{"title":"Brief note on using geomatics to study land-cover change in the Tarai since the 1950s","authors":"J. Picard","doi":"10.4000/ebhr.1546","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"This note addresses the use of geomatics for studying the changes in land-cover in the Tarai since the 1950s. The author explains the main principles of geomatics (for social scientists) and shows how certain geomatic methods contribute to addressing this theme. After a presentation of the inventory of sources – digitized maps and Landsat and Spot satellite images for the most part – the methodology is explained. The latter is based on the integration into a small geographic information system (GIS), of various finely reworked, georeferenced maps, both raster and vector, that ultimately show land-cover in the Tarai on various scales and at different periods. These maps can be the result of satellite-image classifications using various remote-sensing techniques, and in particular pixel-supervised classifications used here and which identify spatial objects based on their known spectral signatures. However, while our land-cover classifications are fairly accurate at district level, they are less accurate at local level. Indeed, it is difficult to individualise and map small objects by pixel classification, such as rural dwellings in the Tarai that can be mistaken for bare or harvested fields, even on images of a very high spatial resolution. The use of manual vectorisation of these small space objects partly compensates for these inaccuracies. Cette note concerne l’utilisation de la géomatique pour étudier les changements dans l’occupation du sol dans le Téraï depuis les années 1950. L’auteur explique les principes fondamentaux de la géomatique (à destination de chercheurs en sciences sociales) et montre l’apport de certaines méthodes géomatiques utilisées pour ce thème. Après l’inventaire des sources, cartes digitalisées et images satellite Landsat et Spot pour la plupart, la méthodologie est exposée. Cette dernière repose sur l’intégration dans un petit système d’information géographique (SIG) de cartes géoréférencées diverses, raster et vecteur, retravaillées finement qui montrent au final l’occupation du sol dans le Téraï à différentes échelles et périodes. Ces cartes peuvent être le résultat de classifications d’images satellite avec diverses techniques de télédétection, en particulier les classifications supervisées pixel utilisées ici et qui identifient les objets spatiaux grâce à leurs signatures spectrales connues. Cependant, si nos classifications montrant l’occupation du sol sont assez précises à l’échelle du district, elles le sont moins à l’échelle locale. En effet, il est difficile d’individualiser et de cartographier des objets de petite taille par classification pixel, comme les habitations rurales du Téraï qui peuvent se confondre avec des champs nus ou moissonnés, même sur des images à très haute résolution spatiale. Le recours à la vectorisation manuelle de ces petits objets spatiaux pallie en partie ces imprécisions.","PeriodicalId":356497,"journal":{"name":"European Bulletin of Himalayan Research","volume":"52 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-07-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"European Bulletin of Himalayan Research","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.4000/ebhr.1546","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
This note addresses the use of geomatics for studying the changes in land-cover in the Tarai since the 1950s. The author explains the main principles of geomatics (for social scientists) and shows how certain geomatic methods contribute to addressing this theme. After a presentation of the inventory of sources – digitized maps and Landsat and Spot satellite images for the most part – the methodology is explained. The latter is based on the integration into a small geographic information system (GIS), of various finely reworked, georeferenced maps, both raster and vector, that ultimately show land-cover in the Tarai on various scales and at different periods. These maps can be the result of satellite-image classifications using various remote-sensing techniques, and in particular pixel-supervised classifications used here and which identify spatial objects based on their known spectral signatures. However, while our land-cover classifications are fairly accurate at district level, they are less accurate at local level. Indeed, it is difficult to individualise and map small objects by pixel classification, such as rural dwellings in the Tarai that can be mistaken for bare or harvested fields, even on images of a very high spatial resolution. The use of manual vectorisation of these small space objects partly compensates for these inaccuracies. Cette note concerne l’utilisation de la géomatique pour étudier les changements dans l’occupation du sol dans le Téraï depuis les années 1950. L’auteur explique les principes fondamentaux de la géomatique (à destination de chercheurs en sciences sociales) et montre l’apport de certaines méthodes géomatiques utilisées pour ce thème. Après l’inventaire des sources, cartes digitalisées et images satellite Landsat et Spot pour la plupart, la méthodologie est exposée. Cette dernière repose sur l’intégration dans un petit système d’information géographique (SIG) de cartes géoréférencées diverses, raster et vecteur, retravaillées finement qui montrent au final l’occupation du sol dans le Téraï à différentes échelles et périodes. Ces cartes peuvent être le résultat de classifications d’images satellite avec diverses techniques de télédétection, en particulier les classifications supervisées pixel utilisées ici et qui identifient les objets spatiaux grâce à leurs signatures spectrales connues. Cependant, si nos classifications montrant l’occupation du sol sont assez précises à l’échelle du district, elles le sont moins à l’échelle locale. En effet, il est difficile d’individualiser et de cartographier des objets de petite taille par classification pixel, comme les habitations rurales du Téraï qui peuvent se confondre avec des champs nus ou moissonnés, même sur des images à très haute résolution spatiale. Le recours à la vectorisation manuelle de ces petits objets spatiaux pallie en partie ces imprécisions.