C ONTEXTE DE L ’ ÉTUDE

1.1. DES ÉTUDES SPÉCIFIQUES ET DE NOMBREUX INDICES

Les images satellitaires permettent de couvrir la surface de la Terre à de multiples échelles spatiales et temporelles. Jusqu’à aujourd’hui, les études basées sur le suivi de la végétation ont généralement relié de manière empirique la teneur en eau de la végétation et la réflectance d’une ou plusieurs bandes spectrales combinées dans un indice satellitaire. Paltridge et Barber (1988) sont peut-être les premiers à essayer de prédire l’état hydrique des plantes par des données de réflectance. Ils utilisent une version modifiée de l’indice NDVI pour estimer l’état hydrique de prairies australiennes à partir d’images du capteur AVHRR du satellite NOAA. Plus tard, leur travail est amélioré (Paltridge et Mitchell, 1990) pour prendre en compte plus explicitement les effets de l’atmosphère et de la réflectance bidirectionnelle des données de la bande Rouge, en considérant la variabilité des angles zénithaux de visée et du soleil. En zone méditerranéenne de garrigue, Peñuelas et al. (1993) et Piñol et al. (1998) trouvent des corrélations convenables entre l’indice FMC et le rapport des réflectances à 900 et 970 nm d’un radiomètre hyperspectral de terrain. Chuvieco et al. (2002) montrent également que de bonnes corrélations peuvent être établies entre l’indice FMC et les données de réflectance dans le cas de couverts végétaux spécifiques. Si le type de végétation n’est pas connu, alors une relation plus globale doit être utilisée donnant des résultats moins précis. Aussi, par le biais de données de réflectance simulées par modélisation, Dawson et al. (1999) rapportent des corrélations entre la FMC et deux indices hyperspectraux de l’eau : le WI de Peñuelas et al. (1997) et le NDWI de Gao (1996).

Pour l’ensemble des études, les relations empiriques exposées ne sont jamais testées à grande échelle (plusieurs sites et types de végétation) ; l’estimation de l’état hydrique des plantes à partir de données de réflectance a été peu généralisée. De bons résultats peuvent être obtenus pour des écosystèmes spécifiques, comme les prairies, alors que pour la plupart des couverts les relations sont faibles. Même dans le cas d’un travail de terrain minutieux, les relations obtenues entre l’indice FMC et les données de réflectance ne sont jamais entièrement prouvées ou validées. En effet, ces mesures ne représentent souvent qu’une partie de l’amplitude de variation de la teneur en eau de la végétation subissant un stress hydrique (Piñol et al., 1998). Également, quelques indices hyperspectraux de laboratoire, apparemment prometteurs pour le suivi de l’indice FMC, restent encore non vérifiés. Ceci risque d’évoluer avec la venue de nouveaux capteurs des satellites TERRA et ENVISAT. Enfin, on remarque l’influence mêlée des différences de réflectance du sol, du Leaf Area

Index, des angles solaires et de vue du capteur. Ces variabilités rendent souvent l’approche

empirique adaptée à un seul site. La validité de la relation FMC-réflectance est donc limitée au site pour lequel la relation a été établie ! Nous l’avons notamment vu dans le chapitre 4 avec des images à haute résolution SPOT sur un site près de Montpellier. La classification des différents types de végétaux sur l’ensemble de la zone méditerranéenne apparaît nécessaire à une bonne estimation de leur teneur en eau. Ceci est lié aux méthodes statistiques qui sont souvent très sensibles au type de végétation.

1.2. INTÉRÊT DE

NOAA-AVHRR

POUR LE SUIVI DE LA

VÉGÉTATION

1.2.1.

L

Le capteur AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) est présent sur les satellites NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) depuis 1979.

En 2003, on compte trois capteurs AVHRR en activité :

AVHRR/2 embarqué sur NOAA 14 (lancé en décembre 1994),

AVHRR/3 embarqué sur NOAA 16 et 17 (lancés en février 2001 et en juin 2002). Pour la zone française du pourtour méditerranéen, NOAA 14 passe à 5h et 17h, NOAA 17 à 7h et 19h. NOAA 16 est plus intéressant car il acquiert des images à 3h et surtout 15h, correspondant au moment de la journée où l’état hydrique des plantes est minimal.

