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Cette carte présente la classification de l’occupation du sol dans la vallée d’Annapolis, en Nouvelle-Écosse, à partir des images Landsat 8 de l’USGS. La classification met en évidence les principaux types d’occupation du sol, notamment les zones urbaines, les zones herbacées, les forêts, les terres dénudées et les plans d’eau, offrant un aperçu des paysages agricoles et de la diversité écologique de la région.

Le projet a utilisé des techniques avancées de traitement d’images dans Catalyst Professional (anciennement PCI Geomatica) et des analyses spatiales dans ArcGIS Pro. La mise en page comprend une carte de la zone d’étude, une vue satellite en médaillon et une légende détaillée, mettant en avant la diversité des modes d’utilisation des sols dans la région et facilitant l’interprétation.

Photogrammétrie numérique : Cartographie de Bridgewater, Nouvelle-Écosse

• Logiciel utilisé : Erdas Imagine
  
• Centre des sciences géographiques, 2021
  
• Lawrencetown, Nouvelle-Écosse, Canada

Ce projet explore l’utilisation de la photogrammétrie aérienne pour générer des modèles numériques d’élévation (MNE) précis pour la région de Bridgewater. À travers des ajustements minutieux de blocs comprenant 45 photographies aériennes, les orientations internes et externes ont été établies afin d’aligner les images. Des points homologues et des points de contrôle ont été générés et évalués pour affiner les relations spatiales entre les images superposées.

La production du MNE a combiné des techniques photogrammétriques automatisées et une interpolation par points massifs, avec des résultats comparés aux ensembles de données provinciaux existants pour valider leur précision. La mosaïque finale intègre les données d’élévation et de couleur, produisant une représentation harmonieuse de la topographie de Bridgewater, fusionnant la science spatiale et la clarté visuelle.

Ce projet utilise des techniques de SIG et de télédétection pour identifier les emplacements optimaux pour l'installation de panneaux solaires dans le quartier Mile-End de Montréal. Des données LiDAR haute résolution et des ensembles de données sur les empreintes de bâtiments ont été analysés afin d'évaluer le potentiel de rayonnement solaire, en tenant compte de facteurs tels que l'élévation des bâtiments, l'inclinaison des toits et les variations saisonnières de l'ensoleillement.

L'analyse solaire a été réalisée à l'aide de l'outil Solar Radiation d'ArcGIS Pro, qui calcule l'insolation totale sur les toits des bâtiments. Des paramètres tels que la latitude, les variations saisonnières de la lumière solaire et les effets d'ombrage ont été intégrés à l'analyse, permettant une identification précise des zones offrant le plus fort potentiel énergétique solaire. Cette modélisation détaillée soutient la planification énergétique efficace en mettant en évidence les toits les mieux adaptés à l'installation de panneaux solaires.

Le flux de travail, développé avec le ModelBuilder d'ArcGIS Pro, optimise l'analyse en automatisant des processus tels que l'extraction des empreintes de bâtiments et le calcul de l'insolation solaire. Cette étude fournit des informations précieuses pour l'aménagement urbain, en promouvant des initiatives énergétiques durables dans les zones industrielles et résidentielles.

Traitement avancé des images numériques : Identification des emplacements optimaux pour les panneaux solaires dans le Mile-End, Montréal, Québec

• Logiciel utilisé : ArcGIS Pro
  
• Centre des sciences géographiques, 2021
  
• Lawrencetown, Nouvelle-Écosse, Canada

Ce projet examine l’impact de la sécheresse sur le cœur agricole de la Californie en utilisant des techniques de télédétection. En analysant les images Landsat 8, des composites en fausses couleurs et l’Indice de Différence Normalisé de l'Humidité (NDMI) ont été utilisés pour évaluer la santé de la végétation et le stress hydrique dans les vallées de San Joaquin et de Salinas.

Les rapports de bandes mettent en évidence les zones où la végétation montre des signes de stress dû à la sécheresse, facilitant la distinction entre les cultures en bonne santé et celles nécessitant une irrigation. Le NDMI quantifie davantage les niveaux d'humidité dans la végétation, révélant des schémas de pénurie d'eau. Cette étude met en lumière la vulnérabilité des cultures à forte consommation d’eau et la nécessité de pratiques agricoles durables face aux changements climatiques.

Traitement avancé des images numériques : Surveillance des cultures à forte consommation d’eau en Californie

• Logiciels utilisés : Catalyst Professional + ArcGIS Pro
  
• Centre des sciences géographiques, 2021
  
• Lawrencetown, Nouvelle-Écosse, Canada

Ce projet a appliqué des techniques de classification supervisée pour analyser l’occupation du sol dans la région d’Halifax. À l’aide d’images satellites et de modèles numériques de surface (MNS), la classification a identifié les principaux types d’occupation du sol, notamment les bâtiments, les zones herbacées, les zones résidentielles, les routes, les couverts arborés et les plans d’eau. L’indice de végétation par différence normalisée (NDVI) et les données d’élévation de surface ont été intégrés pour évaluer la santé de la végétation et les caractéristiques topographiques.

Le projet illustre l’utilisation de méthodes de télédétection supervisée pour créer une vue d’ensemble détaillée des paysages urbains et naturels. Les résultats soutiennent la prise de décisions éclairées en matière de planification urbaine et de gestion environnementale.

Travail sur le terrain : Points de contrôle du relevé LiDAR à Middleton

• Logiciels utilisés : Catalyst Professional + ArcGIS Pro
  
• Centre des sciences géographiques, 2021
  
• Lawrencetown, Nouvelle-Écosse, Canada

Cette carte de référence accompagne un rapport de relevé, visualisant les emplacements des points de contrôle de la précision verticale (VVA) et non verticale (NVA) pour un relevé LiDAR réalisé à Middleton. La carte fournit un contexte spatial essentiel pour le relevé, superposant les points de contrôle sur des images haute résolution afin de garantir la clarté et l’alignement avec les caractéristiques géographiques.

Conçue avec précision, cette carte soutient l’analyse et la validation de la précision des données LiDAR en identifiant les sites spécifiques où des mesures de terrain ont été effectuées. Elle constitue un outil critique pour assurer la qualité des données et valider l’efficacité des méthodes de relevé.

Ce projet vise à cartographier l'étendue des cyanobactéries Arthrospira dans le lac Natron, en Tanzanie, à l'aide d'images satellites Landsat améliorées. Arthrospira est responsable des teintes rouges et orangées caractéristiques du lac et constitue une source alimentaire essentielle pour les flamants nains. L'étude a utilisé des techniques avancées de traitement d'images, notamment l'analyse de bandes spectrales et des améliorations personnalisées, pour distinguer les cyanobactéries des eaux environnantes et de la végétation. Les résultats ont révélé des schémas de distribution des cyanobactéries, offrant des perspectives sur leur importance écologique et leur vulnérabilité face à des menaces environnementales, comme l'exploitation de la soude. Ce travail met en avant le potentiel de la télédétection pour surveiller les écosystèmes sensibles et propose une alternative efficace au travail de terrain traditionnel tout en soutenant une gestion durable des ressources.

Traitement avancé des images numériques: Identification des cyanobactéries dans le lac Natron, Tanzanie

• Logiciel utilisé : Catalyst Professional
  
• Centre des sciences géographiques, 2021
  
• Lawrencetown, Nouvelle-Écosse, Canada