Formule du NDPI (Lacaux, 2006) - CARTOGRAPHIE DE LA JUSSIE SUR DES TERRITOIRES A LARGE ECHELLE

Avec = 0.5 et = 1 pour le calcul des deux indices.

16 NDPI_flags avec son codage de bits :

Tableau 5. Codage de bits du NDPI (Source : ESA SNAP 7)

Nous avons appliqué un seuillage à chacun des deux indices calculés (MNDWI ≥ 0.1 et NDPI ≤ 0.1). Les deux masques ont été fusionnés par addition logique (opérateur logique OR) afin d’obtenir un meilleur masque. Le masque obtenu a été comparé au masque d’eau de la base de données topographique de l’IGN (BD topo IGN - Hydro) afin de choisir celui qui correspond au mieux à la réalité (détection des zones aquatiques). Le choix s’est vite porté sur le masque que nous avions obtenu car il ressortait au mieux les zones en eau libre.

3.3.6. Masque de la jussie en automne

En période d’été la jussie prend une couleur vert clair (figure.4, Image A) tandis qu’en automne, elle adopte une couleur rougeâtre (figure.4, Image B).

Image A : Sud Lac de Grand-Lieu (16/07/2018) Image B : Sud Lac de Grand-Lieu (18/11/2018)

Figure 4. Différence visuelle de la jussie en été et en automne.

(Source : Images Tom Lorée)

La jussie est une plante qui affectionne les milieux ensoleillés, et les zones humides et aquatiques. En automne, dès début novembre commence la dégénérescence des herbiers par le dessèchement des parties émergées. Ce phénomène est dû au changement régressif de température. En se desséchant la jussie prend un aspect « rouge-brique » qu’il est possible de discriminer ; toutefois cet aspect disparaît en cas de fauche ou de pâturage, avec formation de jussie rampante, et on peut alors avoir des faux positifs car en termes de signature spectrale, elle aura tendance à se confondre avec d’autres types de plantes prairiales. Un masque d’automne a donc été créé afin de masquer les faux positifs de la partie émergée de la jussie. Un seuillage a été effectué sur la bande du visible B3 en prenant toutes les valeurs de pixels qui sont inférieures ou égales à 600 (Cf. Profil spectral de la jussie pure. Figure 5).

3.3.7. Masque des zones aquatiques en été.

La jussie peut être confondue à d’autres types de végétations aquatiques pour créer des faux positifs sur les cartes d’abondance. En octobre 2019, lors d’une campagne de terrain à Grand-Lieu, avec Jacques Haury, Tom Lorée et Yann Ibinga Bouassa, nous avions pu le constater sur certains sites tels que Saint-Philbert de Grand-Lieu (Cirse des Anglais, Gratiole, Achillée blanche sternutatoire, grand Liseron en fleurs, Véronique à écussons, Crépide, ...

Cette année les Nénuphars blancs et d’autres végétaux ont aussi été détectés comme étant de la jussie alors que ce n’était pas le cas. (Lorée, 2019) avait auparavant identifié un risque majeur de confusion avec le Nénuphar jaune et avait intégré ce risque dans le script de démélangeage qu’il avait mis au point. Des masques avec des seuillages sur la bande du bleu (B2) inférieur ou égal à 500 et celle du proche infrarouge (B8) inférieure ou égal à 4000 ont été produits.

Figure 3. Spectres des jussies issues du lac de Grand-Lieu et de Mazerolle en comparaison avec d’autres formes de végétation (Lorée, 2019)

Les spectres de la Figure 5 représentent les pixels les plus purs de l’image de la zone de validation de la méthode. Ces spectres représentant chaque

occupation du sol sont issus de la librairie spectrale construite par (Lorée, 2019) à partir des valeurs de pixels dans différentes longueurs d’onde d’une image Sentinel 2 prise dans un secteur où il y a de la jussie

A première vue nous observons le spectre de l’eau qui est relativement plat à cause de sa faible rétrodiffusion dans les différentes longueurs d’ondes. Cependant nous constatons un pic des spectres de jussie se distinguant des autres formations végétales dans les longueurs d’ondes du visible, particulièrement au niveau de la valeur 560 nm correspondant à la bande verte (B3) et la valeur 835 nm correspondant la bande 8 du Proche Infrarouge.

