Analyse des séries temporelles

2.4.2.1. Analyse du profil temporel Sentinel-2

Les réflectances évoluent avec la phénologie de la végétation au cours de l’année, l’information fournie par les images Sentinel-2 ne sera pas la même selon les dates d’acquisition. La figure II.5 montre les profils temporels (presque 3 années) des trois indices spectraux sur le site d’étude. Seul le capteur Sentinel-2A a été utilisé afin de pouvoir comparer l'ensemble du profil sur la même base, Sentinel-2B n'étant disponible qu'à partir de juillet 2017. Les profils sont moyennés sur des polygones de 1 ha en forêt fermée afin de réduire les effets liés à l'hétérogénéité ou à des défauts de recalage des images. 10 polygones ont été digitalisés sur des parcelles de pin maritime, et 10 polygones sur des peuplements de feuillus (majoritairement du chêne dans cette zone des Landes), soit environ 1000 pixels pour chaque classe (feuillus et conifères). Nous remarquons les points suivants :

• Abondance et dates d’acquisition des images différentes selon les années (7 en 2016 dont 4 en août/septembre ; 11 en 2016 dont 4 en avril/mai ; 10 en 2018 dont 6-7 de juillet à septembre).

• On observe bien la phénologie des feuillus, avec une augmentation du NDVI au printemps-été et une baisse à l'automne. Les conifères ont un signal NDVI sans variations saisonnières marquées.

• le NDWI semble être aussi un bon marqueur de différenciation entre conifères et

feuillus, car le cycle est inversé entre les deux classes de forêt.

• Globalement, lorsqu’il y a un cycle visible, on observe deux plateaux en décembre- mars puis en juin-septembre, assez stables dans le temps et entre les années.

Figure II.5 : Profils temporels NDVI, BI et NDWI sur des peuplements de pins maritime (« Conifer ») et de

feuillus (« Broadleaved »), site des Landes.

Les périodes d'acquisition les plus appropriées pour la méthodologie seraient plutôt en été et en hiver d’après la phénologie. Nous choisissons une date en hiver (décembre 2015) et une deuxième en été (août 2016), ce qui permet d'avoir des informations à deux différents stades de phénologie tout en gardant un nombre restreint de primitives. Sur ces peuplements fermés de pin maritime, les différences entre dates ne sont pas très marquées (réflectance et corrélations entre les réflectances et les paramètres forestiers), mais pour garder l'aspect générique de notre méthodologie (application aussi aux feuillus), nous gardons les deux dates.

2.4.2.2. Analyse du profil temporel Sentinel-1

Le signal Sentinel-1 est aussi affecté par la phénologie des arbres et du sous-bois. La figure II.6.a superpose les profils temporels de Sentinel-1 et de Sentinel-2 sur le site d’étude des Landes, toujours avec les peuplements de feuillus et de conifères. Le coefficient de rétrodiffusion VH augmente pendant l’hiver pour les feuillus (+0.05, équivalent à 2-3 dB), tandis que les conifères sont à peu près stables pendant tout l’année. La figure II.8.b montre le profil temporel Sentinel-1 sur des placettes de chêne d’un autre site d’étude dans la forêt d’Orléans, sur lequel nous avons presque 4 ans de profondeur temporelle (seule une année de données Sentinel-1 a été traitée sur le site des Landes). Malgré un fort bruit temporel, l’augmentation de VH l’hiver se vérifie tandis que VV est plus stable (hors bruit). En conséquence, le cycle annuel est très visible sur le ratio VH/VV. Des profils temporels similaires ont été observés dans (Frison et al., 2018), mais cette baisse du signal VH au printemps/été n'est pour l'instant pas expliquée. En effet, la perte des feuilles en hiver devrait plutôt provoquer la baisse de VH en hiver, sauf si le signal VH a une forte composante venant de la rétrodiffusion du sol (à faible angle d'incidence) (Ahern et al., 1993).

(a)

(b)

Figure II.6 : Profils temporels Sentinel-1 VH, VV et le ratio VH/VV. (a) Site d’étude des Landes, avec indices

spectraux pour la comparaison ; (b) autre site d’étude dans la forêt d’Orléans (chênes) avec une plus grande profondeur temporelle.

Les variations temporelles observées dans la figure II.6 peuvent être gênantes pour la sélection des dates à intégrer dans la méthodologie. Nous nous sommes intéressés à l’origine de ces variations. L'hypothèse la plus évidente est que cette variation du signal radar est due aux variations d'humidité. Une analyse est faite en Annexe B.

Ces variations du signal radar avec l'humidité nous gênent pour retrouver une dynamique liée seulement aux variations de végétation. Cependant, les variations du signal dues à la pluie sont des variations rapides, tandis que les variations dues à un changement de biomasse sont plus lentes. Ainsi, nous avons opté pour moyenner les images de manière mensuelle ou bimensuelle pour réduire les variations temporelles. La figure II.7 montre l’évolution de VH, VV et VH/VV sur les précédentes parcelles de pin maritime et de feuillus (section 2.4.2.1), avec ou sans moyenne mensuelle. Le signal est lissé mais garde les grandes tendances de hausse et de baisse du signal.

Figure II.7 : Profils temporels Sentinel-1 VH, VV et le ratio VH/VV sur des parcelles de pin maritime

(« Conifer ») et de feuillus (« Broadleaved »), par date et avec moyenne mensuelle.

La figure II.8 montre une image Sentinel-1 selon les traitements sur extrait du site d’étude. On peut voir une claire réduction du bruit avec le filtrage multi-image (Fig. II.8.a) comparé à l'image sans filtrage (Fig. II.8.b). La moyenne bimensuelle (Fig. II.8.c) améliore encore la visualisation de la zone, notamment la réduction des variations dans chaque parcelle de pin maritime. Cet aspect visuel est important pour la dernière étape de spatialisation des modèles afin d'obtenir des cartes réalistes des paramètres forestiers.

(a) (b) (c)

Figure II.8 : Visualisation d’une image Sentinel-1 VH en juillet 2016 (a) avant filtrage, (b) après filtrage multi-