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Submitted on 6 Jun 2020
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Très Haute Résolution Spatiale (THR) et suivi de la dynamique intra- et inter-annuelle des couverts forestiers de l’échelle de l’arbre à celle du paysage
Dominique Guyon
To cite this version:
Dominique Guyon. Très Haute Résolution Spatiale (THR) et suivi de la dynamique intra- et inter- annuelle des couverts forestiers de l’échelle de l’arbre à celle du paysage. Réunion thématique ORFEO GT6 (Forêt) et 7 (Agriculture), Feb 2009, Paris, France. 17 pl. �hal-02811807�
Très Haute Résolution Spatiale (THR) et suivi de la dynamique intra- et inter-annuelle des couverts forestiers de l'échelle de l'arbre à celle du paysage
Attentes / problématique
Phénomènes non accidentels et accidentels (tempête)
Dominique Guyon, INRA Bordeaux, UR EPHYSE
Réunion thématique ORFEO GT6 (Forêt) et 7 (Agriculture), 2 février 2009, CNES, Paris
Contexte
Changements globaux:
Changement climatique en interaction avec
Activités humaines: aménagement, utilisation des terres, pratiques agricoles/sylvicoles
Impacts:
Bilans/flux C, H2O, sécheresse, dépérissements, modifications d’aires naturelles, adaptation des espèces et des pratiques, catastrophes
météorologiques (tempêtes) ….
Besoins:
comprendre les processus produire des indicateurs
gestion/prévention de risques
Quelles informations attendre de la THR?
En complémentarité avec HR (5-30m) et MR (200-1000m) à différentes échelles
Echelles spatiales:
-Arbre: espèce, stade phénologique, état sanitaire…
-Peuplement: structure du couvert (densité, hauteur, âge, ..) et ses changements (croissance, opérations sylvicoles, accidents), séparation sous-bois/strate d’arbres -Paysage, bassin versant: structure spatiale et ses changements (usage des terres,
distribution des classes d’âge, coupes forestières, rotation/système de culture, accident,
…)
Echelles temporelles:
-variations saisonnières
-interannuelles: court à long terme
Exemples:
1- caractérisation fine de la structure du couvert et de ses changements
⇒réduire les limites de la HR pour cartographier les classes d’âge des peuplements de pin maritime, dues notamment à la végétation en sous-bois
Similarité: 30 taille_min:30
Similarité: 01 taille_min:30
Exemples de segmentation d’images SPOT/HR
Exemples:
2- suivi de la dynamique saisonnière de la végétation Explorer la complémentarité spatio-temporelle THR+ HR
/ moyenne résolution (MR) à haute fréquence (VEGETATION, MODIS, …)
-Utiliser la réflectance VEGETATION journalière pour interpoler la réflectance HR/THR épisodique durant cycle phénologique
-désagrégation des données VEGETATION avec une connaissance fine de l’occupation du sol fournies par HR et THR
-Séparer changement brutaux d’origine anthropique (coupe, reboisements) ou non (tempête) à l’échelle de la parcelle des changements phénologiques continus
d’origine environnementale à plus large échelle -….
Impact de la tempête du 24 janvier 2009 sur le massif forestier des Landes
Retour d’expérience
/ tempêtes de décembre 1999
- Estimation de dégâts: Localisation (surface) et quantification (classes d’intensité) Cf. IFN / Nicolas Stach pour la méthode qui sera appliquée sur tout le massif
- suivi de la récolte des chablis - reconstitution des peuplements - vulnérabilité (scolytes, ...)
- impacts / flux H2O, C, ...
- ....
Estimation des dégâts de la tempête de décembre 1999:
Localisation (surface)
Quantification (classes d’intensité)
Source: IFN
Estimation de dégâts par IFN
•Méthode:
- HR (Landsat TM)
-changements radiométriques
• précision spatiale:
- surface minimale représentée:
4 ha
-largeur minimale: 50 m
• erreurs d ’omission, de commission: ≈10-15%
Limites
Liées à HR et changement radiométrique pixel par pixel
- Erreur sur plages de dégâts de petite taille
- Difficulté d’estimation des dommages de faible intensité:
surfaces avec % dégâts >0 et < 20% et % dégâts =0 confondues
⇒ Erreur non négligeable sur les volumes de chablis (estimés par retour terrain de l’IFN sur ses points d’inventaire)
⇒ Application : estimation dommages à échelle régionale pour aide à décision
panchromatique 1/10.000 (≈ 10cm)
15 jours après tempête, hiver (16 janvier 2000)
≈ 2300m
Etude INRA: relation entre structure 3D du paysage forestier et intensité des dégâts de tempête
(Brunet et al.): site de NEZER (5000 ha)
Cartographie « fine » des dommages
- photographies aériennes au 1/10000 de l ’INRA du 16 janvier 2000
- Photointerprétation visuelle 3D (stéréoscope)
Source: INRA
Chablis Feuillus
Source: INRA
Chablis et volis Pin maritime
NORD
Penchés ?
Vent
prise de vue: 1/10000, 16 janvier 2000
Qualité des estimations par photographie aérienne après tempête
dommages: chablis + volis
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 1 2 3 4 5 6
classe d'intensité de dommages estimée par photographie aérienne taux de dommages estimé par échantillonnage au sol
Classes d'intensité de dommages
1: 0-10%
2: 10-33%
3- 33-66%
4: 66-90%
5: >90%
dommages au sol: chablis, volis, et penchés>30°
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 1 2 3 4 5 6
classe d'intensité de dommages estimée sur photographies aériennes taux de dommages estimé par échantillonnage au sol
Classes d'intensité de dommages
1: 0-10%
2: 10-33%
3- 33-66%
4: 66-90%
5: >90%
Erreurs importantes sur:
- Faible intensité
- Jeunes peuplements
- détection arbres penchés
Source: INRA
Landsat TM (30m) Avant / Après tempête
(IFN)
Photographie Aérienne (1/10000, 10cm≈) Après tempête
(INRA) (Brunet et al., 200x )
► Quelles améliorations attendre de la THR:
traitement d’image? 2D/3D ? Objets arbre/peuplement?
multi-temporel: détection changements?
Pour les 2 méthodes:
difficulté d’identifier les dégâts faibles
80-100 % de dégâts 60-80 % de dégâts 40-60 % de dégâts 20-40 % de dégâts 0-20 % de dégâts
Source: IFN
Autres attentes:
Gestion du risque sanitaire en forêt de pin maritime après tempête
Dommages indirects
Agents pathogènes, insectes
⇒ Evaluation de dégâts de scolytes et de leur dynamique après la tempête de 1999 Etudes: INRA (Jactel, Samalens et al.), Université libre Bruxelles
Estimation et dynamique de dégâts de scolytes en forêt de pin maritime
Photographie aérienne IRC 1/5000 (≈15cm) sur 1500ha Photointerprétation visuelle 3D
Photographie IRC 2002
+ attaques 2002 Nord
trouées 2002 Piles de bois
Photographie IRC 2001: attaques 2001 Source: INRA
Identification visuelle des pins scolytés ± difficiles selon:
contexte (sous-bois, éclairement), structure du peuplement, densité de feuillage
Source: INRA
► Quelles améliorations attendre de la THR:
traitement d’image? 2D/3D ? Objet arbre?
multi-temporel: détection changements?