Tableau 52. Caractéristiques techniques du capteur AVHRR/3 de NOAA16

Orbite héliosynchrone à 833 km d’altitude – 9 jours

passage à 15h sur la France Dimensions de l’image 2399 km de large (le long de la trace)

Format des données 10 bits

Résolution 1100 x 1100m au nadir à 6240 x 2300m en bord de fauchée pour 5 bandes

AVHRR comporte cinq bandes spectrales : deux bandes dans la partie réfléchie du spectre (Rouge et Proche infrarouge, Figure 73) et trois bandes dans la partie émise du spectre (Moyen

infrarouge 3,55-3,93 µm, Infrarouge thermique 10,3-11,3 µm et 11,5-12,5 µm).

Dans le cadre de notre étude, nous utilisons les images basées sur la réflectance et la température de la surface de la Terre (Tableau 53).

Tableau 53. Produits AVHRR utilisés

Résolution

Produit Intitulé Bandes

spatiale* temporelle Qualité

R et PIR Réflectance de surface 2 1000 m 1 jour

TS Température de surface 1 1000 m 1 jour

géoréférencé (précision < 1 pixel) et étalonné radiométriquement

* après rééchantillonnage

1.2.2.

L

Plusieurs études montrent de bonnes relations entre les indices satellitaires de végétation et les variables physiologiques des plantes. Chuvieco et Martin (1994) indiquent que l’humidité de la végétation est un paramètre particulièrement difficile à estimer car il intervient faiblement dans la variation du spectre comparé à d’autres facteurs environnementaux.

Toutefois, la détermination spectrale du stress hydrique de la végétation est possible si des profils temporels sont dérivés. Ainsi, le stress hydrique de la végétation est souvent analysé à partir de séries temporelles de l’indice NDVI (Lopez et al. 1991, Prosper-Laget et al. 1994, Vidal et al. 1994, Illera et al. 1996, Gonzalez et al. 1997, Aguado et al. 1998, Chuvieco et al. 2001).

Une approche alternative à celle-ci est de suivre la dynamique thermique du couvert végétal (Bartholic et al., 1972). A partir de données NOAA-AVHRR, Alonso et al. (1996) ont créé le rapport

TS NDVI

pour suivre la variation temporelle de la FMC. Deshayes et al. (1998) montrent que le stress hydrique des plantes peut être suivi par ce même rapport (r2 de 79% en zones de prairies). En Espagne, Casanova et al. (1998) calculent des cartes journalières d’aléa d’incendie avec un modèle basé sur les états de dégradation de la végétation et la relation entre le NDVI et la température de surface TS. Malgré tout, ce rapport consiste à estimer le stress hydrique des plantes et non à évaluer un bilan hydrique précis.

1.3.

INTÉRÊT DE SPOT-VEGETATION POUR LE SUIVI DE LA

VÉGÉTATION

1.3.1.

L

Il existe deux capteurs VEGETATION, notés souvent VGT1 et VGT2. VGT1 est embarqué sur la plate-forme SPOT 4 lancée en mars 1998 et VGT2 sur SPOT 5 lancée en mai 2002 (Tableau 54).

Tableau 54. Caractéristiques techniques des capteurs VEGETATION

Orbite héliosynchrone à 860 km d’altitude – 26 jours

passage à 10h30 (VGT1), 10h et 11h40 (VGT2) sur la France33

Dimensions de l’image 1200 km de large (le long de la trace)

Format des données 8 bits

Résolution 1150m au nadir à 1700m en bord de fauchée pour 4 bandes

Rapidement plusieurs produits ont été proposés gratuitement pour l’observation des terres et des mers.

