Chapitre III : Généralisation de la méthode
2) Application des modèles du site Landes-INRA au site Landes-ONF
Les modèles issus de l'application de la méthode sur le site Landes-INRA ont été utilisés pour estimer les paramètres forestiers sur le site Landes-ONF. Ce cas représente la situation où un modèle créé à partir des données d'un autre site, est appliqué, en aveugle et sans modifications, sur un nouveau site.
Les résultats de validation montrent une très mauvaise qualité des estimations, avec des r2 < 0.1 pour les quatre paramètres forestiers. Nous avons essayé d'analyser cette défaillance du transfert des modèles en observant les relations entre paramètres forestiers pour les deux sites. La figure III.7 montre ces inter-corrélations en séparant les deux sites.
Le DBH et la hauteur dominante (Hdom) ont une relation similaire entre les deux sites, il n'y a donc pas de différence de structure des arbres. Concernant la densité d'arbres par hectare (Density vs DBH ; Density vs Hdom), on peut voir qu'elle plafonne autour de ~600 arbres/ha pour le site ONF. Sur le site INRA, il y a une partie avec des fortes densités (1000 à 1500 arbres/ha), des hauteurs inférieures à 12 m, et un DBH < 20 cm (qui coïncide avec la première éclaircie). Et ensuite, on voit des densités inférieures à 1000 arbres/ha avec la même
dynamique de DBH et Hdom que le site ONF. Nous avons ainsi le même type d'arbres, mais avec une phase de croissance qui diffère entre les deux groupes de peuplements.
La surface terrière est une donnée complexe dans laquelle la densité d’arbres à son rôle à jouer. Dans le graphique Density vs BA, lorsqu’on regarde les densités inférieures à 600 arbres/ha et BA entre 10 et 40 m2/ha, nous retrouvons les comportements communs des deux peuplements (DBH > 20 cm, Hdom > 12 m). Pour le même BA < 10m2/ha, il y a des arbres de l’ONF avec une densité inférieure à ceux de l’INRA, mais un DBH et une hauteur supérieure (DBH entre 10-20 cm et Hdom de 5 à 12 m par rapport à DBH entre 0 et 10 cm et Hdom < 5 m pour l’INRA). Finalement, pour BA > 10 m2/ha et densité > 1000 arbres/ha, nous retrouvons les placettes de l’INRA avec DBH entre 10 et 20 cm et Hdom entre 5 et 12 m. La forte densité de ces peuplements donne ainsi des fortes valeurs de BA.
Ces différences peuvent provenir du fait que le sol est moins fertile dans la zone dunaire comparé au site INRA, mais aussi du mode de gestion qui est principalement en semi pour le site ONF, alors qu'on trouve aussi des plantations sur le site INRA. Les plantations nécessitent des opérations d'éclaircies moins fortes, ce qui explique le fait de trouver des parcelles avec une forte valeur de surface terrière et une forte densité d'arbres par hectare.
Figure III.7 : Inter-corrélations entre paramètres forestiers pour les placettes de pin maritime du site Landes-
INRA et du site Landes-ONF.
Nous avons également analysé la distribution des valeurs des primitives par placettes, ainsi que les relations entre les paramètres forestiers et les primitives sur les deux sites. Nous avons choisi 6 primitives représentatives des différents types de données, et régulièrement sélectionnées dans les modèles : L-HV, C-VH, C-VH-sum-hom, C-VV-sum-hom, S2-BI-sum et S2-BI-sum-hom. La figure III.8 présente les corrélations entre les 6 primitives et la surface terrière (BA), la figure III.9 présente les mêmes corrélations avec la hauteur dominante (Hdom).
Plusieurs types de différences sont observables sur ces figures :
• Les valeurs de la primitive L-HV du site ONF sont globalement plus élevées pour des mêmes valeurs de surface terrière ou de hauteur, la différence est plus marquée sur les BA < 15 m2/ha. Ce phénomène est encore plus marqué avec L-HH (non montré ici). Nous avons vu que pour BA < 15 m2/ha, les peuplements du site ONF étaient composés par arbres plus grands et moins nombreux comparés avec une forte densité et des arbres plus petits sur le site INRA. La bande L étant sensible au tronc, le signal est donc plus fort pour le site ONF. Par ailleurs, la densité est inférieure et donc le sol plus visible, il peut y avoir un retour sol ou une interaction sol-tronc plus élevée aussi. Le même phénomène est observé pour S2-BI-sum qui représente l'intensité globale de la réflectance dans le visible en été. La différence entre les deux sites tend à se réduire pour les fortes valeurs de hauteur et de surface terrière. Les densités d'arbres dans les jeunes peuplements sont plus faibles sur la zone dunaire (site ONF), la réflectance du sol ou du sous-bois est donc plus importante dans les pixels Sentinel-2. De plus, le type de sol dans cette zone est du sable fin (forte réflectance), recouvert parfois par un sous-bois important de genêts (fleurs jaunes avec forte réflectance).
