem J.E., 2008, Detecting summer rainfall enhancement within metropolitan Atlanta, Georgia USA, Int. J. Climatol. 28: 129–133.

Chester A., Gibbons C.J., 1996, Impervious surface coverage, Journal of American Planning Association, 62 (2): 243-258.

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ÎLOTS DE CHALEUR URBAINS

Les milieux urbains modifient les processus physiques dans la plus basse couche de l’atmosphère par la création des îlots de chaleur urbains. Dans les villes, les surfaces naturelles sont remplacées par des surfaces artificielles avec des propriétés thermiques différentes. Souvent ces surfaces ont une plus grande capacité d’emmagasiner l’énergie solaire qui restituent par la suite à l’air (chaleur sensible) en faisant ainsi monter sa température de 2-10 degrés plus haut par rapport aux milieux environnants.

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Progression des îlots de chaleur avec la minéralisation de l’espace

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Étude « Biotopes » U.deM. + UQAM …

10:00 a) Juin 2001

10

15

20

25

30

35

40

45

50

b) Juillet 2001

10

15

20

25

30

35

40

45

50

c) Août 2001

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Température de l’air

Température de l’air

Température de l’air

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Exemple

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Extraits de l’image Landsat

Carte d’occupation du sol

Rouge PIR IRT

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1. On ne fait rien

•Étape 1: valeurs numériques en luminances mesurées dans l’infrarouge thermique

112MIN

MINMAX

MINMAXMINSAT msrWmL

VNVN

LL*)VNVN(L m

Image utilisée

Bande MAXL MINL MAXVN MINVN

IRT (ETM+6) 12.696 5.346 190 58

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1. On ne fait rien

•Étape 2: luminances en températures apparentes (image utilisée dans le labo)

273

L09.666

1ln

71.1282T

SAT

SAT

(en degrés Celsius)

Cette équation est une approximation de la loi de Planck qui tient compte du fait que la luminance est mesurée dans un intervalle de longueurs d’ondes (bande spectrale) et non pas dans une seule longueur d’onde.

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2. Approche empirique

• Étape 1: On va sur le terrain et on mesure la température à des endroits précis selon un plan d’échantillonnage approprié

• Étape 2: On localise ces endroits sur l’image et on extrait la Valeur numérique

• Étape 3: On établi une relation entre VN et température (analyse de régression) que l’on applique par la suite sur l’ensemble des pixels de l’image

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2. Approche empirique

Exemple: un dépotoir de neige

Extrait ETM+6 rééchantillonnées à 30 m

VN T

VN

T

T = a VN + b

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3. Approche suivie dans le labo

Idée générale•Imagerie thermique températures des objets relation intime avec la température de l’air indication sur les sites potentiels d’îlots de chaleur• Imagerie multispectrale indices de végétation localiser les surfaces avec un couvert végétal déficient verdissement contrer les îlots de chaleur•But du laboratoire prouver que les températures de surface sont intimement liées à la couverture végétal

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3. Approche suivie dans le labo

•Étape 1: valeurs numériques en luminances mesurées dans l’infrarouge thermique

112*)(

msrWmLVNVN

LLVNVNL MIN

MINMAX

MINMAXMINSAT m

Image utilisée dans le laboratoire

Bande MAXL MINL MAXVN MINVN

IRT (ETM+6) 12.696 5.346 190 58

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Valeurs numériques en températures

•Étape 2 (optionnelle): luminances en températures apparentes

273

L09.666

1ln

71.1282T

SAT

SAT

(en degrés Celsius)

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Valeurs numériques en températures

•Étape 3: luminances apparentes en luminances au sol

ATM

ATMSATSOL T

LLL

Transmittance atmosphérique

Luminance atmosphérique

Image utilisée dans le laboratoire

Bande ATML ATMT

IRT (ETM+6) 1.02 0.86

Application d’un modèle atmosphérique

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Valeurs numériques en températures

•Étape 4 (optionnelle): luminances au sol en températures

27309.666

1ln

71.1282

SOL

SOL

L

T

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Valeurs numériques en températures

•Étape 5: luminances au sol en luminance des objets

Émissivité

Luminance du ciel

Image utilisée dans le laboratoire

CIELSOLOBJET

L*)1(LL

CIELLBande

IRT (ETM+6) 1.71

Application d’un modèle atmosphérique

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Valeurs numériques en températures

•Étape 6: luminances des objets en températures des objets

27309.666

1ln

71.1282

OBJETS

SOL

L

T

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Valeurs numériques en températures

• Comment opérer sans aucune connaissance de l’émissivité? Méthodes approximatives …

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Estimation de l’émissivité

•Méthode 1 classes des matériaux on assigne une valeur par défaut par classe des matériaux•Méthode 2 on calcule l’indice de végétation et on assigne une valeur d’émissivité en fonction de l’indice de végétation

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Méthode 1: Classification

• On cherche des sites d’entraînement pour les classes suivantes: 1) bâti avec couvert végétal dense (ex. Ville Mont-Royal); 2) bâti avec couvert végétal modéré; 3) bâti avec couvert végétal faible; 4) surfaces dénudées brillantes (visible); 5) végétation; 6) eau

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Méthode 1: Classification• On utilise ces sites pour séparer l’espace

spectrale (toutes les bandes sauf thermique) en domaines de chaque classe selon les principes du classificateur par distance minimale