Les capteurs VGT fournissent des données radiométriques dans 4 bandes spectrales : Bleu, Rouge, Proche infrarouge et Moyen infrarouge réflectif, les trois dernières étant très proches du capteur HRVIR de SPOT à haute résolution (Figure 74).

Figure 74. Comparaison des sensibilités des bandes spectrales des capteurs VEGETATION et HRVIR de SPOT

1.3.2. LES PRODUITS

Le centre belge du VITO (Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek), en charge de la distribution des images VEGETATION, propose plusieurs produits destinés à la communauté scientifique. Dans le cadre de notre étude, nous utilisons les images basées sur la réflectance de la surface de la Terre (produits P quotidiens et les synthèses D10 à 10 jours) (Tableau 55).

Tableau 55. Produits VEGETATION utilisés Résolution

Produit Intitulé Bandes _{spatiale* temporelle} Qualité

P Réflectance de surface 4 1000 m 1 jour brut D10 (ancien S10) Réflectance de surface 4 1000 m 10 jours élaboré

* après rééchantillonnage

Depuis le 1er _{février 2003, le capteur VGT 1 sur SPOT 4 a cessé d’acquérir des images sur} l’ensemble des continents, VGT 2 sur SPOT 5 prenant le relais. VGT 1 se focalise alors sur des programmations spéciales et l’observation des océans.

1.3.2.1. LES IMAGES JOURNALIÈRES : PRODUIT P

Le produit P (Physical) est adapté aux applications scientifiques nécessitant une grande précision des mesures physiques. Les données sont corrigées des erreurs liées au système d’acquisition (erreurs d’enregistrement des bandes spectrales, étalonnage des détecteurs) et rééchantillonnées selon un système de projection géographique choisi par l’utilisateur (pixel d’environ 1 km2_).

Le compte numérique de brillance du pixel correspond à la réflectance apparente au sol du pixel, réflectance dite en haut de l’atmosphère TOA (Top Of Atmosphere) car ne prenant pas en compte ses perturbations. Chaque utilisateur doit donc corriger les images à partir de données supplémentaires et d’algorithmes adaptés.

1.3.2.2. L

10

:

S10

D10

Les produits élaborés proposés regroupent des données acquises pendant 10 jours consécutifs sur une grande partie du globe (latitudes de 56° Sud à 75° Nord). Pour chaque pixel, on ne conserve que la « meilleure » valeur de réflectance.

Les synthèses à 10 jours ont été dans un premier temps produites par un algorithme basé sur le maximum de l’indice NDVI (produit S10). Depuis 2002, les synthèses (produit D10) ont été améliorées par de nouveaux algorithmes (Duchemin et al., 2000), basés sur un modèle de correction de l’effet bidirectionnel produisant une réflectance normalisée au nadir (Figure 75).

Figure 75. Principe de normalisation au nadir des données

L’amélioration entre les synthèses S10 et D10 est importante, notamment pour la détection des nuages, bien meilleure dans le nouveau produit (Figure 76).

En général, les synthèses D10 améliorent les performances d'un facteur 2, excepté pour la bande Bleu pour laquelle l’amélioration est faible (nuages non détectés, résidus de corrections atmosphériques, réflectances plus faibles que les autres bandes).

1.3.3. LES ÉTUDES

Avec les données SPOT-VEGETATION, Ceccato et al. (2002b) ont développé un indice satellitaire, le GVMI (Global Vegetation Moisture Index) pour estimer l’état hydrique de la végétation par modélisation du transfert radiatif. Cet indice fut validé en zone de savanes au Sénégal et est lié à l’EWT du couvert. Selon Ceccato, l’indice d’état hydrique EWT du couvert (EWT de l’échantillon combiné au LAI) n’est pas perturbé par la teneur en matière sèche des feuilles contrairement à l’indice FMC et les corrélations avec les données satellitaires sont meilleures. De plus, l’EWT représente mieux spatialement l’état hydrique du couvert et semble donc plus adapté aux capteurs à basse résolution.

1.4. INTÉRÊT DU NOUVEAU CAPTEUR MODIS POUR LE SUIVI DE

LA VÉGÉTATION