Vegetation indices calculated using Landsat satellite images and GRASS GIS for environmental mapping of the Cape Town region, South Africa
Exploitation d'images satellitaires Landsat de la région du Cap (Afrique du Sud) pour le calcul et la cartographie d'indices de végétation à l'aide du logiciel GRASS GIS
Résumé
The development of the programming techniques and scripting languages integrated in GIS, facilitated satellite image processing for obtaining information from the remote sensing data. In this paper, the effectiveness of integration of space observation multi-temporal data with scripting techniques is demonstrated with an example from South Africa. Four Landsat images covering the coastal region of Cape Town were acquired from the USGS for years 2016, 2018, 2021 and 2023. Their processing enabled the calculation of four vegetation indices using 'i.vi' module of GRASS GIS: DVI, NDVI, SAVI and CI. The index values were mapped for each of the processed images. These maps reflect changes in land use since 2016, such as deforestation and expansion of agricultural land.
Le développement de techniques de programmation et de langages de script intégrés aux SIG a amélioré le traitement des images satellitaires pour obtenir des informations spatiales à partir des données de télédétection. Dans cet article, l'efficacité de l'intégration des données multi-temporelles d'observation spatiale avec des techniques de script est démontrée à travers un exemple pris en Afrique du Sud. Quatre images Landsat couvrant la région côtière du Cap ont été acquises auprès de l'USGS pour les années 2016, 2018, 2021 et 2023. Leur traitement a permis le calcul de quatre indices de végétation à l'aide du module 'i.vi' de GRASS SIG : DVI, NDVI, SAVI et CI. Les valeurs des indices ont été cartographiées pour chacune des images traitées. Ces cartes traduisent les changements de l'occupation du sol depuis 2016, notamment la déforestation et l'expansion des terres agricoles.
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