Performance et limites des logiciels de traitement d’images satellitaires dans le contexte ouest-africain : une comparaison entre ENVI, ERDAS Imagine et Orfeo ToolBox (OTB)

Abstract

Cet article présente une analyse comparative de trois logiciels majeurs de télédétection (ENVI, ERDAS Imagine et Orfeo ToolBox) utilisés pour la classification supervisée d’images satellitaires dans le cadre de la cartographie de l’occupation du sol et d’utilisation des terres. L’objectif est d’évaluer leurs performances respectives en tenant compte des approches méthodologiques, des fonctionnalités, ainsi que des avantages et limites de chaque outil au Mali. La méthodologie repose sur une double approche combinant une revue de la littérature et une analyse expérimentale basée sur le traitement d’images Landsat 8 OLI acquises en 2024 et appliquées à la commune de Doumanaba, dans la région de Sikasso (Mali). La classification supervisée a été réalisée à l’aide de l’algorithme du maximum de vraisemblance sous ENVI et ERDAS Imagine, et de l’algorithme Support Vector Machine (SVM) sous OTB. L’évaluation de la précision des résultats s’appuie sur les matrices de confusion, la précision globale et l’indice de Kappa. Les résultats mettent en évidence des différences significatives entre les logiciels. OTB se distingue par une meilleure discrimination des classes et une réduction des confusions spectrales, avec une précision globale de 0,94 et un indice de Kappa de 0,91, contre 0,89 et 0,87 pour ERDAS Imagine, et 0,87 et 0,85 pour ENVI. Bien que les trois outils produisent des résultats satisfaisants, OTB apparaît comme le plus performant dans le contexte étudié. Le choix du logiciel dépend des objectifs, des moyens disponibles et de l’expertise de l’utilisateur. OTB est une solution gratuite et efficace pour la cartographie thématique et la recherche scientifique.   This article presents a comparative analysis of three major remote sensing software packages (ENVI, ERDAS Imagine, and Orfeo ToolBox) used for supervised classification of satellite imagery in the context of land use and land cover mapping. The objective is to assess their respective performance by considering methodological approaches, functionalities, as well as the advantages and limitations of each tool. The methodology is based on a dual approach combining a literature review and an experimental analysis using Landsat 8 OLI imagery acquired in 2024 and applied to the municipality of Doumanaba in the Sikasso region (Mali). Supervised classification was carried out using the Maximum Likelihood algorithm in ENVI and ERDAS Imagine, and the Support Vector Machine (SVM) algorithm in OTB. Classification accuracy was evaluated using confusion matrices, overall accuracy, and the Kappa index. The results reveal significant differences among the software packages. OTB stands out for its superior class discrimination and reduced spectral confusion, achieving an overall accuracy of 0.94 and a Kappa index of 0.91, compared to 0.89 and 0.87 for ERDAS Imagine, and 0.87 and 0.85 for ENVI. Although all three tools produced satisfactory results, OTB proved to be the most effective in the study context. The choice of software depends on the objectives, available resources, and user expertise. OTB is a free and efficient solution for thematic mapping and scientific research