Dans le Proche Infrarouge nous constatons également un pic des spectres de ces plantes aquatiques, notamment les deux spectres de jussie qui se distinguent fortement des autres formations végétales par un pic plus élevé dans les valeurs proches de la bande 8, soit approximativement 835 nm.

Nous observons également que malgré le fait que ces formes végétales se confondent à certains niveaux des différentes longueurs d’ondes elles se distinguent beaucoup plus dans le Proche Infrarouge. En outre, la jussie se démarque des autres plantes dans le visible. Cela donne la possibilité d’établir des seuillages en vue de ne garder que la jussie lors de la production des masques des faux positifs.

Lors du démélangeage spectral, les spectres des différentes composantes du pixel sont comparés à la librairie spectrale obtenue par (Lorée, 2019) lors de la validation de la méthode.

Si la valeur d’un pixel sur l’image traitée est très élevée dans les longueurs d’ondes du visible, notamment dans le vert (Figure 3), cela voudrait dire qu’il y a une forte abondance de jussie comparée aux proportions des autres plantes dans le pixel traité.

Finalement, pour l’analyse, nous avons supprimé les bandes spectrales qui apportent de la confusion (essentiellement du proche infrarouge)

3.3.8. Masque des nuages

Chaque image Sentinel-2 est fournie avec un ensemble de répertoires et fichiers qui contiennent entre autres un masque de nuages pour chaque résolution (CLM_R1.tif pour une résolution à 10m ou CLM_R2.tif pour une résolution à 20m). Les images ayant été rééchantillonnées à 10 mètres, nous avons utilisé le masque de nuage CLM_R1.tif. Le masque des nuages sera appliqué sur les images d’été en niveau de traitement L2A.

Nous n’avons pas utilisé ces masques pour les images d’hiver car ce sont les images en niveau de traitement L3A qui ont été utilisées. Les images en L3A ont justement été sélectionnées pour la période d’hiver pour minimiser la présence des nuages.

20 3.3.9. Les données vectorielles

3.3.9.1. Image vectorielle du bassin Bretagne-Loire et du côtier vendéen.

La réalisation d’une cartographie à l’échelle communale des sites d’étude est un des résultats à produire. Nous avons donc téléchargé un fichier vectoriel du contour des communes (image en Annexe) issu de la plateforme Data.gouv.fr, plateforme ouverte des données publiques du Gouvernement français. Ce fichier vectoriel permettra de donner une estimation de l’abondance de jussie dans chacune des communes contenues dans ce fichier à travers un gradient de couleurs. Cette carte d’abondance servira d’outil d’aide à la décision pour les gestionnaires.

3.3.9.2. Plans d’eau de la Base de données Topo/Hydrographique de l’IGN

Un fichier vectoriel représentant les plans d’eau de la base de données Topo Hydrologique de l’IGN a été utilisé pour détecter la présence des plans d’eau sur les cartes d’abondances. Il a aussi été utilisé pour améliorer la qualité des masques des zones humides potentielles.

Figure 4. Chaîne de production des cartes d'abondances de jussie

4. Résultats

4.1. Résultats à l’échelle locale

4.1.1. Masque des zones humides en hiver

Le masque binaire ci-dessous représente les zones humides situées entre Nantes (en aval de la Loire) et Angers (en amont de la Loire).

Figure 5. Figure 6. Masque des zones humides en hiver 2018 (Amont et aval de la Loire, entre Nantes et Angers)

Les parties en noir représentent les cours d’eau, les plans d’eau et les zones humides en eau.

22 4.1.2. Démélangeage spectral

Pour des raisons de résolution, les cartes d’abondance de jussie ont été mises en annexe (Annexes B).