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Méthode 1: Classification• On attribue les valeurs par défaut pour

l’émissivité par classe: 1) 0.96; 2) 0.93; 3) 0.91; 4) 0.88; 5) 0.985; 6) 0.97

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Méthode 2: indice de végétation

•Étape 1: valeurs numériques en luminances mesurées pour les bandes spectrales du rouge et du PIR

112*)(

msrWmLVNVN

LLVNVNL MIN

MINMAX

MINMAXMINSAT m

Biais10

marge de 5%

Gain élevée Gain faible

L sat L satLuminancespectrale, L

0

15

255

Gain élevé

Gain faible

Niv

eau

de g

ris

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Valeurs numériques en réflectances

•Étape 1: un exemple bande rouge image Landsat utilisée au laboratoire

112MIN

MINMAX

MINMAXMINSAT msrWmL

VNVN

LL*)VNVN(L m

112SAT msrWm322.36)302.1(

0255)302.1(6.158

*)060(L m

Bande MAXL MINL MAXVN MINVN

Rouge (ETM+3) 158.600 -1.302 255 0 PIR (ETM+4) 235.000 -4.500 255 0

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Valeurs numériques en réflectances

•Étape 2: luminances en réflectances apparentes

)sin(ELE

L

SOL

SATSAT

Bande SOLE (calculée

pour la date d’acquisition de l’image)

Élévation solaire= 610.93 Donc sinus

Rouge (ETM+3) 1459.637 PIR (ETM+4) 982.502

0.882

Esol = éclairement solaire hors atmosphère

Image utilisée dans le laboratoire

12 mWm m

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Valeurs numériques en réflectances

•Étape 3: Réflectances apparentes en réflectances au sol

ATM

ATMSATSOL T

Bande ATM ATMT

Rouge (ETM+3) 0.023 0.777 PIR (ETM+4) 0.015 0.872

Image utilisée dans le laboratoire

Réflectance atmosphérique

Transmittance atmosphérique

Utilisation d’un modèle atmosphérique

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Exemple 1: arbres

• Valeur numérique rouge = 35• Luminance satellite =20,65 W m-2 sr -1 μm-1

• Réflectance satellite = 0,050• Réflectance au sol =0,035

• Valeur numérique PIR =134

• Luminance satellite =121,35 W m-2 sr -1 μm-1

• Réflectance satellite = 0,439

• Réflectance au sol =0,487

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Exemple 2: béton

• Valeur numérique rouge = 189• Luminance satellite =117,21 W m-2 sr -1 μm-1

• Réflectance satellite = 0,286• Réflectance au sol =0,338

• Valeur numérique PIR =92

• Luminance satellite =81,91 W m-2 sr -1 μm-1

• Réflectance satellite = 0,267

• Réflectance au sol =0,323

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Exemple 3: eau claire

• Valeur numérique rouge = 29• Luminance satellite =16,88 W m-2 sr -1 μm-1

• Réflectance satellite = 0,041• Réflectance au sol =0,023

• Valeur numérique PIR =12

• Luminance satellite =6,77 W m-2 sr -1 μm-1

• Réflectance satellite = 0,025

• Réflectance au sol =0,011

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Estimation de l’indice de végétation NDVI

•Étape 4: Calcul du NDVI

ROUGEPIR

ROUGEPIRNDVI

Valeurs négatives si rouge > PIR

Valeurs zéro si rouge = PIR

Valeurs positives si rouge< PIR0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0

Longueur d'onde (mm)

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

Réf

lect

ance

Alluminium

Asphalte

Béton

Cuivre

Conifères

Feuillus

Herbe

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Exemple 1: arbres

Calcul directement par les valeurs numériques

•NDVI = (134 -35)/(134+35) = 0,60

• NDVI = (121,35-20,65)/(121,35+20,65) = 0,71

•Calcul via les réflectances

• NDVI = (0,439-0,050)/(0,439+0,050) = 0,80

• NDVI = (0,487-0,035)/(0,487+0,035) = 0,87

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Image NDVI

Carte d’occupation du sol

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Calcul approximatif de l’émissivité

• On localise les pixels d’eau en seuillant l’histogramme du PIR

• Seuil réflectance <0.1• On attribue aux pixels

d’eau une valeur approximative de 0,97

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Calcul approximatif de l’émissivité

• On localise les pixels sans couvert végétal

• Seuil NDVI <0.15• On attribue aux pixels

une valeur approximative de 0,88

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Calcul approximatif de l’émissivité

• On localise les pixels avec couvert végétal partiel

• 0.15<= NDVI <0.7• On attribue aux pixels

une valeur selon l’équation suivante:

)NDVIln(*05.000.1

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Calcul approximatif de l’émissivité

• On localise les pixels avec fort couvert végétal

• NDVI >=0.7• On attribue aux pixels

une valeur approximative de 0.985

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Calcul approximatif de l’émissivité: résultat final

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Analyse températures

Carte d’occupation du sol

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Analyse des températures

Carte d’occupation du sol

Habitation faible densité Centre commercial

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Relation températures - couvert végétal

0

10

20

30

40

50

60

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

NDVI

Tem

pér

atu

res

(C)

y = -25,21x + 48,804

R2 = 0,9625

0

10

20

30

40

50

60

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

NDVI

Tem

pér

atu

res

(C)

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