Eric Maire - Journée agroforesterie, 17 décembre 2009, GEODE – AP32

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1 Eric Maire - Journée agroforesterie, 17 décembre 2009, GEODE – AP32
L’extraction cartographique de la couche arbre hors forêt : un enjeu majeur pour la visibilité des paysages bocagers, des usages des haies champêtres et de l’agroforesterie ? Pourquoi ? Comment et avec quelles données ? Quand ? Eric Maire - Journée agroforesterie, 17 décembre 2009, GEODE – AP32

2 Une cartographie des AHF: arbres isolés, haies, ripisylves mais…
Souvent absent des cartes d’occupation des sols classiques… Les recherches visant à comprendre les relations entre la composition des paysages, leur évolution, et la biodiversité des agroécosystèmes nécessitent de disposer d’une cartographie précise de ces éléments : mesures agro-environementales, descriptif des « éléments topographiques », lien avec les réglementations, les politiques publiques, etc Défi pour la recherche en télédétection: extraction des éléments arborés hors forêt

3 Réseau hydrographique, talwegs
Des outils privilégiés des enjeux environnementaux : Le Système d’Information Géographique, l’analyse d’image et la télédétection  GEOMATIQUE Photographies aériennes, images satellites, résultats de classifications par télédétection Réseau hydrographique, talwegs Couche « arbres hors forêt » (haie champêtre et arbres isolés) Couche « bandes enherbées » (jachères) Topographie (décamétrique, métrique, submétrique): Modèles numériques de terrain : MNT et MNE, géomorphologie, (utilisation des GPS différentiels) Localisation des ruchers (problématique « abeille ») Pédologie, assolement agricole, cadastre, type de culture, etc. Autres : cartes des ressources mellifères, spatialisation des perceptions de par la profession agricole et des population rurales (enquêtes sociologiques), pratiques agricoles, divers relevés de terrain, données IGN, etc.

4 GEODE, déjà en 1992 à la main! Exemple de cartes de ressources mellifères
© Gérard Briane / GEODE 1989

5 Quelles données? Nécessité de travailler sur des images très haute résolution (précision métrique à submétrique (2 – 0,2 mètres) : photographies aériennes, images satellites Images multispectrales avec composante dans le proche infrarouge pour « segmenter » (discriminer) le végétal!

6 Méthodes explorées: un panel de méthodes automatiques, semi-automatiques … et manuels!
Classification classique dite supervisée : le maximum de vraisemblance, séparateurs à vastes marges, etc Classification « objet » plus adaptée aux données hautes résolution. La classification pourra ainsi exploiter non seulement l’information radiométrique des segments (agrégats de pixels formant les objets) mais aussi leurs caractéristiques spatiales et contextuelles Classification par morphologie mathématique (extraction selon des critères de taille et de structure) Difficultés: fausse extraction, confusion entre cultures/ arbres/ bandes enherbées selon les essences (radiométrie proche) Nécessité de visite de terrain pour calibrer les modèles d’extraction et remplir la table attributaire avant mise sous Système d’Information Géographique (SIG) Limites: s’applique bien souvent qu’à une typologie de structure arborée, de paysage… impossible d’appliquer une seule méthode à un grand territoire

7 Exemple d’une extraction de la couche arbre par morphologie mathématique à partir d’une images SPOT 5 panchromatique (Niveaux de gris) de résolution 2,5m/pixels

8 Sujet d’actualité scientifique
Sujet d’actualité scientifique! : Thèse informatique à l’IGN de Corina Iovan, soutenue en novembre 2009 ! : Détection et caractérisation de la végétation en milieu urbain à partir d’images aériennes haute résolution

9 « Couche arbre » géoréférencée et …
Index Espèce Nom sci. Hauteur (m) Volume arboré (m3) Etat de santé (1-5) Mellifère (1-3) Type de sol (1-20) Mesure env. particulières 1 Chataignier Castanea sativa 15 12 4 3 2 Murier blanc … 8 7,6 … … table attributaire pour chaque objet (arbre) dans le SIG Liens vers d’autre tables et bases de données pour effectuer des croisements et générer des cartes représentant les enjeux! Utiliser aussi les données existantes (AP32)

10 Toujours plus complexe : volume arboré des haies champêtres…
Des difficultés: de quoi parle-t-on exactement ? Estimation peu précise même sur le terrain mais possible par télémétrie. Pour quels enjeux ? Quantification de la ressources mellifère pour l’apiculture? Autre?  vos idées! Attention à taille des données… Approches possibles par l’utilisation (en haute résolution…) des modèles numériques de terrain et d’élévation (MNT et MNE) Digital Elevation Model (DEM) et Digital Terrain Model (DTM)

11 MNE / MNT MNT (Modèle Numérique de terrain) pour le relief, et par les MNE (Modèle Numérique d’élévation) pour les bâtiments ou le sur-sol en général : c’est à dire la COMPOSANTE ARBOREE, pourvu que la résolution en altitude soit suffisante.  Estimation du volume arborée par la soustraction des deux modèles aux mêmes échelles Altitude (mètres) 150,0 Haie vue par la tranche Forêt Bosquet Bâtiments (village) 100,0 Exemple d’un profil topographique le long d’une ligne (mètres) 1000

12 Acquisition des couples stéréoscopiques pour la création d’un MNE
Valable pour photographies aériennes et satellitaires

13 Quand ? CESBIO en collaboration avec DYNAFOR et GEODE
Proposition de stage « Extraction des haies, fragments boisés et bandes enherbées dans des paysages agroforestiers du Gers» localisé au CESBIO En particulier pour des étudiants de la Licence pro GGAT Auch (avril, mai et juin 2010) Merci de votre attention!