Discussion

Fiabilité des données LIDAR premier écho et dernier écho

Le dernier écho présente des valeurs d’altitude (Zlp) plus hautes que le premier écho

(Zfp). Ce résultat est étonnant car théoriquement le premier écho devrait correspondre à la

première surface rencontrée par le laser, donc potentiellement à la végétation, et le dernier

écho à la dernière surface rencontrée, c’est-à-dire le sol. Zlp devrait donc en théorie être plus

petit que Zfp, ce qui n’est pas le cas ici puisque la moyenne des différences Zfp-Zlp est égale

à -4 cm. Ce problème a déjà été rencontré dans une autre étude (Rosso et al., 2006), où il a été

constaté une différence entre les données premier écho et les données dernier écho de -1,9 cm

pour des données acquises au-dessus de la végétation, et de -1,1 cm pour des données

acquises au-dessus d’une route. Ce problème pourrait être dû au fait que les deux hauteurs

d’impact sont trop proches l’une de l’autre dans le cas d’une végétation basse. La hauteur

minimale entre deux surfaces discernables par deux échos différents dépend de la durée de

l'impulsion laser et est généralement comprise entre un et deux mètres (Baltsavias, 1999).

Puisque la végétation du marais salé ne dépasse généralement pas 1 m de haut, les deux

retours de l’onde se font quasi-simultanément et il est alors difficile de distinguer les deux

échos. Le premier écho serait alors plus fiable que le dernier écho, et c’est en effet le premier

écho qui est généralement utilisé pour les études concernant des zones de végétation basse

(par exemple Streutker et al., 2006). Contrairement aux études en milieu forestier, la

différence premier écho – dernier écho ne peut donc pas ici nous renseigner sur la hauteur de

la végétation.

Fiabilité des données LIDAR en fonction de la couverture au sol

L’estimation de la fiabilité du LIDAR premier écho montre que la route présente les

plus faibles valeurs d’erreur moyenne quadratique (8 cm), d’erreur systématique (4 cm) et

d’écart-type (7 cm). Ces faibles valeurs d’erreur montrent la haute précision de ces données

LIDAR. Pour comparaison, une erreur moyenne quadratique de 6 à 8 cm a été mesurée au

niveau d’une route par Rosso et al. (2006).

Les données LIDAR premier écho acquises au-dessus de la végétation présentent une

surestimation de 7 à 19 cm. Les résultats montrent que l’erreur systématique des données

LIDAR dépend du type de végétation, c'est-à-dire de sa hauteur et de sa densité (Figure 42).

On peut en effet remarquer que les associations végétales présentant les erreurs systématiques

les plus faibles sont celles dont les espèces dominantes présentent soit une hauteur faible

comme la Puccinellie, soit une hauteur moyenne mais une faible densité, comme la Salicorne,

la Soude, et la Spartine. Au contraire, les associations végétales comportant les espèces les

plus hautes et denses, comme le Chiendent et l’Obione, présentent les erreurs systématiques

les plus élevées. On peut remarquer le cas des associations végétales présentant à la fois des

espèces hautes et des espèces basses. Par exemple, l’association végétale « Puccinellie (Aster,

Obione) » présente une erreur systématique de 15 cm, bien supérieure à celle de « Puccinellie

(Salicorne) » qui est de 7 cm : cette valeur élevée est certainement due à la présence de

l’Aster, qui peut être haute en septembre, date de l’acquisition des données LIDAR, alors

qu’elle est encore en floraison. L’autre cas concerne l’Obione, qui, accompagnée par la

Puccinellie, présente une erreur systématique plus faible (8 cm) que seule (14 cm) ou

accompagnée de Chiendent (17 cm). On peut penser que lorsque l’Obione est en présence de

Puccinellie, elle est à la fois moins haute et moins dense, ce qui permet cette faible valeur

d’erreur.

On peut donc voir que l’erreur systématique des données LIDAR acquises au-dessus

de la végétation des marais salés dépend non seulement de la hauteur, mais aussi de la densité

de la végétation, et que pour comprendre cette erreur il faut considérer à la fois les espèces

dominantes et les espèces accompagnatrices.

Ces valeurs d’erreur systématique correspondent à celles mesurées dans une autre

étude concernant les marais salés où le biais mesuré au-dessus du Chiendent était de 20 cm, et

celui de l’Obione de 15 cm (Populus et al., 2001). Cette surestimation ne correspondrait pas à

la hauteur de la canopée, mais à une certaine hauteur entre le sol et la canopée à partir de

laquelle la végétation devient trop dense pour que le faisceau LIDAR puisse la traverser.

Figure 42 : Erreurs systématiques (m) pour chaque type de couverture au sol, obtenues en

comparant les levés topographiques considérés comme points de contrôle et les données LIDAR

les plus proches, premier écho (Zfp) et dernier écho (Zlp), ainsi que les données LIDAR

d’altitude minimale (Zmin), moyenne (Zmoy) et maximale (Zmax) dans un carré de 3x3 m

autour de chaque levé topographique.