4.1.3. Carte des communes avec statistiques zonales

Cette carte d’abondance montre l’abondance de jussie par commune en fonction de sa superficie, selon un gradient de couleurs qui varie entre le bleu et le rouge. Une commune en bleu signifie que celle-ci présente une faible abondance de jussie tandis d’une commune en rouge représente une forte abondance de jussie. Le regroupement des 3 communes en rouge, orange et vert est situé sur le site de Mazerolles (entre Sucé-sur-Erdre et Saint-Mars-du-Désert, en Loire Atlantique).

Figure 6. Abondance de jussie en unité de surface par commune dans une partie du bassin de la Loire (Région en Angers et Nantes, abondance/ha)

Entre Nantes et Angers la jussie est fortement présente sur le long de la Loire et les affluents proches d’elle.

La carte communale obtenue a été produite avec le logiciel SIG Qgis. Pour aboutir à ce résultat nous avons importé la carte d’abondance de jussie correspondant la zone géographique du site étudié à l’échelle fine. (Dalle T30TXT). Nous avons également importé la couche vectorielle représentant les communes du site étudié. Ce fichier vectoriel contient les noms des communes, leurs surfaces en hectares et les départements auxquels ils appartiennent.

Nous avons ensuite appliqué une méthode de statistique zonale sur la couche raster pour obtenir l’abondance de jussie par commune. La méthode de statistique zonale se base sur un algorithme qui calcule les statistiques d'une couche raster pour chaque entité d'une couche vectorielle des polygones qui se chevauchent. Les statistiques calculées sont la somme des valeurs minimales et maximales du raster.

Après obtention de la couche vectorielle contenant les statistiques zonales de l’image raster, nous lui avons appliqué une palette de couleurs. L’abondance de jussie n’était cependant pas proportionnelle à la surface d’une commune car une commune de plus grande surface avec une représentation très faible de pixels de jussie avait un pourcentage d’abondance très élevé comparée à une commune de petite taille avec un recouvrement de jussie plus important.

Cela était tout simplement dû au fait que l’algorithme n’avait pris en compte que la taille de la commune pour définir l’abondance de jussie. Nous avons donc calculé l’abondance de jussie

proportionnellement à la surface de la commune (Abondance de jussie / ha).

Le résultat est plus représentatif comme le montre la figure 7. Cette méthode a été appliquée sur la carte communale à large échelle (Figure 8).

4.2. Résultats à large échelle

La carte de la Figure 8 nous présente la répartition de la jussie sur le bassin Bretagne-Loire et la Vendée. Nous remarquons une concentration d’abondance moyenne et forte au nord-Ouest de Nantes, en partant de l’estuaire de la Loire jusqu’à Angers.

Sur l’atlas à large échelle, nous pouvons observer une répartition de la jussie par abondance sur la Bretagne, la Loire et la Vendée. Nous constatons néanmoins quelques incohérences dans le secteur de Le Mans (secteur encerclé en rouge) où il y a un nombre de communes élevés manifestant une potentielle présence de jussie.

Figure 7. Abondance de jussie à l’échelle communale sur la Bretagne, la Vendée et la Loire en été 2018

0.5

Zone autour de Le Mans : À vérifier

5. Discussion

Le travail réalisé dans ce mémoire doit pouvoir permettre de cartographier la jussie afin que celle-ci serve aux gestionnaires de l’environnement. La jussie a été cartographiée bien que plusieurs anomalies et difficultés aient été constatées et rencontrées.

5.1. Les masques des zones humides

Après une analyse approfondie des cartes d’abondance des zones d’études, nous avons constaté que certains endroits où la jussie avait été détectée avant l’amélioration de la méthode n’apparaissent pas sur les nouvelles cartes d’abondance produites. C’est le cas par exemple de la jussie détectée à Limoges et à Châteauroux. Bien que l’abondance de jussie apparaisse à certains endroits de la carte d’abondance, des endroits validés pour certaines, la fiabilité des masques que nous avons obtenus doit être remise en cause et nécessite une étude approfondie.

5.2. Les faux positifs et les faux négatifs

Lors de nos campagnes de terrain, nous avons pu constater plusieurs confusions entre les résultats obtenus sur les cartes d’abondance et les formes de végétation observées. Bien que nous ayons détecté par endroit la jussie avec précision, d’autres endroits présentaient des faux positifs et/ou des faux négatifs.