• Ensuite, quand on regarde les valeurs pour les primitives Sentinel-1 (coefficient de rétrodiffusion et indice de texture), les différences sont moins marquées pour la hauteur et la surface terrière. On observe cependant que les relations entre paramètres forestiers et données Sentinel-1 sont plus dispersées dans le cas du site ONF, particulièrement pour la hauteur. On retrouve toujours le deuxième nuage de points avec les fortes densités du site INRA. Les relations avec C-VV sont légèrement différentes (figure non montrée ici), avec un baisse globale du signal dans le cas du site ONF comparé au site INRA. Ce phénomène s'explique encore par les propriétés du sol et du sous-bois : plus de sable et une plus forte couverture (genêts principalement) au sol dans la zone dunaire.
• Enfin, on peut voir une plus forte différence dans les relations entre les paramètres forestiers et un indice de texture en optique (S2-BI-sum-hom, homogénéité sur l'indice de brillance en été). Il est difficile de parler de tendance avec cette dispersion, mais il semble que les valeurs de l'indice baissent avec l'augmentation de la hauteur et de la surface terrière dans le cas du site INRA. Cette relation pourrait être expliquée par le fait que les jeunes peuplements sont très homogènes et couvrants, tandis que les peuplements matures sont constitués d'arbres plus dispersés, sélectionnés selon les formes du tronc et donc potentiellement répartis de manière plus hétérogène dans les parcelles. La relation entre S2-BI-sum-hom et les paramètres forestiers semble inversée dans le cas du site ONF dans la zone dunaire. En effet, lorsqu'on regarde les images à haute résolution des peuplements matures, on constate qu'ils sont plus couvrants et plus homogènes que ceux du site INRA dans les terres. Cette différence pourrait s'expliquer par une valorisation différente dans la filière bois : une sélection des tiges de haute qualité dans les terres pour avoir quelques éléments de bois d’œuvre, tandis que les parcelles de l'ONF pourraient être davantage destinées au bois- industrie ou au bois-énergie.
Figure III.8 : Corrélations entre les primitives et la surface terrière pour les polygones de pin maritime du site
Landes-INRA et du site Landes-ONF.
Figure III.9 : Corrélations entre les primitives et la hauteur dominante pour les polygones de pin maritime du
site Landes-INRA et du site Landes-ONF.
Pour compléter ces observations, la figure III.10 montre les histogrammes de distribution de ces mêmes 6 primitives satellitaires avec l'ajout du S2-BI-win-hom (homogénéité de l'index de brillance en hiver). On voit en effet des différences sur L-HV, S2-BI-sum et S2-BI-sum- hom. Les plus basses valeurs observées sur le site INRA ne sont pas présentes sur le site ONF, et inversement pour les fortes valeurs pour ces trois primitives satellitaires. L’homogénéité de
l'index de brillance en hiver (S2-BI-win-hom) ne présente pas de grosses différences contrairement aux écarts observés en été (S2-BI-sum-hom), ce qui renforce notre hypothèse de l'influence du sous-bois, notamment la floraison du genêt dans le cas des Landes-ONF. Dans le cas des primitives Sentinel-1, les dynamiques de valeurs sont plus similaires entre les trois primitives.
Figure III.10 : Distribution des valeurs des primitives satellitaires au niveau polygone (moyennes) sur les sites
Landes-INRA et Landes-ONF.
Nous confirmons par les analyses de cette section ce que nous avions déjà détecté dans la section précédente : les deux sites ont des pratiques de sylviculture différentes qui impactent la densité, la gestion du sous-bois et l’homogénéité des peuplements matures. Les données satellitaires les mieux adaptés à décrire chaque site sont légèrement différentes. D'où la nécessité de garder l'ensemble des primitives et une méthode automatique pour notre chaîne de traitement.