Recherche d’une correction

L’acquisition de levés topographiques permet le calcul de l’erreur systématique des

données LIDAR pour les différents types de couverture au sol. Ainsi, il est possible de

corriger les données LIDAR en soustrayant l’erreur systématique correspondant à chaque type

de couverture au sol. Cependant, l’acquisition de levés topographiques n’a été réalisée ici que

sur une petite surface, et nous ne connaissons pas les erreurs systématiques des autres types de

couvertures au sol situées dans le reste de la Baie. Il faudrait réaliser d’autres levés

topographiques, mais c’est une opération longue et souvent malaisée dans ces zones difficiles

d’accès. Il est donc intéressant de chercher une autre méthode de correction qui serait

applicable à l’ensemble des marais salés, et non spécifique à chaque association végétale.

C’est dans ce but que nous avons comparé les mesures topographiques aux mesures LIDAR

d’altitude minimale. Considérer la mesure LIDAR d’altitude minimale dans un carré de 9 m²

permet, pour 8 types de couverture au sol sur 9, une amélioration de 1 à 11 cm par rapport à la

mesure LIDAR la plus proche, ce qui ramène l’erreur systématique de 1 à 10 cm en valeur

absolue, au lieu de 7 à 19 cm. Seules la route et l’association végétale « Salicorne (Soude,

Puccinellie) » présentent une erreur systématique plus élevée avec la valeur minimale dans le

carré de 3x3 m qu’avec la mesure la plus proche (l’augmentation de l’erreur est de 1 cm pour

la route et de 2 cm pour « Salicorne (Soude, Puccinellie) »). Pour quatre types de couverture

au sol (Route, Estran nu, « Salicorne (Soude, Puccinellie) », et « Puccinellie (Salicorne) »),

les résultats aboutissent à une estimation du terrain allant de 1 à 9 cm. Cette

sous-estimation peut être due au fait que le terrain présente des irrégularités, en particulier dans les

zones pionnières où la végétation est organisée en mottes hautes de 20 à 30 cm (Langlois et

al., 2003). Ainsi la mesure d’altitude minimale peut correspondre à une petite dépression alors

que la mesure topographique a pu être prise sur une butte. Cette erreur reste cependant faible,

et nous pouvons dire que malgré cela, la méthode de correction est satisfaisante puisqu’elle

permet d’obtenir des erreurs systématiques inférieures ou égales à 10 cm. Une correction

possible du Modèle Numérique de Surface au niveau de la végétation des marais salés est

d’utiliser un filtre minimum de fenêtre 3x3 m. L’efficacité de cette correction sera maximale

au niveau des zones éloignées de plus de 1 m des chenaux et où la végétation est continue

mais peu dense. La taille de fenêtre de 3x3 m a été choisie ici pour avoir un nombre

raisonnable de mesures LIDAR (ici en moyenne 4,5) : pour de futures études, cette taille de

fenêtre pourra donc être réévaluée selon la densité des données LIDAR.

Conclusion

Nous nous sommes proposé dans ce travail d’évaluer le potentiel des données LIDAR

multiécho pour l’étude de la végétation du marais salé de la baie du Mont-Saint-Michel. Nous

avons mis en évidence que les données LIDAR acquises au-dessus de la baie du

Mont-Saint-Michel présentent une surestimation systématique. Cette surestimation est de 4 à 19 cm pour

les données premier écho et de 7 à 25 cm pour les données dernier écho. Les données premier

écho sont donc plus fiables que les données dernier écho. Le fait que les données dernier écho

correspondent à des altitudes plus élevées que les données premier écho n’a pas encore été

expliqué, et nécessite de futures études. Ce phénomène pourrait être dû au fait que la faible

hauteur de la végétation (<1m) ne permet pas de distinguer les deux retours. On ne peut donc

pas dans notre cas étudier la hauteur de la végétation à partir de la différence des données

premier écho et des données dernier écho.

D’autre part, nous avons mis en évidence que le biais des données LIDAR dépend de

la hauteur et de la densité des différentes espèces végétales présentes sur le marais salé. La

valeur de cette erreur systématique dépend aussi bien des espèces végétales dominantes que

des espèces accompagnatrices. La surestimation est de 7 à 8 cm pour les associations

végétales de hauteur de canopée faible à moyenne, et de densité faible. Elle est de 14 à 19 cm

pour les associations comprenant des espèces végétales hautes et denses.

Une correction possible de ce biais consiste à considérer la valeur LIDAR minimale au

sein d’un carré de 3x3 m. Cette correction réduit l’erreur systématique à moins de 10 cm.

Cette erreur est assez faible pour permettre l’étude de la relation entre l’altitude et les espèces

végétales du marais salé, et les données que nous utilisons dans la suite de ce travail ont été

corrigées avec cette méthode.

Dans le document Apports du LiDAR à l'étude de la végétation des marais salés de la baie du Mont-Saint-Michel (Page 77-81)