Nous rappelons dans notre cas d’étude qu’un faux positif est la détection de la jussie comme vraie sur un site alors qu’il n’y a aucune présence de jussie à l’endroit détecté et que la jussie est parfois confondue à une autre forme de végétation. Un faux négatif est la non détection de la jussie sur la carte d’abondance alors que celle-ci est réellement présente dans un milieu se trouvant sur la carte d’abondance.

5.3. Les faux positifs

Pour ce qui est des faux positifs nous en avons rencontré quelques-uns dont certains étaient plus présents : les nénuphars jaunes et blancs, le Phalaris, les algues filamenteuses, les lentilles d’eau.

Le tableau 6 fait une synthèse de ces espèces observées durant nos campagnes de terrain.

Une plante peut avoir une même signature spectrale que la jussie à une période de l’année. Les algues peuvent causer des problèmes de réflectance en se confondant avec celle de la jussie. Dans les estuaires par exemple sur le long de la Loire, nous avions constaté une variation de la couleur de l’eau pouvant être due à la présence de phytoplancton (cyanobacteria), des charges limoneuses ou

vaseuses. Ces formations végétales ou conditions hydrologiques étaient détectées au niveau de certains estuaires comme étant de la jussie.

Les nénuphars par exemples ont très souvent été détectes comme étant de la jussie. Dans cette étude des seuillages ont été réalisés sur les bandes spectrales du bleu (B2) et du proche infrarouge (B8) avec des images d’été, période durant laquelle la jussie et les nénuphars sont en fleurs, afin de masquer la présence des nénuphars. Le masque a marché à certains endroits, cependant d’autres endroits, ils se confondent toujours à la jussie.

Les faux positifs peuvent aussi être dus à des actions anthropiques telles que la vidange des étangs et leurs mises en culture. Les campagnes d’arrachages peuvent elles aussi occasionner des faux négatifs car la jussie peut être détectée à une date précise et par visite quelques temps après la campagne d’arrachage en effectuant une visite de terrain, on n’y trouve pas de jussie.

Une des perspectives serait d’étudier le cycle de développement des nénuphars blancs et jaunes sur une année complète afin d’identifier la période de l’année durant laquelle la jussie se distingue d’eux en étudiant les signatures spectrales et temporelles de chacune des plantes.

5.4. Les faux négatifs

Des faux négatifs ont aussi été détectés. La présence des faux négatifs peut être due à plusieurs facteurs. Nous pouvons citer entre autres la résolution spatiale, le type d’image (optique, radar), l’occupation des sols. Un exemple de faux négatif est celui d’un des étangs d’Apigné (figure 9) qui pourtant est complètement recouvert de jussie mais n’a pas pu être détecté et cartographié. Dans ce cas précis, la qualité des masques est mise en cause. En effet les masques que nous utilisons ont pour objectif de mettre en évidence les milieux aquatiques. Si un milieu aquatique est complètement recouvert de végétation, le masque obtenu ne pourra pas le prendre en compte. La solution pourrait être d’étendre la méthode en utilisant des images radar afin de traverser la barrière formée par les plantes.

Figure 8. Non prise en compte d'un des étangs d'Apigné par le masque des zones humides

On peut également compléter les masques d’eau en été par les données de la BD Topage, en forçant les plans d’eau repérés dans cette base de données à être considéré comme un plan d’eau.

Il est important de parler de certains secteurs qui n’ont pas pu être visités faute d’accessibilité. Il est donc impossible de savoir si la présence probable de jussie sur les cartes d’abondance dans ces secteurs correspond bien à la réalité de terrain.

28 5.5. L’importance de l’échelle

L’utilisation de la télédétection sur nos sites d’étude varie selon la résolution spatiale de l’image ainsi et l’échelle de travail. En effet, l’information contenue dans une image dépend étroitement de la taille des pixels (Polidori, et al., 2016). Avec des images sentinel-2 de résolution spatiale de 10m, il est quasiment impossible de détecter la jussie dont la taille des patchs est inférieure à celle d’un pixel de l’image. En Vendée, dans des canaux en bordure de route, nous y avons observé la présence de jussie,

non détectée dans les images Sentinel-2. Ces patchs, à l’œil nu faisaient moins de 10m. A cela s’ajoute le fait que les bandes spectrales ayant une résolution spatiale différente de 10m ont été rééchantillonnées à 10m, ce qui diminue la qualité de la résolution de l’image i sur laquelle sera extraite l’abondance de jussie. Ces défauts de détection ont donc un impact « considérable » sur la précision des cartes d’abondance car elles

causent des faux négatifs. Une solution serait l’usage des images satellitales issues de la constellation Pléiades Néo. Selon le site officiel d’Airbus, Pléiades Néo est une constellation de satellites d'observation de la Terre à très haute résolution à quatre satellites développés par Airbus Defence & Space conçue dans le prolongement des satellites Pléiades-HR, et dont le lancement est prévu entre 2020 et 2022. Avec une résolution spatiale de 30cm, ces satellites pourront offrir une meilleure observation de la jussie à large et fine échelle ainsi qu’une avancée majeure dans le domaine de la télédétection.

5.6. Séparation jussies aquatiques et jussies terrestres

Dans notre étude, il s’agissait au départ de cartographier les deux formes de jussies : aquatique et terrestre. Cependant nous avions vite été confronté à un problème de masques des zones aquatiques en été. Pour séparer la jussie terrestre de la jussie aquatique nous devons obtenir les zones aquatiques en été. Les images d’hiver contiennent les zones aquatiques en hiver et en été. Il fallait donc produire le masque des zones aquatiques en été à partir de la bande du proche infrarouge (B8) des images d’été. Appliqué sur les images d’hiver nous avions obtenu les zones aquatiques/humides en été. Cependant nous avons constaté que les masques d’été ne prenaient pas en compte les zones en eau où il n’y avait pas de la végétation. En remontant jusqu’aux masques d’hiver et en se basant sur les images vectorielles des plans d’eau et cours d’eau de la BD TOPO/HYDRO de l’IGN, nous avons constaté que ces masques ne prenaient pas en compte toutes les zones aquatiques. Il nous paraissait donc improbable d’obtenir des cartes d’abondances de jussies en utilisant des images optiques. Une proposition pour y remédier serait d’utiliser des images radar

Sentinel-Figure 9. Pléiades-Neo [Airbus DS]. Source : https://space.skyrocket.de/doc_sdat/pleiades-neo.htm

1 couplées aux images vectorielles des plans d’eau et cours d’eau de la BD TOPO/HYDRO de l’IGN.

5.7. Discussion méthodologique

Dans l’optique de cartographier la jussie, nous avons utilisé dans ce rapport une méthode de Télédétection appelée démélangeage spectral (Lorée, 2019). Cette méthode a donc permis de cartographier la jussie à une échelle fine. Cherchant à améliorer le rendement de cette méthode en éradiquant certains faux positifs et faux négatifs constatés lors des phases tests de la méthode, en l’occurrence les confusions entre d’autres plantes envahissantes et la jussie, nous avons apporté des modifications sur les masques des zones aquatiques qui devaient permettre de ne garder que les zones aquatiques favorables à l’implantation de la jussie. Les résultats n’ont pas été très concluants puisque nous avons perdu en précision sur les cartes d’abondance et en efficacité sur la méthode. Par conséquent la méthode initiale mise en place par Tom nous a paru plus pertinente. Il serait important de comparer les résultats des deux méthodes afin de déceler précisément les milieux dans lesquels la méthode n’a pas marché et rechercher les causes de rechercher de cette défaillance. Il a tout de même été préconisé d’utiliser en perspective des images Sentinel-1 associées à la Base de données Topographique/Hydrographique de l’IGN pour augmenter la précision de la méthode. Une alternative pour augmenter la précision de la méthode sera coupler la BD topage aux images

Dans le document CARTOGRAPHIE DE LA JUSSIE SUR DES TERRITOIRES A LARGE ECHELLE : Région bretonne, bassin de la Loire et côtiers vendéens (Page 26-46)